Catatan SOAP dalam 30 detik: bagaimana Larinova menghasilkan dokumentasi klinis

Setiap mahasiswa kedokteran mempelajari format SOAP. Subjektif — apa yang pasien ceritakan. Objektif — apa yang Anda amati dan ukur. Asesmen — interpretasi klinis Anda. Plan (Rencana) — apa yang akan Anda lakukan. Ini adalah struktur universal dokumentasi klinis. Tapi menulis catatan SOAP dengan tangan setelah melihat 40 pasien adalah alasan mengapa dokter mengalami burnout. Larinova menghasilkannya secara otomatis dari audio konsultasi. Inilah caranya secara detail.

Langkah 1: Penangkapan suara real-time

Ketika dokter menekan Rekam di aplikasi Larinova, penangkapan audio langsung dimulai di perangkat. Kami mengalirkan potongan audio ke mesin speech-to-text Deepgram secara real-time. Tidak ada unggahan batch di akhir — transkripsi terjadi secara berkelanjutan, yang berarti dokter melihat kata-kata muncul di layar saat mereka berbicara. Pendekatan streaming real-time penting karena dua alasan. Pertama, ini memberi kepercayaan kepada dokter bahwa sistem benar-benar mendengarkan dan memahami. Kedua, ini memungkinkan pipeline NLP kami untuk memulai ekstraksi klinis sebelum konsultasi berakhir, yang merupakan cara kami mencapai target 30 detik untuk pembuatan catatan setelah percakapan selesai.

Langkah 2: Speech-to-text campur kode

Model Deepgram menangani tantangan transkripsi inti: dokter berbicara Bahasa Indonesia dengan istilah medis Inggris tertanam di seluruhnya. Model ini tidak mencoba mendeteksi batas bahasa dan beralih model — ia memproses input campuran secara native. Code-switching dalam percakapan medis Indonesia terjadi di tingkat kata, bukan di tingkat kalimat. Satu klausa mungkin berisi kata kerja Bahasa Indonesia, nama obat Inggris, ekspresi kuantitas Bahasa Indonesia, dan diagnosis Inggris. Deepgram menghasilkan transkrip terpadu yang mempertahankan makna terlepas dari bahasa mana setiap kata berasal.

Langkah 3: Ekstraksi entitas klinis

Setelah kami memiliki transkrip mentah, lapisan NLP kami mengidentifikasi dan menandai entitas klinis: gejala, tanda vital yang disebutkan secara verbal, obat-obatan, dosis, frekuensi, diagnosis, prosedur, dan instruksi tindak lanjut. Ini bukan sekadar pencocokan kata kunci. Ketika pasien mengatakan "sudah dua minggu saya sakit kepala", sistem perlu memahami bahwa "dua minggu" adalah durasi, "sakit kepala" adalah gejala, dan kerangka gramatikal Bahasa Indonesia memberi tahu kita bahwa ini adalah keluhan yang dilaporkan pasien sendiri — yang termasuk dalam bagian Subjektif.

Langkah 4: Pemetaan struktur SOAP

Dengan entitas klinis yang telah ditandai, sistem memetakan setiap informasi ke bagian SOAP yang benar. Gejala yang dilaporkan pasien, riwayat, dan keluhan masuk ke Subjektif. Tanda vital, temuan pemeriksaan, dan hasil tes masuk ke Objektif. Pernyataan diagnostik dokter dan penalaran klinis masuk ke Asesmen. Resep, saran gaya hidup, rujukan, dan jadwal tindak lanjut masuk ke Plan. Pemetaan ini tidak murni berbasis aturan. Konsultasi itu berantakan — dokter mungkin menyebutkan obat saat membahas asesmen, lalu kembali ke gejala yang terlupa. Model kami menangani percakapan non-linear dengan membangun gambaran klinis lengkap terlebih dahulu, lalu mengorganisasikannya ke dalam struktur SOAP.

Langkah 5: Pembuatan resep

Bersamaan dengan catatan SOAP, Larinova mengekstrak resep sebagai dokumen terstruktur terpisah. Setiap obat mendapatkan entri sendiri dengan nama obat, dosis, frekuensi, durasi, dan instruksi khusus (sebelum makan, sesudah makan, dengan air). Sistem melakukan cross-reference terhadap database produk farmasi Indonesia untuk menormalkan nama obat dan menandai potensi masalah — seperti jika dokter mengatakan "Bodrex" tetapi pasien menyebutkan alergi terhadap parasetamol. Ini bukan alat diagnostik dan kami tidak menggantikan penilaian dokter. Ini adalah jaring pengaman yang menangkap konflik yang jelas selama langkah dokumentasi.

Mengapa 30 detik dan bukan instan?

Transkripsi terjadi secara real-time, tetapi penyusunan SOAP dan ekstraksi resep berjalan sebagai proses akhir setelah rekaman dihentikan. Ini memakan waktu sekitar 20-30 detik tergantung panjang konsultasi. Kami bisa mendorong hasil parsial lebih cepat, tetapi kami menemukan bahwa dokter lebih suka melihat catatan lengkap dan terstruktur daripada melihatnya dirakit secara real-time. Rasanya lebih terpercaya. Anda menghentikan rekaman, melirik ponsel selama beberapa detik, dan catatan SOAP lengkap beserta resep sudah siap untuk ditinjau.

Prinsip review-first

Setiap catatan SOAP dan resep yang dihasilkan Larinova adalah draft. Catatan muncul dalam antarmuka yang dapat diedit di mana dokter dapat memodifikasi bagian mana pun sebelum menyelesaikan. Kami menampilkan catatan dengan label bagian yang jelas dan pengeditan inline — ketuk paragraf mana pun untuk mengubahnya. Pengujian internal kami menunjukkan bahwa 85% catatan yang dihasilkan tidak memerlukan pengeditan untuk konsultasi rutin. Tapi 15% lainnya adalah tempat kesalahan bersembunyi. Dokumentasi klinis harus akurat. Dokter selalu memiliki keputusan akhir, dan antarmuka dirancang untuk membuat peninjauan dan pengeditan secepat mungkin.

Tujuannya bukan menggantikan penilaian klinis dokter. Tujuannya adalah menghilangkan kerja mekanis mengetik apa yang sudah mereka katakan dengan suara.