ElevenLabs: Scribe v2 Medical

ElevenLabs Scribe v2 Medical es un modelo de voz a texto de ElevenLabs, creado como una variante de Scribe v2 que está ajustada específicamente para terminología clínica y médica. Se sitúa en la categoría de transcripción, por lo que su función es convertir audio hablado en texto escrito en lugar de generar respuestas conversacionales o razonar sobre prompts. Si tu aplicación implica médicos dictando notas, conversaciones clínicas o cualquier audio donde el vocabulario médico sea importante, este es el modelo que ElevenLabs posiciona para ese trabajo.

El modelo toma audio como entrada y devuelve una transcripción como salida. Sus capacidades declaradas incluyen marcas de tiempo a nivel de palabra, diarización de hablantes opcional y etiquetado de eventos de audio. Las marcas de tiempo a nivel de palabra te permiten alinear cada palabra de la transcripción con un punto del audio, lo cual es útil para sincronización de reproducción, subtitulado o resaltado. La diarización de hablantes, cuando está habilitada, separa quién dijo qué entre múltiples hablantes. El etiquetado de eventos de audio marca eventos no verbales en la grabación. No se publica ninguna longitud de contexto para este modelo, y no se lista ningún parámetro de solicitud como compatible, así que deberías tratarlo como un endpoint de transcripción de propósito fijo en lugar de uno que ajustas con controles de muestreo.

Los usos prácticos se derivan directamente de esas características. La documentación clínica es la más obvia: transcribir encuentros con pacientes o notas dictadas donde los modelos estándar de voz a texto tienden a fallar con nombres de medicamentos, procedimientos y abreviaturas. La diarización lo hace adecuado para grabaciones con múltiples participantes, como consultas o discusiones de casos, donde necesitas atribuir declaraciones al hablante correcto. Las marcas de tiempo a nivel de palabra facilitan los flujos de revisión, permitiendo a un clínico o auditor saltar al momento exacto en que se pronunció una frase. El etiquetado de eventos de audio ayuda cuando la grabación contiene sonidos de fondo que importan para interpretar la transcripción.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "elevenlabs/scribe-v2-medical". Como la interfaz sigue el formato de OpenAI, puedes apuntar un cliente de OpenAI existente a la URL base de api14 y enviar tu audio con la misma forma que ya usas para solicitudes de transcripción. El modelo acepta entrada de audio y devuelve salida de transcripción. No se lista ningún parámetro de solicitud adicional como compatible para este modelo, así que mantén tus solicitudes en los campos estándar de transcripción en lugar de asumir que opciones de ajuste como temperature o prompts personalizados surtirán efecto.

Algo a tener en cuenta al planificar: el modelo es audio de entrada, transcripción de salida. No acepta prompts de texto como entrada y no produce texto generado más allá de la transcripción, por lo que tareas como resumir una consulta, responder preguntas sobre un registro o extraer campos estructurados corresponden a un modelo de texto posterior al paso de transcripción. Si necesitas un modelo de voz a texto de propósito general en lugar de uno ajustado para vocabulario médico, una variante estándar de Scribe podría encajar mejor. Para audio clínico y médico específicamente, el ajuste de terminología de este modelo, las marcas de tiempo, la diarización y el etiquetado de eventos son las razones para elegirlo.