OCR در مراقبت های بهداشتی - خودکارسازی فرآیندها با استفاده از OCR در بخش پزشکی

OCR در مراقبت های بهداشتی - فرآیندها را با استفاده از OCR در بخش پزشکی به طور خودکار انجام دهید

تمبر زمان: 30 مارس 2023، 1:34 بعد از ظهر
گره منبع: 2552451

معرفی

مؤسسات مراقبت های بهداشتی و پزشکی به دلیل فراوانی ورود داده ها و نگهداری سوابق شناخته شده هستند. بسیاری از این فرآیندها دستی هستند که می تواند منجر به خطا، تاخیر و ناکارآمدی شود. ورود دستی داده ها شامل استفاده از اپراتورهای انسانی برای ورود داده ها به یک سیستم کامپیوتری یا پایگاه داده است و این فرآیند می تواند زمان بر و مستعد خطا باشد. راه حل این مشکل، تشخیص کاراکتر نوری (OCR) است، فناوری که می تواند به خودکارسازی بسیاری از این فرآیندهای دستی کمک کند.

بسیاری از مشکلات می تواند به دلیل ورود دستی داده ها در مراقبت های بهداشتی ایجاد شود:

  1. افزایش خطر خطا: وارد کردن دستی داده ها مستعد خطاهای انسانی است، مانند اشتباهات تایپی، ورود نادرست داده ها و اطلاعات از دست رفته. این خطاها می تواند منجر به سوابق نادرست بیمار، تشخیص نادرست و برنامه های درمانی نادرست شود.
  2. زمان بر: ورود دستی داده ها می تواند زمان بر باشد و ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی ممکن است نیاز به استخدام کارکنان اضافی برای رسیدگی به حجم کار داشته باشند که می تواند هزینه ها را افزایش دهد.
  3. ناکارآمدی: ورود دستی داده ها می تواند روند دسترسی و به روز رسانی اطلاعات بیمار را کند کند. این می تواند منجر به تأخیر در مراقبت و درمان بیمار شود که می تواند بر نتایج بیمار تأثیر بگذارد.
  4. کاهش بهره وری: ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی ممکن است زمان قابل توجهی را صرف ورود دستی داده ها کنند که می تواند بهره وری را کاهش دهد و بر مراقبت از بیمار تأثیر بگذارد.
  5. افزایش هزینه ها: ورود دستی داده ها می تواند هزینه ها را به دلیل نیاز به پرسنل اضافی، هزینه اصلاح خطاها و احتمال عواقب قانونی و مالی ناشی از عدم دقت در پرونده بیماران افزایش دهد.
  6. عدم انطباق: داده های نادرست یا ناقص می تواند منجر به عدم انطباق با الزامات قانونی شود و می تواند منجر به مجازات، جریمه یا اقدامات قانونی شود.

OCR در بهداشت و درمان

فناوری OCR شامل استفاده از نرم‌افزاری است که می‌تواند متن چاپ شده یا دست‌نویس را تشخیص داده و بخواند و آن را به شکل دیجیتال تبدیل کند. فناوری OCR چندین دهه است که وجود داشته است، اما پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آن را دقیق‌تر و قابل اعتمادتر از همیشه کرده است. فناوری OCR به ویژه در مراکز درمانی و پزشکی مفید است، جایی که حجم بالایی از اسناد مبتنی بر کاغذ وجود دارد که باید دیجیتالی شده و در پرونده الکترونیک سلامت (EHR) ذخیره شوند.

یکی از بزرگترین مزایای فناوری OCR این است که می تواند به کاهش خطاها و بهبود دقت ورود داده ها کمک کند. وقتی انسان ها داده ها را به صورت دستی وارد می کنند، مستعد اشتباهاتی مانند غلط املایی، غلط املایی و جابجایی هستند. این خطاها می تواند عواقب جدی داشته باشد، به ویژه در مراقبت های بهداشتی که در آن داده های دقیق برای ایمنی و نتایج بیمار بسیار مهم است. فناوری OCR می تواند با خودکار کردن فرآیند ورود داده ها و کاهش نیاز به مداخله انسان، به حذف این خطاها کمک کند.

یکی دیگر از مزایای فناوری OCR این است که می تواند به سرعت بخشیدن به فرآیند ورود داده ها کمک کند. ورود دستی داده ها می تواند زمان بر باشد، به خصوص زمانی که با حجم زیادی از داده ها سروکار داریم. فناوری OCR می‌تواند به خودکارسازی این فرآیند کمک کند و به داده‌ها اجازه می‌دهد بسیار سریع‌تر و کارآمدتر وارد شوند. این می تواند به مؤسسات مراقبت های بهداشتی و پزشکی کمک کند تا بهره وری و کارایی خود را بهبود بخشند و به آنها اجازه دهد تا بر کارهای مهم تری مانند مراقبت از بیمار تمرکز کنند.

فناوری OCR همچنین می تواند به بهبود امنیت داده ها و حفظ حریم خصوصی کمک کند. در موسسات مراقبت های بهداشتی و پزشکی، حساسیت بالایی در مورد داده های بیمار وجود دارد. فناوری OCR می تواند کمک کند تا اطمینان حاصل شود که داده های بیمار به طور دقیق و ایمن در EHR وارد می شود و خطر نقض داده ها و سایر مسائل امنیتی را کاهش می دهد.

انواع مختلفی از فناوری OCR وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. برخی از سیستم‌های OCR برای کار با انواع خاصی از اسناد، مانند سوابق پزشکی یا برچسب‌های نسخه، طراحی شده‌اند، در حالی که برخی دیگر برای همه منظوره‌تر هستند. برخی از سیستم های OCR در تشخیص دست خط بهتر هستند، در حالی که برخی دیگر با متن چاپ شده دقیق تر هستند. برای مؤسسات بهداشتی و درمانی مهم است که بر اساس عواملی مانند دقت، سرعت و هزینه، سیستم OCR مناسب را برای نیازهای خود انتخاب کنند.

فناوری OCR می تواند ابزار ارزشمندی برای خودکارسازی بسیاری از فرآیندهای ورود دستی داده ها در مراکز بهداشتی و درمانی باشد. این می تواند به کاهش خطاها، سرعت بخشیدن به فرآیند ورود داده ها، بهبود امنیت و حریم خصوصی داده ها کمک کند و به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه دهد تا بر کارهای مهم تری مانند مراقبت از بیمار تمرکز کنند. همانطور که فناوری OCR به تکامل و بهبود ادامه می‌دهد، احتمالاً به بخش مهمی از مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی تبدیل می‌شود.

به دنبال خودکارسازی فرآیندها با استفاده از OCR در مراقبت های بهداشتی هستید؟ جلوترش رو نگاه نکن! Nanonets Automated OCR Workflows برای بخش مراقبت های بهداشتی و پزشکی را به صورت رایگان امتحان کنید.

از موارد OCR در مراقبت های بهداشتی استفاده کنید

فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) دارای طیف گسترده ای از موارد استفاده در موسسات مراقبت های بهداشتی است. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

دیجیتالی کردن پرونده بیماران

فناوری OCR می تواند به مؤسسات مراقبت های بهداشتی کمک کند تا سوابق بیماران مبتنی بر کاغذ، از جمله سوابق پزشکی، نتایج آزمایشگاهی و گزارش های تصویربرداری را دیجیتالی کنند. این می تواند دقت داده های بیمار را بهبود بخشد و دسترسی ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و به اشتراک گذاری اطلاعات بیمار را آسان تر کند.

  • نانوت: Nanonets یک راه حل OCR مبتنی بر هوش مصنوعی را برای مؤسسات مراقبت های بهداشتی ارائه می دهد که می تواند داده ها را با دقت از پرونده های پزشکی استخراج کرده و آنها را به داده های دیجیتالی ساخت یافته تبدیل کند. این می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا دقت داده های بیمار را بهبود بخشند و خطاهای ورود دستی داده ها را کاهش دهند. سایت اینترنتی: https://nanonets.com/

به دنبال خودکارسازی فرآیندها با استفاده از OCR در مراقبت های بهداشتی هستید؟ جلوترش رو نگاه نکن! Nanonets Automated OCR Workflows برای بخش مراقبت های بهداشتی و پزشکی را به صورت رایگان امتحان کنید.

  • ABBYY FlexiCaptureABBYY FlexiCapture یک نرم افزار OCR است که می تواند به موسسات مراقبت های بهداشتی کمک کند تا پرونده های بیماران مبتنی بر کاغذ را دیجیتالی کنند. این نرم افزار می تواند داده ها را از انواع اسناد، از جمله تاریخچه پزشکی، نتایج آزمایشگاهی، و گزارش های تصویربرداری استخراج کرده و آنها را به داده های دیجیتالی ساخت یافته تبدیل کند. سایت اینترنتی: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

رسیدگی به مطالبات بیمه

فناوری OCR را می توان برای خودکارسازی پردازش مطالبات بیمه ای، از جمله استخراج داده ها از فرم ها و اسناد استفاده کرد. این می تواند به کاهش خطاها و سرعت بخشیدن به روند رسیدگی به ادعاها کمک کند.

  • نانوت: نانوشبکه‌ها می‌توانند با استخراج داده‌ها از فرم‌های مختلف ادعای بیمه، از جمله فرم‌های بیمه مراقبت‌های بهداشتی، پردازش مطالبات بیمه را خودکار کنند. این می تواند به کاهش خطاهای ورود دستی داده ها و سرعت بخشیدن به روند پردازش ادعا کمک کند. سایت اینترنتی: https://nanonets.com/

به دنبال خودکارسازی فرآیندها با استفاده از OCR در مراقبت های بهداشتی هستید؟ جلوترش رو نگاه نکن! Nanonets Automated OCR Workflows برای بخش مراقبت های بهداشتی و پزشکی را به صورت رایگان امتحان کنید.

  • فرم پشته OCR: Formstack OCR یک نرم افزار OCR است که می تواند داده ها را از مطالبات بیمه ای استخراج و به داده های دیجیتال تبدیل کند. این نرم افزار می تواند فیلدهای مختلفی را در فرم درخواست بیمه نامه مانند نام بیمار، شناسه بیمه و کدهای تشخیص تشخیص دهد. سایت اینترنتی: https://www.formstack.com/features/ocr

مدیریت نسخه

از فناوری OCR می توان برای دیجیتالی کردن نسخه ها، از جمله نام بیمار، دارو، دوز و دستورالعمل ها استفاده کرد. این می تواند به کاهش خطاها و بهبود ایمنی بیمار با اطمینان از دقیق و کامل بودن نسخه ها کمک کند.

  • نانوت: نانوشبکه‌ها می‌توانند مدیریت نسخه را با استخراج داده‌ها از نسخه‌ها، از جمله نام بیمار، دارو، دوز و دستورالعمل‌ها، خودکار کنند. این نرم افزار می تواند با اطمینان از دقیق و کامل بودن نسخه ها، به کاهش خطاها و بهبود ایمنی بیمار کمک کند. سایت اینترنتی: https://nanonets.com/
  • رزوم: Rossum یک نرم افزار OCR است که می تواند داده ها را از انواع اسناد از جمله نسخه ها استخراج کند. این نرم افزار از هوش مصنوعی برای شناسایی و استخراج داده های نسخه مانند نام دارو، دوز و دستورالعمل ها استفاده می کند. سایت اینترنتی: https://rossum.ai/

صورتحساب و صورتحساب

فناوری OCR می تواند برای خودکارسازی پردازش صورتحساب ها و فاکتورها، از جمله استخراج داده ها از فاکتورها و تطبیق آنها با سوابق بیمار مربوطه، استفاده شود. این می تواند به مؤسسات مراقبت های بهداشتی کمک کند تا دقت صورت حساب خود را بهبود بخشند و خطاهای صورت حساب را کاهش دهند.

  • نانوت: Nanonets یک راه حل OCR مبتنی بر هوش مصنوعی برای موسسات مراقبت های بهداشتی ارائه می دهد که می تواند پردازش اسناد صورتحساب و صورتحساب را خودکار کند. این نرم‌افزار می‌تواند داده‌ها را از زمینه‌های مختلف روی اسناد، از جمله اطلاعات بیمار و ارائه‌دهنده، کدهای تشخیص و درمان، و مبالغ صورت‌حساب به‌طور دقیق استخراج کرده و آنها را به داده‌های دیجیتال ساختاریافته تبدیل کند. این می‌تواند به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا خطاهای ورود دستی داده‌ها را کاهش دهند، دقت صورت‌حساب را بهبود بخشند و روند صدور صورت‌حساب را سرعت بخشند. Nanonets همچنین با نرم افزارهای حسابداری محبوب مانند QuickBooks و Xero یکپارچه سازی می کند. سایت اینترنتی: https://nanonets.com/
[محتوای جاسازی شده]

به دنبال خودکارسازی فرآیندها با استفاده از OCR در مراقبت های بهداشتی هستید؟ جلوترش رو نگاه نکن! Nanonets Automated OCR Workflows برای بخش مراقبت های بهداشتی و پزشکی را به صورت رایگان امتحان کنید.

  • رزوم: Rossum یک نرم افزار OCR است که می تواند پردازش اسناد صورتحساب و صورتحساب را به صورت خودکار انجام دهد. این نرم افزار از فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی برای استخراج دقیق داده ها از زمینه های مختلف اسناد، از جمله اطلاعات بیمار و ارائه دهنده، شماره صورتحساب و مبالغ صورتحساب استفاده می کند. این می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا فرآیندهای صورتحساب و صورتحساب خود را ساده کرده و خطاها را کاهش دهند. سایت اینترنتی: https://rossum.ai/

پژوهش

از فناوری OCR می توان برای دیجیتالی کردن مقالات تحقیقاتی، گزارش ها و سایر اسناد استفاده کرد و جستجو و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها را آسان تر می کند. این می تواند به مؤسسات مراقبت های بهداشتی کمک کند تا تحقیقات را به طور مؤثرتری انجام دهند و دقت یافته های خود را بهبود بخشند.

  • نانوت: Nanonets یک نرم افزار OCR با هوش مصنوعی است که می تواند برای برنامه های کاربردی تحقیقات پزشکی استفاده شود. می تواند داده ها را از انواع مختلف اسناد پزشکی مانند گزارش های کارآزمایی بالینی، مقالات تحقیقاتی و انتشارات علمی استخراج کند. این نرم‌افزار از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای بهبود دقت در طول زمان استفاده می‌کند و می‌تواند زمینه‌های مختلفی را در اسناد مانند جمعیت‌شناسی بیمار، تشخیص‌ها و داروها تشخیص دهد. Nanonets همچنین یکپارچه سازی واردات با نرم افزارهایی مانند Google Drive و Dropbox را ارائه می دهد. سایت اینترنتی: https://nanonets.com/
  • گروپر: Grooper یک نرم افزار پیشرفته OCR است که می تواند برای برنامه های کاربردی تحقیقات پزشکی استفاده شود. می تواند داده ها را از انواع مختلف اسناد تحقیقاتی مانند گزارش های کارآزمایی بالینی، مقالات تحقیقاتی و انتشارات علمی استخراج کند. این نرم‌افزار می‌تواند داده‌ها را از زمینه‌های مختلف در اسناد مانند اطلاعات دموگرافیک، تشخیص‌ها و داروها تشخیص داده و استخراج کند. Grooper همچنین ویژگی های پیشرفته ای مانند غنی سازی داده ها، اعتبارسنجی و ادغام با سایر نرم افزارهای مدیریت تحقیقات را ارائه می دهد. این می تواند به محققان کمک کند تا فرآیند جمع آوری داده های خود را ساده کرده و خطاها را کاهش دهند. سایت اینترنتی: https://www.bisok.com/grooper/

برنامه نویسی پزشکی

از فناوری OCR می توان برای خودکارسازی کدگذاری پزشکی استفاده کرد که شامل تخصیص کدهایی به تشخیص ها، رویه ها و درمان ها می شود. این می تواند به مؤسسات مراقبت های بهداشتی کمک کند تا فرآیند کدگذاری خود را ساده کرده و خطاها را کاهش دهند.

  • ChartWise: ChartWise یک نرم افزار کدگذاری پزشکی است که از هوش مصنوعی برای شناسایی شاخص های بالینی در پرونده پزشکی و پیشنهاد کدهای مناسب استفاده می کند. این نرم افزار می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا دقت کدگذاری پزشکی خود را بهبود بخشند و خطاهای کدگذاری را کاهش دهند. سایت اینترنتی: https://www.chartwisemed.com/

از فناوری OCR می توان برای استخراج داده ها از تصاویر پزشکی، از جمله حاشیه نویسی متن و برچسب استفاده کرد. این می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا تصاویر را با دقت و کارآمدی بیشتر تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند.

  • نانوشبکه‌ها: نانوشبکه‌ها می‌توانند داده‌ها را از تصاویر پزشکی، از جمله حاشیه‌نویسی‌های متنی و برچسب‌ها استخراج کنند. این نرم افزار از هوش مصنوعی برای شناسایی و استخراج متن از تصاویر پزشکی استفاده می کند و تحلیل و تفسیر تصاویر را برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی آسان تر می کند. سایت اینترنتی: https://nanonets.com/

به دنبال خودکارسازی فرآیندها با استفاده از OCR در مراقبت های بهداشتی هستید؟ جلوترش رو نگاه نکن! Nanonets Automated OCR Workflows برای بخش مراقبت های بهداشتی و پزشکی را به صورت رایگان امتحان کنید.

  • ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture می تواند داده ها را از تصاویر پزشکی استخراج کرده و آنها را به داده های دیجیتالی ساخت یافته تبدیل کند. این نرم افزار می تواند انواع مختلفی از داده ها را روی تصاویر پزشکی مانند حاشیه نویسی ها و برچسب ها تشخیص دهد و آنها را به متن قابل جستجو تبدیل کند. سایت اینترنتی: https://www.abbyy.com/flexicapture/

از فناوری OCR می توان برای دیجیتالی کردن فرم های رضایت و چشم پوشی از جمله امضای بیمار استفاده کرد. این می تواند به مؤسسات مراقبت های بهداشتی کمک کند تا الزامات انطباق قانونی و مقرراتی خود را به طور مؤثرتری مدیریت کنند.

  • نانوت: Nanonets یک راه حل OCR مبتنی بر هوش مصنوعی برای مؤسسات مراقبت های بهداشتی ارائه می دهد که می تواند داده ها را با دقت از فرم های رضایت و معافیت ها استخراج کند. این نرم افزار می تواند داده ها را از فیلدهای مختلف روی فرم ها از جمله نام، امضا و تاریخ بیمار استخراج کرده و آنها را به داده های دیجیتالی ساخت یافته تبدیل کند. این می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا خطاهای ورود دستی داده ها را کاهش دهند و دقت داده های بیمار را بهبود بخشند. سایت اینترنتی: https://nanonets.com/
  • Abbyy FlexiCapture: Abbyy FlexiCapture یک نرم افزار OCR است که می تواند داده ها را با دقت از فرم های رضایت و معافیت ها استخراج کند. این نرم افزار می تواند داده ها را از فیلدهای مختلف روی فرم ها از جمله نام، تاریخ تولد و امضای بیمار شناسایی و استخراج کند و آنها را به داده های دیجیتالی ساخت یافته تبدیل کند. این می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا فرآیند مدیریت رضایت خود را ساده کرده و خطاها را کاهش دهند. Abbyy FlexiCapture همچنین ادغام با سیستم های مراقبت های بهداشتی محبوب مانند Epic و Cerner را ارائه می دهد. سایت اینترنتی: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

به طور کلی، فناوری OCR می تواند به مؤسسات مراقبت های بهداشتی کمک کند تا با خودکارسازی فرآیندهای دستی و دیجیتالی کردن سوابق مبتنی بر کاغذ، کارایی، دقت و ایمنی بیمار را بهبود بخشند.

مزایای استفاده از OCR در مراقبت های بهداشتی

در اینجا برخی از مزایای استفاده از OCR در موسسات مراقبت های بهداشتی همراه با مثال های خاص آورده شده است:

  1. دقت داده ها بهبود یافته است: OCR می تواند با کاهش خطاهای وارد کردن دستی داده ها به بهبود دقت داده های بیمار کمک کند. برای مثال، هنگام وارد کردن داده‌ها از سوابق دست‌نویس بیمار، OCR می‌تواند به حذف خطاهایی که ممکن است به دلیل اشتباهات دست‌نویس یا رونویسی ناخوانا رخ دهد، کمک کند.
  2. افزایش راندمان: OCR می تواند با خودکارسازی فرآیندهای دستی مانند ورود داده ها، نگهداری سوابق و صورتحساب به افزایش کارایی کمک کند. این می تواند به کاهش زمان و تلاش مورد نیاز برای مدیریت داده های بیمار کمک کند و به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا بر ارائه مراقبت بهتر از بیمار تمرکز کنند.
  3. افزایش ایمنی بیمار: OCR می تواند با اطمینان از دقیق و به روز بودن داده های بیمار به افزایش ایمنی بیمار کمک کند. به عنوان مثال، هنگام استخراج داده‌ها از سوابق پزشکی، OCR می‌تواند به شناسایی خطاهای احتمالی دارویی یا سایر ناسازگاری‌های درمانی کمک کند.
  4. کاهش هزینه ها: OCR با حذف نیاز به ورود دستی داده ها و نگهداری سوابق مبتنی بر کاغذ می تواند به کاهش هزینه ها کمک کند. به عنوان مثال، با خودکارسازی پردازش مطالبات بیمه، OCR می تواند به کاهش هزینه های اداری مرتبط با رسیدگی به خسارت کمک کند.
  5. انطباق بهتر: OCR می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا با اطمینان از دقیق و کامل بودن داده های بیمار، با الزامات قانونی مطابقت بهتری داشته باشند. برای مثال، هنگام استخراج داده‌ها از فرم‌های رضایت و چشم پوشی‌ها، OCR می‌تواند به اطمینان از پر شدن تمام فیلدهای ضروری و مستند بودن رضایت بیمار به درستی کمک کند.
  6. تجزیه و تحلیل بهبود یافته: OCR می‌تواند با آسان‌تر کردن استخراج داده‌ها از تصاویر پزشکی و سایر منابع داده بدون ساختار، به بهبود تجزیه و تحلیل کمک کند. برای مثال، با استخراج داده‌ها از تصاویر پزشکی، OCR می‌تواند به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا داده‌های تصویر را برای شناسایی الگوها یا روندهایی که ممکن است با چشم غیر مسلح قابل مشاهده نباشند، تجزیه و تحلیل کنند.

به طور کلی، OCR می تواند مزایای بسیاری را برای مؤسسات مراقبت های بهداشتی فراهم کند، از جمله بهبود دقت داده ها، افزایش کارایی، افزایش ایمنی بیمار، کاهش هزینه ها، انطباق بهتر و تجزیه و تحلیل بهبود یافته. با استفاده از فناوری OCR، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند عملیات خود را بهبود بخشند و مراقبت های بهتری را به بیماران خود ارائه دهند.

به دنبال خودکارسازی فرآیندها با استفاده از OCR در مراقبت های بهداشتی هستید؟ جلوترش رو نگاه نکن! Nanonets Automated OCR Workflows برای بخش مراقبت های بهداشتی و پزشکی را به صورت رایگان امتحان کنید.

تمبر زمان:

بیشتر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین