Möchten Sie Daten aus Patientenregistrierungsformularen extrahieren? Probieren Sie die OCR-Software von Nanonets aus, um Felder mit einer Genauigkeit von über 98 % zu extrahieren.
Die Gesundheitsbranche beherbergt eine große Menge an Daten, von denen die meisten unstrukturiert und komplex sind. Persönliche Gesundheitsinformationen wurden nicht in vollem Umfang genutzt, da die verfügbaren Daten fragmentiert und isoliert sind.
Wenn diese Daten jedoch korrekt extrahiert und organisiert werden könnten, um genaue und zuverlässige Informationen zu erstellen, die verwendet werden könnten, um die Gesundheitsziele der Früherkennung zu erreichen, das Fortschreiten zu verzögern und mehrere Krankheiten zu verhindern, die hohen und wachsenden Gesundheitskosten zu senken und die Patienten zu verbessern Kommunikation, um insgesamt eine verbesserte Patientenversorgung zu gewährleisten.
Patientenanmeldeformular und was beinhaltet es?
Ein Patientenregistrierungsformular ist ein Dokument, das von einem Patienten ausgefüllt wird, der zum ersten Mal eine Gesundheitseinrichtung aufsucht. Es ermöglicht Gesundheitsdienstleistern, persönliche und gesundheitsbezogene Informationen zu sammeln, bevor sie sich für die beabsichtigte Versorgung registrieren.
Der Inhalt eines Patientenregistrierungsformulars variiert je nach Gesundheitseinrichtung, aber der allgemeine Inhalt ist wie folgt.
Im ersten Abschnitt werden die Patientendaten abgefragt, darunter Name, Geschlecht, Geburtsdatum, Adresse, Familienstand, Kontaktinformationen und Identifikationsnummer in Form einer nationalen Identitäts- oder Passnummer.
Der zweite Abschnitt enthält die Informationen über das im Notfall zu kontaktierende Personal, die nächsten Angehörigen oder den gesetzlichen Vormund eines Minderjährigen.
Der dritte Abschnitt enthält Informationen über das Versicherungssystem des Patienten, einschließlich des Firmennamens, der Versicherungsnummer und der Police.
Der folgende Abschnitt enthält die Patienteneinverständniserklärung, einschließlich der Patientenerklärung, der Vertraulichkeitsvereinbarung und anderer rechtsverbindlicher Bedingungen, die mit dem Datum des Patienten unterzeichnet werden sollten.
Darüber hinaus gibt es Abschnitte mit der Krankengeschichte, aktuellen Medikamenten, die der Patient einnimmt, Allergien, Familienanamnese, Vorgeschichte von Drogenmissbrauch usw.
A. Manuelle Dateneingabe
Bei diesem Verfahren speist ein Bediener die Informationen im Patientenregistrierungsformular manuell in eine Datenbank ein. Diese traditionellen Dateneingabemethoden hängen von Betreiberfaktoren ab und bringen im Vergleich zu automatisierten Systemen mehr Nachteile als Vorteile mit sich.
Vorteile
Der Investitionsaufwand in Bezug auf Bedienerschulung und Infrastruktur wird geringer sein, da die manuelle Dateneingabe kein hochqualifiziertes Personal und keine hochentwickelte Software und Hardware erfordert, um die Daten zusammenzustellen und darzustellen.
Nachteile
Da die Gesundheitsakten sehr detailliert sind, dauert die Datenextraktion Stunden und könnte bei der Eingabe und Berechnung von Gesundheitsinformationen durch Nichteinhaltung von Richtlinien und Definitionen Fehler verursachen und zu einer Uneinheitlichkeit der Daten führen. Dies könnte zu Kaskadeneffekten führen, die zu schlechten Diagnosen, fehlerhaften Verschreibungen und nachteiligen Behandlungsergebnissen für die Patienten führen.
Aufgrund der Komplexität der extrahierten Daten verwenden traditionelle Methoden nur eine begrenzte Anzahl von häufig gesammelten Variablen für Vorhersagen. Dies kann bei Patienten zu Fehlalarmen und Fehlalarmen führen, was zu einer Ermüdung der Alarmbereitschaft führen kann, und klinisch bedeutsame Ereignisse werden übersehen, was zu einem schlechten Patientenmanagement führt.
B. Elektronische Patientenakte (EHR)
EHR erfasst eine große Menge an Daten, die in vielen Gesundheitseinrichtungen fragmentiert und isoliert sind, darunter Krankenhäuser, Arztpraxen, Labors, Apotheken usw.
Vorteile
EHR hat Fehler auf Bedienerebene bei der Dateneingabe, Berechnungen und Nichteinhaltung von Richtlinien und Datendefinitionen reduziert und medizinische Fehler reduziert. Die Qualität der Versorgung des Patienten hat sich verbessert, wie aus einer Studie hervorgeht, die 2011 unter US-amerikanischen Ärzten durchgeführt wurde und zeigt, dass die EHR 65 % der möglichen Medikationsfehler gemeldet hat und 62% von kritischen Laborwerten, wodurch die allgemeine Patientenversorgung um 78 % verbessert wird.
Die Kosten im Gesundheitswesen wurden durch korrekte Diagnosen, angemessene Untersuchungen und Management nach genauen Vorhersagen reduziert, die mithilfe von EHR- und Deep-Learning-Techniken erstellt wurden.
Die Verwendung von EHR ermöglichte den Prozess des Austauschs von Gesundheitsinformationen (HIE), bei dem Informationen auf Patientenebene zwischen verschiedenen Organisationen ausgetauscht werden. Dies hat Ärzten einen einfachen Zugang zu ihren Krankenakten ermöglicht, wenn Patienten medizinische Hilfe von Gesundheitsdienstleistern an verschiedenen Orten suchen.
Nachteile
Verschiedene Gesundheitseinrichtungen haben leicht unterschiedliche Formate für die Präsentation von Daten. Inzwischen unterscheiden sich die Richtlinien, und die durch die Internationale Klassifikation der Krankheiten (ICD) gestellten Diagnosen können den EHR-Vorhersagen zufällige Fehler hinzufügen. Daher kann eine nicht einheitliche Terminologie, Systemarchitektur und Indizierung die erwarteten Vorteile von EHR verringern.
EHR ist mit hohen Anlaufkosten für Hardware und Bedienerschulung verbunden, die aufgrund der Ungleichheiten der Benutzer in Bezug auf Computerkenntnisse und Datenbankhandhabung schwanken können.
Die Vertraulichkeit und Sicherheit sensibler Patientendaten stehen auf dem Spiel, da große Datenmengen gesammelt werden und keine angemessenen Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind.
C. Hybride Ansätze
Da die in EHR verfügbaren Informationen in Form von nicht standardmäßigen Codes und Strukturen vorliegen, haben sich Transformations- und Ladeansätze für Gesundheitsdaten wie Dynamic ETL (Extraction, Transformation, and Loading) in der Praxis etabliert, um EHR-Daten neu zu strukturieren und in ein gemeinsames Format umzuwandeln und Standardterminologien zur Harmonisierung zwischen verschiedenen Organisationen und Forschungsdatennetzen.
Nanonets ist eine KI-basierte OCR-Software (DSGVO- und SOC2-Beschwerde), die medizinische Prozesse automatisieren kann Dokumentverarbeitung mit No-Code-Workflows.
Nanonets können mehrere Schritte der Verarbeitung von Gesundheitsdokumenten automatisieren, darunter:
Dokumenten-Upload, Datenextraktion, Datenverarbeitung (Datenbereinigung, Formatierung, Konvertierung), Genehmigungen und Dokumentenarchivierung.
Nanonets hält sich an Ihre spezifischen Anforderungen und kann als völlig No-Code-Plattform von jedem im Unternehmen verwendet werden.
Sehen wir uns an, wie Sie damit Daten aus medizinischen Registrierungsformularen extrahieren können.
Erstens, um es zu benutzen, Erstellen Sie ein kostenloses Konto bei Nanonets oder loggen Sie sich in Ihr Konto ein.
Wählen Sie ein benutzerdefiniertes OCR-Modell aus. Um dieses Modell zu trainieren, müssen Sie zehn medizinische Berichte erstellen.
Warum muss ich das tun? Die Bereitstellung von zehn medizinischen Dokumenten hilft Ihnen, die KI zu trainieren, Ihr Dokument effizient zu erkennen.
Nach dem Training können Sie nun Regeln zum Formatieren Ihrer Daten aufstellen. Mit diesen No-Code-Regeln können Sie die Anzahl der Nullen ändern oder den Wert in der Datenbank nachschlagen und mehr.
Der nächste Schritt besteht darin, die Daten aus Ihren medizinischen Berichten zu exportieren und auszuwählen, wie Sie die Daten exportieren möchten. Erkunden Sie die Optionen oder wählen Sie eine Integration aus und verbinden Sie sie direkt mit Ihrem EHR-System im Gesundheitswesen.
Müssen Sie mehr tun? Vereinbaren Sie einen Anruf mit unseren KI-Experten, in dem Sie uns Ihren Anwendungsfall erklären können, und wir richten Workflows für Sie ein.
Warum Nanonets?
Nanonets ist eine intelligente OCR-Plattform. Es ist keine Vorlage erforderlich, um Text aus Patientenregistrierungsformularen zu identifizieren. Es kann Text aus einem nicht erkannten Dokument leicht identifizieren.
Es ist einfach zu bedienen, kann in einem Tag eingerichtet werden und gewährleistet eine Genauigkeit von über 1 % bei der Datenextraktion.
Aber abgesehen von den regulären OCR-Funktionen zeichnet sich Nanonets durch Folgendes aus:
Beispiellose Bildverarbeitung
Patientenregistrierungsformulare können für verschiedene Gesundheitseinrichtungen unterschiedliche Formate haben. Nanonets können die Datenextraktion aus jedem Dokument oder Bild handhaben, was zunächst nicht perfekt ist. Mit fortschrittlicher Vor- und Nachbearbeitung kann die Plattform Schräglagen korrigieren, neu ausrichten, drehen, zuschneiden und Fuzzy-Matching durchführen, sodass Sie jedes Mal die genauen Daten aus Ihren Registrierungsformularen erhalten.
Klassenbeste OCR
Nanonets können Daten mit einer Genauigkeit von über 98 % aus Ihrem medizinischen Dokument extrahieren. Es kann mehr als 40+ Sprachen erkennen und unterstützt benutzerdefinierte OCR-Unterstützung.
Leistungsstarke Integrationen
Mit Nanonets können Sie die Dateneingabe in Ihre Systeme einfach automatisieren. Scannen Sie Ihre Dokumente und aktualisieren Sie Patientenprofile in über 500 Unternehmenssoftware in Echtzeit mit Nanonets-Integrationen.
Automatisierte anpassbare Workflows
Automatisieren Sie die Dokumentenprüfung, das Onboarding von Patienten, die Datenformatierung, die Datenanreicherung, die Erfassung medizinischer Berichte, die Datensynchronisierung, den Dokumentenabgleich und mehr mit No-Code-Workflows. Geben Sie einfach Ihre Regeln ein und stellen Sie den Autopilot-Modus ein.
Und mehr. Nanonets ist an Ihre Bedürfnisse anpassbar und bietet White-Label-OCR-Software sowie On-Premise- oder Cloud-Hosting-Optionen.
Müssen Sie Daten aus Patientenregistrierungsformularen extrahieren?
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Technologie
Gesundheitsinformationsmanagementsysteme, die EHR verwenden, erfordern kostspielige Netzwerkverbindungen mit hoher Geschwindigkeit, zuverlässigem Internetzugang, Hardware und Software. Aufgrund der hohen Anlaufkosten und der Nichtverfügbarkeit erschwinglicher und effektiver Technologie wird die Implementierung von Methoden der automatisierten Datenextraktion, die auf künstlicher Intelligenz basieren, nur in einigen Unternehmen ein konsistentes Programm sein.
Dateneigentum
Bei den bestehenden Wettbewerbsbeziehungen zwischen Leistungserbringern im Gesundheitswesen ergeben sich Probleme hinsichtlich Art und Umfang der ausgetauschten Informationen. Die freigegebenen proprietären Informationen werden von den Technologieanbietern auf „Nur-Lesen“-Basis beschränkt. Daher sind keine aktuellen Informationen verfügbar.
Datenschutzbedenken der Patienten
Da es sich um personenbezogene Gesundheitsdaten handelt, erfolgt der Informationsaustausch zwischen Organisationen nur zur Patientenversorgung unter Einhaltung der Datenschutzgesetze. Gesetzliche Verpflichtungen sind damit verbunden, um die rechtswidrige Offenlegung von Informationen zu verhindern; Daher sollte das Schadensrisiko beim Datenaustausch immer die potenziellen Vorteile überwiegen.
A. Verbesserte Datengenauigkeit
Anstelle langsamer, fehleranfälliger herkömmlicher Dateneingabemethoden, die wertvolles Mitarbeitertalent verschwenden, gewährleistet die automatisierte Datenextraktion eine höhere Genauigkeit bei wiederholter Verwendung.
Da die Datenextraktion aus EHR und Freitexten in Deep-Learning-Techniken integriert werden, werden gültige und genaue Vorhersagen über unterschiedliche Bereiche des Gesundheitswesens in Bezug auf die Qualität und die Ergebnisse der Versorgung und die Nutzung von Ressourcen getroffen. Zuverlässige und genaue Informationen helfen bei korrekten Diagnosen und angemessenem Management und verbessern die Behandlungsergebnisse.
B. Effizienzsteigerung
Die automatisierten Systeme werden die fragmentierten und isolierten persönlichen Gesundheitsinformationen, deren volles Potenzial noch ausgeschöpft werden muss, in einer strukturierten Form zusammenführen, um die Wirksamkeit und Effizienz der bereitgestellten Versorgung zu verbessern.
Eine Studie aus dem Jahr 2016 ergab, dass Datenanalysten nur 20 % ihrer Arbeitszeit für die Datenanalyse aufwenden, während der Rest der Zeit für das Sammeln und Extrahieren der Daten aufgewendet wird. Die automatisierte Datenextraktion reduziert den Personal- und Zeitaufwand für die manuelle fehleranfällige Datenextraktion und leitet sie an, die Patientenversorgung zu verbessern.
C. Verbesserte Patientenversorgung
Die Menschen werden von verschiedenen Orten aus auf Gesundheitseinrichtungen zugreifen. Daher wird ein vernetztes und automatisiertes System den Gesundheitsdienstleistern ein klares Bild des Zustands des Patienten liefern, und es könnte eine konsistente und effektive Behandlung angeboten werden. 30 – 50 % der Ärzte in den Vereinigten Staaten haben berichtet, dass elektronische Systeme bei der Bereitstellung empfohlener Pflege und geeigneter Untersuchungen von Vorteil sind und bei 78 % einer Studienpopulation eine gute Patientenkommunikation durch eine verbesserte allgemeine Patientenversorgung ermöglichen.
D. Reduzierte Kosten
Da Patientenakten eine Vielzahl von Daten zu verschiedenen Domänen enthalten, ist die manuelle Dateneingabe zeitaufwändig und kostspielig mit einem schlecht bewerteten fehlerhaften Ergebnis. Auch wenn die automatisierte Datenextraktion mit hohen Anlaufkosten verbunden ist, könnte langfristig eine Kostensenkung erreicht werden, wenn regelmäßige, sich wiederholende Aktivitäten, die menschliche Arbeitskraft erfordern, automatisiert werden könnten, um strukturierte und genaue Daten und Vorhersagen zu erhalten.
Im Gegensatz zur isolierten Datensammlung wird die automatisierte Datenextraktion und -zusammenstellung zentral gesteuerte Datenbanken mit persönlichen Gesundheitsinformationen bereitstellen, die von vielen Gesundheitsdienstleistern verwendet werden könnten, wodurch die Kosten für die Duplizierung von Daten reduziert werden.
E. Optimierter Arbeitsablauf und Entscheidungsfindung
EHR basierend auf Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) und Deep-Learning-Methoden können genaue Vorhersagen zu medizinischen Ereignissen in mehreren Zentren liefern. Es werden Vorhersagen zu Sterblichkeitsraten, Wiederaufnahmen, Dauer des Krankenhausaufenthalts usw. getroffen, die dabei helfen, die verfügbaren Ressourcen zu verwalten, um die Nachfrage zu befriedigen. Die aus einem Patientenregistrierungsformular extrahierten un-/halbstrukturierten Daten könnten verwendet werden, um die Wirkungen und Mängel der Behandlungen und Komorbiditäten zu identifizieren und das erwartete Ergebnis bei dem Patienten mit einer bestimmten Erkrankung zu bestimmen.
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