Cherchez-vous à extraire des données des formulaires d'inscription des patients ? Essayez le logiciel Nanonets OCR pour extraire les champs avec plus de 98 % de précision.
Le secteur de la santé héberge une grande quantité de données, dont la plupart sont non structurées et complexes. Les renseignements personnels sur la santé n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel, car les données disponibles sont fragmentées et isolées.
Mais si ces données pouvaient être extraites et organisées correctement pour créer des informations précises et fiables qui pourraient être utilisées pour atteindre les objectifs de santé de détection précoce, retarder la progression et la prévention de plusieurs maladies, réduire les coûts de santé élevés et croissants et améliorer la santé des patients. communication pour offrir une meilleure prise en charge globale des patients.
Formulaire d'inscription des patients et que contient-il ?
Un formulaire d'inscription du patient est un document rempli par un patient qui visite un établissement de santé pour la première fois. Il permet aux prestataires de soins de recueillir des informations personnelles et liées à la santé avant de les enregistrer pour recevoir les soins prévus.
Le contenu d'un formulaire d'inscription du patient variera d'un établissement de santé à l'autre, mais le contenu général sera le suivant.
La première section s'enquiert des détails du patient, y compris son nom, son sexe, sa date de naissance, son adresse, son état civil, ses coordonnées et son numéro d'identification sous la forme d'un numéro d'identité nationale ou d'un numéro de passeport.
La deuxième section contient les informations sur le personnel à contacter en cas d'urgence, le plus proche parent ou le tuteur légal d'un mineur.
La troisième section contient des informations sur le régime d'assurance du patient, y compris le nom de l'entreprise, le numéro d'assurance et la police.
La section suivante contient le formulaire de consentement du patient, y compris la déclaration du patient, l'accord de confidentialité et d'autres conditions juridiquement contraignantes, qui doivent être signés avec la date du patient.
De plus, il y a des sections contenant les antécédents médicaux, les médicaments actuels du patient, les allergies, les antécédents familiaux, les antécédents de toxicomanie, etc.
A. Saisie manuelle des données
Dans cette méthode, un opérateur introduira manuellement les informations du formulaire d'inscription du patient dans une base de données. Ces méthodes traditionnelles de saisie de données dépendent des facteurs de l'opérateur et présentent plus d'inconvénients que d'avantages par rapport aux systèmes automatisés.
Avantages
Les dépenses en capital seront moindres en termes de formation des opérateurs et d'infrastructure, car la saisie manuelle des données ne nécessite pas de personnel hautement qualifié ni de logiciels et de matériel sophistiqués pour compiler et présenter les données.
Inconvénients
Comme les dossiers de santé sont assez détaillés, l'extraction des données prend des heures et peut ajouter des erreurs aux informations de santé lors de la saisie et des calculs, par non-respect des directives et des définitions, et peut entraîner une non-uniformité des données. Cela pourrait entraîner des effets en cascade entraînant de mauvais diagnostics, des prescriptions erronées et des résultats indésirables pour les patients.
En raison de la complexité des données extraites, les méthodes traditionnelles n'utilisent qu'un nombre limité de variables couramment collectées pour les prédictions. Cela peut créer de faux positifs et de fausses alarmes chez les patients, ce qui pourrait entraîner une fatigue d'alerte, et des événements cliniquement significatifs seront manqués, entraînant une mauvaise gestion des patients.
B. Dossiers de santé électroniques (DSE)
Le DSE capture un volume élevé de données, fragmentées et isolées dans de nombreux établissements de santé, y compris les hôpitaux, les cabinets médicaux, les laboratoires, les pharmacies, etc.
Avantages
L'EHR a réduit les erreurs au niveau de l'opérateur dans la saisie des données, les calculs et le non-respect des directives et des définitions des données, réduisant ainsi les erreurs médicales. La qualité des soins prodigués au patient s'est améliorée, comme en témoigne une étude réalisée auprès de médecins américains en 2011 montrant que le DSE a alerté 65 % des erreurs de médication possibles et 62% des valeurs de laboratoire critiques, améliorant les soins globaux aux patients de 78 %.
Les coûts des soins de santé ont été réduits grâce à des diagnostics appropriés, des enquêtes appropriées et une gestion suivant des prédictions précises faites à l'aide de techniques de DSE et d'apprentissage en profondeur.
L'utilisation du DSE a permis le processus d'échange d'informations sur la santé (HIE), où les informations au niveau du patient sont partagées entre différentes organisations. Cela a créé un accès facile pour les médecins praticiens à leurs dossiers médicaux lorsque les patients recherchent une assistance médicale auprès de prestataires de soins de santé à différents endroits.
Inconvénients
Différents établissements de santé ont des formats légèrement différents pour présenter les données. Pendant ce temps, les lignes directrices diffèrent et les diagnostics effectués par le biais de la Classification internationale des maladies (CIM) peuvent ajouter des erreurs aléatoires aux prédictions du DSE. Par conséquent, le fait de ne pas avoir une terminologie, une architecture de système et une indexation uniformes peut réduire les avantages attendus du DSE.
Le DSE est associé à des coûts de démarrage élevés pour le matériel et la formation des opérateurs, qui peuvent varier en raison des inégalités des utilisateurs en matière de connaissances informatiques et de gestion des bases de données.
La confidentialité et la sécurité des informations sensibles des patients sont en jeu car une grande quantité de données est rassemblée et les mesures de sécurité appropriées ne sont pas en place.
C. Approches hybrides
Comme les informations disponibles dans le DSE se présentent sous la forme de codes et de structures non standard, les approches de transformation et de chargement des données de santé telles que l'ETL dynamique (extraction, transformation et chargement) sont devenues pratiques pour restructurer et transformer les données du DSE dans un format commun. et des terminologies standard à harmoniser entre les différentes organisations et les réseaux de données de recherche.
Nanonets est un logiciel OCR basé sur l'IA (réclamation GDPR et SOC2) qui peut automatiser traitement de documents avec des workflows sans code.
Les nanonets peuvent automatiser plusieurs étapes du traitement des documents de santé, notamment :
téléchargement de documents, extraction de données, informatique (nettoyage des données, formatage, conversion), approbations et archivage de documents.
Nanonets répond à vos besoins spécifiques et, étant une plate-forme entièrement sans code, il peut être utilisé par n'importe qui dans l'organisation.
Voyons comment vous pouvez l'utiliser pour extraire des données des formulaires d'inscription médicale.
Tout d'abord, pour l'utiliser, créer un compte gratuit sur Nanonets ou connectez-vous à votre compte.
Sélectionnez un modèle OCR personnalisé. Pour former ce modèle, vous devrez fournir dix rapports médicaux.
Pourquoi dois-je faire cela ? Fournir dix documents médicaux vous aidera à entraîner l'IA à reconnaître efficacement votre document.
Une fois formé, vous pouvez maintenant mettre en place des règles pour formater vos données. Vous pouvez modifier le nombre de zéros ou rechercher la valeur dans la base de données et plus encore avec ces règles sans code.
L'étape suivante consiste à exporter et à sélectionner la manière dont vous souhaitez exporter les données de vos rapports médicaux. Explorez les options ou sélectionnez une intégration et connectez-la directement à votre système EHR de soins de santé.
Besoin d'en faire plus ? Organisez un appel avec nos experts en IA où vous pourrez nous expliquer votre cas d'utilisation, et nous mettrons en place des workflows pour vous.
Pourquoi des nanonets ?
Nanonets est une plate-forme OCR intelligente. Il n'a pas besoin d'un modèle pour identifier le texte des formulaires d'inscription des patients. Il peut facilement identifier le texte d'un document non reconnu.
Il est facile à utiliser, peut être configuré en 1 jour et garantit une précision de plus de 99 % lors de l'extraction des données.
Mais en dehors des fonctionnalités OCR habituelles, voici ce qui distingue les Nanonets :
Traitement d'image inégalé
Les formulaires d'inscription des patients peuvent avoir différents formats pour différents établissements de santé. Les nanonets peuvent gérer l'extraction de données à partir de n'importe quel document ou image, ce qui n'est pas parfait pour commencer. Avec un pré et un post-traitement avancés, la plate-forme peut redresser, réorienter, faire pivoter, recadrer et effectuer une correspondance floue, de sorte que vous obtenez à chaque fois les données exactes de vos formulaires d'inscription.
OCR de premier ordre
Les nanonets peuvent extraire des données de votre document médical avec une précision de plus de 98 %. Il peut détecter plus de 40 langues et prend en charge la prise en charge personnalisée de l'OCR.
Intégrations puissantes
Vous pouvez facilement automatiser la saisie de données dans vos systèmes avec Nanonets. Numérisez vos documents et mettez à jour les profils des patients sur plus de 500 logiciels d'entreprise en temps réel avec les intégrations Nanonets.
Workflows personnalisables automatisés
Automatisez le filtrage des documents, l'intégration des patients, le formatage des données, l'enrichissement des données, la collecte des rapports médicaux, la synchronisation des données, la correspondance des documents, etc., grâce à des workflows sans code. Tapez simplement vos règles et mettez-le en mode pilote automatique.
Et plus. Nanonets est personnalisable selon vos besoins et propose un logiciel OCR en marque blanche et des options d'hébergement sur site ou dans le cloud.
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Si tel est bien le cas, dirigez-vous vers les nanonets or planifier un appel avec notre équipe.
Technologie
Les systèmes de gestion des informations sur la santé qui utilisent le DSE nécessitent des connexions réseau coûteuses avec un accès Internet haut débit fiable, du matériel et des logiciels. En raison des coûts de démarrage élevés et de l'indisponibilité d'une technologie abordable et efficace, la mise en œuvre de méthodes d'extraction automatisée de données basées sur l'intelligence artificielle ne sera un programme cohérent que dans certaines organisations.
Propriété des données
Avec les relations concurrentielles existantes entre les prestataires de soins de santé, des problèmes se posent quant au type et à la quantité d'informations échangées. Les informations exclusives partagées sont limitées en « lecture seule » par les fournisseurs de technologie. Par conséquent, les informations à jour ne seront pas disponibles.
Préoccupations de confidentialité des patients
Étant donné que les informations personnelles sur la santé sont traitées, le partage d'informations entre les organisations n'est effectué que pour les soins aux patients dans le respect des lois sur la confidentialité. Des responsabilités légales sont associées pour empêcher la divulgation illégale d'informations ; par conséquent, le risque de dommages dans l'échange de données devrait toujours l'emporter sur les récompenses potentielles.
A. Amélioration de la précision des données
Plutôt que des méthodes de saisie de données traditionnelles lentes et sujettes aux erreurs qui gaspillent le précieux talent des employés, l'extraction automatisée des données garantit une plus grande précision lors d'une utilisation répétée.
Au fur et à mesure que l'extraction de données du DSE et des textes libres est intégrée aux techniques d'apprentissage en profondeur, des prédictions valides et précises sont faites sur des domaines de soins de santé divergents concernant la qualité et les résultats des soins et l'utilisation des ressources. Des informations fiables et précises aideront à établir des diagnostics corrects et une prise en charge appropriée, améliorant ainsi les résultats pour les patients.
B. Efficacité accrue
Les systèmes automatisés rassembleront les informations de santé personnelles fragmentées et isolées, qui n'ont pas encore été utilisées à leur plein potentiel, sous une forme structurée améliorant l'efficacité et l'efficience des soins prodigués.
Une étude réalisée en 2016 a révélé que les analystes de données ne consacrent que 20 % de leurs heures de travail à l'analyse des données, tandis que le reste du temps est consacré à la collecte et à l'extraction des données. L'extraction automatisée des données réduit la main-d'œuvre et le temps perdus sur l'extraction manuelle des données sujettes aux erreurs et les dirige pour améliorer les soins aux patients.
C. Amélioration des soins aux patients
Les gens accéderont aux établissements de santé à partir de différents endroits. Par conséquent, un système interconnecté et automatisé fournira aux fournisseurs de soins de santé une image claire de l'état du patient, et une gestion cohérente et efficace pourrait être offerte. 30 à 50 % des médecins américains ont signalé que les systèmes électroniques sont bénéfiques pour fournir les soins recommandés et les investigations appropriées et permettent une bonne communication avec les patients grâce à une amélioration globale des soins aux patients dans 78 % d'une population étudiée.
D. Coûts réduits
Comme les dossiers des patients fournissent une multitude de données sur différents domaines, la saisie manuelle des données sera longue et coûteuse avec un résultat erroné mal valorisé. Même si l'extraction automatisée de données a un coût de démarrage élevé, à long terme, une réduction des coûts pourrait être obtenue lorsque des activités répétitives régulières consommant du travail humain pourraient être automatisées pour obtenir des données et des prévisions structurées et précises.
Contrairement à la collecte de données isolées, l'extraction et la compilation automatisées des données fourniront des bases de données centralisées de renseignements personnels sur la santé qui pourraient être utilisées par de nombreux fournisseurs de soins de santé, réduisant ainsi les coûts de duplication des données.
E. Flux de travail et prise de décision rationalisés
Le DSE basé sur les ressources d'interopérabilité des soins de santé rapides (FHIR) et les méthodes d'apprentissage en profondeur peuvent fournir des prédictions précises sur les événements médicaux dans plusieurs centres. Des prévisions sont faites sur les taux de mortalité, les réadmissions, la durée du séjour à l'hôpital, etc., ce qui aidera à gérer les ressources disponibles pour répondre à la demande. Les données non/semi-structurées extraites d'un formulaire d'enregistrement de patient pourraient être utilisées pour identifier les effets et les lacunes des traitements et des comorbidités et pour déterminer le résultat attendu chez le patient atteint d'une condition particulière.
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