Bilderkennung, Spracherkennung, Inhaltserkennung von Fliesstext.

Zeno Davatz
Nov 8, 2017 · 2 min read

Version 1.0

Selfie als Unterschrift

Mit dem neuen iPhone X wird die Gesichtserkennung eine neue Stellung erhalten. Von der Unterschrift, zum Fingerabdruck, zum Unterschreiben mit einem Selfie. Der Standard-Selfie wird die neue Unterschrift sein in der Zukunft. Das Foto eines Gesichtes sagt viel mehr aus als die Unterschrift und ist auch weitaus fälschungssicherer.

Bild und Spracherkennung

Grosse Softwarefirmen wie Google, Facebook, Apple, Microsoft, Harris Corporation, Orbital Insight, Coban Technologies, etc. beschäftigen sich alle mit der Bild oder Sprachanalyse. Use Cases sind zum Beispiel

  1. Fotos mit den gleichen Personen darin erkennen und Gruppieren (Google Fotos App).
  2. Parkierverhalten von Autos vor einem großen Shopping-Mall analysieren.
  3. Alle Ölreserven von China an Hand der Schatten der Öltanks erkennen (OrbitalInsight).
  4. Autos, Nummernschilder und Personen aus einem fahrenden Fahrzeug erkennen (Coban Technologies, Police Departement Delaware).
  5. Autos von Bäumen, Personen, Tieren unterscheiden können (Harris Corporation).
  6. Siri eine SMS diktieren (Apple).
  7. Simultanübersetzung von Sitzungen dank Skype und Microsoft.
  8. Digitale Halloween Maske anziehen, Dank der Gesichtserkennung von Snapchat oder Facebook.
  9. Simulation einer Geburt um zu entscheiden ob man einen Kaiserschnitt braucht oder nicht (Baby Progress)

Alle obigen Use Case verwenden Bilder und gesprochene Sprache zusammen mit neuronalen Netzen, Deep Learning, Long Short-Term Memory (LSTM von Jürgen Schmidhuber), Recurring Neural Networks, etc.

Was obige Firmen aber noch nicht können oder sich noch nicht sehr stark damit beschäftigen, ist die Inhaltserkennung von Fliesstexten.

Inhaltserkennung von Fliesstexten

Der Mensch denkt in Bildern. Der Mensch fasst seine Gedanken in Fliesstext, am liebsten in seiner Muttersprache. Die Erziehung eines Arztes zwingt den Arzt in gewissen Indikationen zu denken, welche er dann in seiner Diagnose oder seinem Austrittsbericht über den Patienten wieder gibt. Genau gleich wie ein Bild, kann der Fliesstext eines Arztes oder eines Patienten auf seinen Inhalt analysiert und mit anderen Dokumenten, welche einen ähnlichen Inhalt haben, verglichen werden.

Die Gedanken eines Arztes oder eines Patienten mit vielen vorgegebenen Drop-Downs erfassen zu wollen ist keine intelligente Idee und der menschlichen Intelligenz unwürdig. Der Mensch denkt in Bildern und gibt seine Gedanken schriftlich immer als Fliesstext weiter.

Analog wie bei der Bilderkennung, können die in den Spitälern gesammelten Krankengeschichten, welche als Fliesstext vorliegen, mit den Krankengeschichten in anderen Spitälern verglichen werden.

Eine entsprechende Auswertung hat riesiges Einsparungspotential für das Schweizer Gesundheitswesen.

Zeno Davatz

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