De la voz al historial clínico automatizado

En cada consulta médico-paciente, la voz del doctor y el paciente genera ondas sonoras que contienen la información de la conversación. Estas ondas sonoras son vibraciones de presión que viajan por el aire y son captadas por un micrófono. Relisten aprovecha esta voz capturada para generar automáticamente las notas clínicas. En este blog explicaremos cómo la voz humana se convierte en datos digitales y en texto, paso a paso, con un enfoque tecnológico en el ámbito médico.

El sonido de la voz es una onda mecánica de presión que oscila en el aire (frecuencia típica de 85–255 Hz en el habla humana, con armónicos más altos para consonantes). Cuando hablamos, las cuerdas vocales y la anatomía vocal modulan el aire exhalado, generando patrones de sonido complejos. Un micrófono convierte estas ondas de presión en una señal eléctrica analógica: básicamente un voltaje que varía en el tiempo de la misma forma que la onda sonora original. Esta señal eléctrica es aún análoga (continua), pero para que una computadora la procese, debe transformarse en datos numéricos.

Un micrófono de mano capta la voz durante la consulta médico-paciente y la convierte en señales eléctricas. Estas señales analógicas varían continuamente según las vibraciones vocales. Relisten puede funcionar desde un ordenador o móvil, donde el micrófono integrado realiza este paso inicial.

Una vez que la voz ha sido captada por el micrófono y convertida en una señal eléctrica analógica, el siguiente paso es transformarla en datos digitales que pueda procesar un sistema como Relisten. Para ello, se utiliza un convertidor analógico-digital (ADC), que realiza dos tareas fundamentales: muestreo y cuantificación.

El muestreo consiste en tomar mediciones de la amplitud de la señal (es decir, del nivel de voltaje) a intervalos regulares de tiempo. Cuanto mayor sea la frecuencia de muestreo —por ejemplo, 44.100 veces por segundo (44,1 kHz), que es un estándar en audio digital— mayor será la fidelidad con la que se captura el detalle de la voz. Esta frecuencia permite representar sonidos de hasta 22 kHz, cubriendo el rango auditivo humano, según el teorema de Nyquist.

Después, en el paso de cuantificación, cada una de esas muestras se convierte en un número digital. Por ejemplo, si usamos 16 bits por muestra, podemos representar 65.536 niveles diferentes de amplitud. El resultado es una secuencia de números que, juntos, reconstruyen digitalmente la forma de la onda sonora original.

Así, una conversación médico-paciente grabada por Relisten se convierte en un flujo ordenado de valores numéricos. Estos datos digitales se pueden, analizar y, sobre todo, procesar para transcribir automáticamente lo que se dijo. Esta representación precisa del sonido es la base sobre la que se construye todo el proceso posterior de reconocimiento de voz y generación de texto clínico.

Una vez que la conversación médico-paciente está registrada en formato digital, entra en juego el reconocimiento automático del habla (ASR). Este proceso incluye varios pasos:

• Preprocesamiento de audio: primero se mejora la calidad del sonido; se eliminan ruidos de fondo, se estabiliza el volumen y se segmenta la grabación para aislar los intervalos de voz. Esto asegura que el sistema trabaje con una señal clara.
• Extracción de características acústicas: se convierten los fragmentos de audio en representaciones numéricas útiles. Por ejemplo, se calcula el espectrograma (frecuencias vs. tiempo) de cada segmento. A partir de estas representaciones, el software identifica fonemas (las unidades mínimas del habla, como vocales y consonantes)
• Modelos acústicos y lingüísticos: usando deep learning, redes neuronales han sido entrenadas con millones de horas de voz y texto para reconocer patrones. Los modelos acústicos predicen qué fonemas corresponden a cada porción de señal, y luego un modelo de lenguaje asigna secuencias de fonemas a palabras y frases completas, considerando el contexto. Gracias al avance del machine learning, los sistemas actuales son muy precisos: por ejemplo, el uso de grandes modelos de lenguaje (como GPT) ha mejorado la precisión del proceso.
• Decodificación y salida de texto: finalmente, el sistema asigna texto legible con puntuación y mayúsculas. El resultado es la transcripción literal de la conversación. En los sistemas modernos (incluido Relisten), esta transcripción ocurre en tiempo real o poco después de finalizar la consulta.

Relisten aplica esta tecnología de reconocimiento de voz especialmente optimizada para el ámbito sanitario. El sistema sigue las siguientes etapas, automatizando gran parte de la documentación clínica:

• Grabación de la consulta: Relisten escucha e interpreta la conversación médico-paciente desde un ordenador, tablet o teléfono móvil. El profesional activa la grabación y la aplicación captura todo lo que se habla.
• Transcripción especializada: utiliza tecnología de voz a texto de última generación adaptada al vocabulario médico. Esto significa que reconoce correctamente terminología clínica, nombres de fármacos y abreviaturas propias de la medicina.
• Generación de notas clínicas: la plataforma analiza la transcripción y estructura la información relevante. Con modelos de lenguaje especializado, Relisten redacta las notas clínicas usando un lenguaje médico preciso (historial, exploración, diagnóstico, plan).
• Integración con el historial: las notas generadas se incorporan directamente al registro electrónico de salud (HIS/EHR). Relisten puede rellenar los campos correspondientes y enviar el texto formateado para revisión del médico.
• Codificación y automatización avanzada: finalmente, Relisten asigna automáticamente códigos clínicos estandarizados (CIE-10 para diagnósticos, SNOMED, RxNorm para medicamentos, etc.) a partir del contenido de las notas. También puede sugerir órdenes de pruebas o citas, y generar informes para el paciente sin intervención manual.

Gracias a esta integración tecnológica, Relisten alivia de forma significativa la carga administrativa que recae sobre los profesionales de la salud. En lugar de interrumpir la consulta para tomar apuntes o redactar informes, el médico puede concentrarse plenamente en el paciente mientras la aplicación se encarga de registrar, transcribir y estructurar la información. Esta automatización no solo ahorra tiempo valioso, sino que también mejora la calidad y consistencia de la documentación clínica.

El resultado es un texto claro, organizado y fácilmente reutilizable, que agiliza el análisis posterior, permite búsquedas rápidas y ofrece mayor accesibilidad, por ejemplo, para profesionales con dificultades auditivas o en entornos con múltiples especialidades. En definitiva, Relisten transforma una tarea rutinaria y propensa al error en un proceso preciso, eficiente y optimizado para la práctica médica moderna.

La tecnología que convierte las ondas de la voz en notas clínicas automatizadas combina conocimientos de acústica, procesamiento de señales y aprendizaje automático. Desde la captura de la señal analógica hasta la transcripción inteligente, cada paso requiere algoritmos avanzados y potencia computacional. Relisten reúne estas piezas: graba la conversación, la digitaliza (muestreo y cuantificación) reconoce el habla mediante modelos de IA especializados y genera notas clínicas estructuradas con codificación estandarizada

Este flujo tecnológico permite que el médico dedique menos tiempo al papeleo y más tiempo al paciente. Los sistemas de voz a texto de última generación, potenciados por IA y deep learning, ya son tan precisos que en muchos casos igualan o superan la transcripción manual. De cara al futuro, soluciones como Relisten seguirán mejorando la calidad de la documentación clínica mientras reducen errores y costes administrativos, transformando la forma en que se gestionan los historiales médicos.