क्या आप रोगी पंजीकरण प्रपत्रों से डेटा निकालना चाहते हैं? 98%+ से अधिक सटीकता के साथ फ़ील्ड निकालने के लिए नैनोनेट्स ओसीआर सॉफ़्टवेयर आज़माएं।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग बड़ी मात्रा में डेटा को समायोजित करता है, जिनमें से अधिकांश असंरचित और जटिल है। व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी का पूरी क्षमता से उपयोग नहीं किया गया है क्योंकि उपलब्ध डेटा खंडित और पृथक हैं।
लेकिन अगर इस डेटा को सटीक और विश्वसनीय जानकारी बनाने के लिए सही ढंग से निकाला और व्यवस्थित किया जा सकता है, जिसका उपयोग शुरुआती पहचान, प्रगति में देरी, और कई बीमारियों की रोकथाम, उच्च और बढ़ती स्वास्थ्य लागत में कमी, और रोगी में सुधार के स्वास्थ्य संबंधी लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। समग्र रोगी देखभाल प्रदान करने के लिए संचार।
रोगी पंजीकरण फॉर्म और इसमें क्या होता है?
एक रोगी पंजीकरण प्रपत्र एक रोगी द्वारा भरा गया एक दस्तावेज है जो पहली बार स्वास्थ्य सुविधा का दौरा करता है। यह स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को उनकी इच्छित देखभाल प्राप्त करने के लिए पंजीकृत करने से पहले व्यक्तिगत और स्वास्थ्य संबंधी जानकारी एकत्र करने में सक्षम बनाता है।
रोगी पंजीकरण फॉर्म की सामग्री स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों के बीच अलग-अलग होगी, लेकिन सामान्य सामग्री इस प्रकार होगी।
पहला खंड रोगी के विवरण के बारे में पूछताछ करता है, जिसमें उनका नाम, लिंग, जन्म तिथि, पता, वैवाहिक स्थिति, संपर्क जानकारी और राष्ट्रीय पहचान या पासपोर्ट संख्या के रूप में पहचान संख्या शामिल है।
दूसरे खंड में आपातकाल के मामले में संपर्क किए जाने वाले कर्मियों, निकट संबंधी या नाबालिग के कानूनी अभिभावक के बारे में जानकारी शामिल है।
तीसरे खंड में रोगी की बीमा योजना के बारे में जानकारी होती है, जिसमें कंपनी का नाम, बीमा संख्या और नीति शामिल होती है।
निम्नलिखित खंड में रोगी की घोषणा, गोपनीयता समझौते, और अन्य कानूनी रूप से बाध्यकारी शर्तों सहित रोगी सहमति प्रपत्र होता है, जिस पर रोगी की तिथि के साथ हस्ताक्षर किए जाने चाहिए।
इसके अतिरिक्त, चिकित्सा इतिहास, रोगी की वर्तमान दवाएं, एलर्जी, पारिवारिक इतिहास, मादक द्रव्यों के सेवन का इतिहास आदि वाले खंड हैं।
A. मैनुअल डेटा प्रविष्टि
इस पद्धति में, एक ऑपरेटर मैन्युअल रूप से रोगी पंजीकरण फॉर्म में जानकारी को डेटाबेस में फीड करेगा। ये पारंपरिक डेटा प्रविष्टि विधियां ऑपरेटर कारकों पर निर्भर करती हैं और स्वचालित प्रणालियों की तुलना में फायदे की तुलना में अधिक नुकसान उठाती हैं।
फ़ायदे
संचालक प्रशिक्षण और बुनियादी ढांचे के मामले में पूंजीगत व्यय कम होगा क्योंकि मैन्युअल डेटा प्रविष्टि के लिए डेटा को संकलित करने और प्रस्तुत करने के लिए अत्यधिक कुशल कर्मचारियों और परिष्कृत सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं होती है।
नुकसान
चूंकि स्वास्थ्य रिकॉर्ड काफी विस्तृत होते हैं, डेटा निष्कर्षण में घंटों लगते हैं और दिशा-निर्देशों और परिभाषाओं का पालन न करने से टाइपिंग और गणना के दौरान स्वास्थ्य संबंधी जानकारी में त्रुटियां हो सकती हैं, और डेटा में गैर-एकरूपता हो सकती है। यह व्यापक प्रभाव पैदा कर सकता है जिसके परिणामस्वरूप खराब निदान, गलत नुस्खे और रोगी के प्रतिकूल परिणाम हो सकते हैं।
निकाले गए डेटा की जटिलता के कारण, पारंपरिक तरीके केवल भविष्यवाणियों के लिए आमतौर पर एकत्रित चर की सीमित संख्या का उपयोग करते हैं। यह रोगियों पर झूठी सकारात्मकता और झूठे अलार्म पैदा कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप सतर्क थकान हो सकती है, और नैदानिक रूप से महत्वपूर्ण घटनाओं को याद किया जाएगा, जिससे रोगी प्रबंधन खराब हो जाएगा।
बी इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड्स (ईएचआर)
EHR डेटा की एक उच्च मात्रा को कैप्चर करता है, जो अस्पतालों, सामान्य चिकित्सक प्रथाओं, प्रयोगशालाओं, फार्मेसियों, आदि सहित कई स्वास्थ्य संस्थानों में खंडित और अलग-थलग है।
फ़ायदे
ईएचआर ने डेटा प्रविष्टि, गणना, और दिशानिर्देशों और डेटा परिभाषाओं का पालन न करने में ऑपरेटर-स्तर की त्रुटियों को कम किया है, चिकित्सा त्रुटियों को कम किया है। रोगी के लिए प्रदान की जाने वाली देखभाल की गुणवत्ता में सुधार हुआ है, 2011 में संयुक्त राज्य के चिकित्सकों के बीच किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि ईएचआर ने संभावित दवा त्रुटियों के 65% को सतर्क कर दिया है और 62% तक महत्वपूर्ण प्रयोगशाला मूल्यों की, समग्र रोगी देखभाल में 78% की वृद्धि।
ईएचआर और गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करके की गई सटीक भविष्यवाणियों के बाद उचित निदान, उचित जांच और प्रबंधन के माध्यम से स्वास्थ्य देखभाल की लागत कम हो गई है।
ईएचआर के उपयोग ने स्वास्थ्य सूचना विनिमय (एचआईई) की प्रक्रिया को सक्षम किया, जहां विभिन्न संगठनों के बीच रोगी स्तर की जानकारी साझा की जाती है। जब मरीज विभिन्न स्थानों पर स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं से चिकित्सा सहायता मांगते हैं तो इससे चिकित्सकों के लिए उनके मेडिकल रिकॉर्ड तक आसान पहुंच होती है।
नुकसान
डेटा प्रस्तुत करने के लिए अलग-अलग स्वास्थ्य संस्थानों के पास थोड़ा अलग प्रारूप है। इस बीच, दिशानिर्देश भिन्न होते हैं, और रोगों के अंतर्राष्ट्रीय वर्गीकरण (आईसीडी) के माध्यम से किए गए निदान ईएचआर भविष्यवाणियों में यादृच्छिक त्रुटियां जोड़ सकते हैं। इसलिए, समान शब्दावली, सिस्टम आर्किटेक्चर और इंडेक्सिंग नहीं होने से ईएचआर से अपेक्षित लाभ कम हो सकते हैं।
EHR हार्डवेयर और ऑपरेटर प्रशिक्षण के लिए उच्च स्टार्ट-अप लागत से जुड़ा है, जो कंप्यूटर साक्षरता और डेटाबेस प्रबंधन में उपयोगकर्ताओं की असमानताओं के कारण परिवर्तनशील हो सकता है।
मरीजों की संवेदनशील जानकारी की गोपनीयता और सुरक्षा दांव पर है क्योंकि बड़ी मात्रा में डेटा एक साथ इकट्ठा किया जाता है, और उचित सुरक्षा उपाय नहीं किए जाते हैं।
सी। हाइब्रिड दृष्टिकोण
जैसा कि ईएचआर में उपलब्ध जानकारी गैर-मानक कोड और संरचनाओं के रूप में है, स्वास्थ्य डेटा परिवर्तन और डायनेमिक ईटीएल (एक्सट्रैक्शन, ट्रांसफॉर्मेशन और लोडिंग) जैसे लोडिंग दृष्टिकोण ईएचआर डेटा को एक सामान्य प्रारूप में पुनर्गठन और बदलने के अभ्यास में आ गए हैं। और विभिन्न संगठनों और अनुसंधान डेटा नेटवर्क के बीच सामंजस्य स्थापित करने के लिए मानक शब्दावली।
नैनोनेट्स एक एआई-आधारित ओसीआर सॉफ्टवेयर (जीडीपीआर और एसओसी2 शिकायत) है जो चिकित्सा को स्वचालित कर सकता है दस्तावेज़ प्रसंस्करण नो-कोड वर्कफ़्लोज़ के साथ।
नैनोनेट्स स्वास्थ्य देखभाल दस्तावेज़ प्रसंस्करण के कई चरणों को स्वचालित कर सकते हैं जिनमें निम्न शामिल हैं:
दस्तावेज़ अपलोड, डेटा निकालना, डेटा संसाधन (डेटा सफाई, स्वरूपण, रूपांतरण), अनुमोदन, और दस्तावेज़ संग्रह.
नैनोनेट्स आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं का पालन करता है, और पूरी तरह से नो-कोड प्लेटफॉर्म होने के नाते, इसका उपयोग संगठन में किसी के द्वारा किया जा सकता है।
आइए जानें कि आप मेडिकल पंजीकरण फॉर्म से डेटा निकालने के लिए इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं।
सबसे पहले, इसका इस्तेमाल करने के लिए, नैनोनेट्स पर एक निःशुल्क खाता बनाएँ या अपने खाते में प्रवेश करें।
एक कस्टम ओसीआर मॉडल का चयन करें। इस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आपको दस मेडिकल रिपोर्ट देनी होंगी।
मुझे ऐसा करने की आवश्यकता क्यों है? दस चिकित्सा दस्तावेज़ प्रदान करने से आपको अपने दस्तावेज़ को कुशलतापूर्वक पहचानने के लिए एआई को प्रशिक्षित करने में मदद मिलेगी।
एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, अब आप अपने डेटा को प्रारूपित करने के लिए नियम निर्धारित कर सकते हैं। आप शून्य की संख्या बदल सकते हैं या डेटाबेस में मान देख सकते हैं और इन नो-कोड नियमों के साथ और भी बहुत कुछ।
अगला चरण निर्यात करना है और जिस तरह से आप अपनी मेडिकल रिपोर्ट से डेटा निर्यात करना चाहते हैं उसका चयन करना है। विकल्पों का अन्वेषण करें या एकीकरण का चयन करें और इसे सीधे अपने हेल्थकेयर ईएचआर सिस्टम से कनेक्ट करें।
और अधिक करने की आवश्यकता है? हमारे एआई विशेषज्ञों के साथ एक कॉल सेट करें जहां आप हमें अपने उपयोग के मामले की व्याख्या कर सकते हैं, और हम आपके लिए कार्यप्रवाह स्थापित करेंगे।
नैनोनेट्स क्यों?
नैनोनेट्स एक बुद्धिमान ओसीआर प्लेटफॉर्म है। रोगी पंजीकरण प्रपत्रों से पाठ की पहचान करने के लिए इसे किसी टेम्पलेट की आवश्यकता नहीं है। यह किसी गैर-मान्यता प्राप्त दस्तावेज़ से पाठ को आसानी से पहचान सकता है।
इसका उपयोग करना आसान है, इसे 1 दिन में सेट किया जा सकता है, और डेटा निष्कर्षण के दौरान 99%+ सटीकता सुनिश्चित करता है।
लेकिन नियमित ओसीआर सुविधाओं के अलावा, यहां वह है जो नैनोनेट्स को अलग करती है:
बेजोड़ इमेज प्रोसेसिंग
विभिन्न स्वास्थ्य संस्थानों के लिए रोगी पंजीकरण प्रपत्रों के अलग-अलग प्रारूप हो सकते हैं। नैनोनेट्स किसी भी दस्तावेज़ या छवि से डेटा निष्कर्षण को संभाल सकता है, जो कि शुरू करने के लिए सही नहीं है। उन्नत प्री और पोस्ट-प्रोसेसिंग के साथ, प्लेटफॉर्म डेस्क्यू, रिओरिएंट, रोटेट, क्रॉप और फ़ज़ी मैचिंग कर सकता है, इसलिए आपको हर बार अपने पंजीकरण फॉर्म से सटीक डेटा मिलता है।
सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास ओसीआर
नैनोनेट्स 98% से अधिक सटीकता के साथ आपके मेडिकल दस्तावेज़ से डेटा निकाल सकते हैं। यह 40+ से अधिक भाषाओं का पता लगा सकता है और कस्टम ओसीआर समर्थन का समर्थन करता है।
शक्तिशाली एकीकरण
नैनोनेट्स के साथ आप अपने सिस्टम में डेटा प्रविष्टि को आसानी से स्वचालित कर सकते हैं। अपने दस्तावेज़ों को स्कैन करें और नैनोनेट्स एकीकरण के साथ रीयल-टाइम में 500+ व्यावसायिक सॉफ़्टवेयर में रोगी प्रोफ़ाइल अपडेट करें।
स्वचालित अनुकूलन योग्य वर्कफ़्लोज़
स्वचालित दस्तावेज़ स्क्रीनिंग, रोगी ऑनबोर्डिंग, डेटा स्वरूपण, डेटा संवर्धन, चिकित्सा रिपोर्ट संग्रह, डेटा सिंक, दस्तावेज़ मिलान, और बिना कोड वाले वर्कफ़्लो के साथ और भी बहुत कुछ। बस अपने नियमों में पंच करें और इसे ऑटोपायलट मोड पर सेट करें।
और अधिक। नैनोनेट्स आपकी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलन योग्य है और व्हाइट-लेबल ओसीआर सॉफ्टवेयर और ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड होस्टिंग विकल्प प्रदान करता है।
क्या आपको रोगी पंजीकरण प्रपत्रों से डेटा निकालने की आवश्यकता है?
यदि हां, तो नैनोनेट्स के प्रमुख or हमारी टीम के साथ कॉल शेड्यूल करें।
टेक्नोलॉजी
EHR का उपयोग करने वाली स्वास्थ्य सूचना प्रबंधन प्रणालियों को उच्च गति, विश्वसनीय इंटरनेट एक्सेस, हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के साथ महंगे नेटवर्क कनेक्शन की आवश्यकता होती है। उच्च स्टार्ट-अप लागत और सस्ती और प्रभावी तकनीक की अनुपलब्धता के कारण, स्वचालित डेटा निष्कर्षण के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित तरीकों को लागू करना केवल कुछ संगठनों में एक सुसंगत कार्यक्रम होगा।
डेटा स्वामित्व
स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के बीच मौजूदा प्रतिस्पर्धी संबंधों के साथ, सूचनाओं के आदान-प्रदान के प्रकार और मात्रा के संबंध में समस्याएं उत्पन्न होती हैं। प्रौद्योगिकी विक्रेताओं द्वारा साझा की गई मालिकाना जानकारी 'रीड ओनली' आधार पर सीमित है। इसलिए, अद्यतन जानकारी उपलब्ध नहीं होगी।
रोगियों की गोपनीयता संबंधी चिंताएँ
चूंकि व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी से निपटा जाता है, इसलिए संगठनों के बीच जानकारी साझा करना केवल गोपनीयता कानूनों का पालन करने वाले रोगी की देखभाल के लिए किया जाता है। सूचना के गैरकानूनी प्रकटीकरण को रोकने के लिए कानूनी दायित्व जुड़े हुए हैं; इसलिए, डेटा एक्सचेंज में नुकसान का जोखिम हमेशा संभावित पुरस्कारों से अधिक होना चाहिए।
A. बेहतर डेटा सटीकता
धीमे, त्रुटि-प्रवण पारंपरिक डेटा प्रविष्टि विधियों के बजाय जो मूल्यवान कर्मचारी प्रतिभा को बर्बाद करते हैं, स्वचालित डेटा निष्कर्षण बार-बार उपयोग के साथ अधिक सटीकता सुनिश्चित करता है।
जैसा कि ईएचआर से डेटा निष्कर्षण और मुक्त पाठ गहन शिक्षण तकनीकों में शामिल किए गए हैं, संसाधनों की देखभाल और उपयोग की गुणवत्ता और परिणामों के संबंध में वैध और सटीक भविष्यवाणियां डायवर्जेंट हेल्थकेयर डोमेन पर की जाती हैं। विश्वसनीय और सटीक जानकारी रोगी परिणामों को बढ़ाने, सही निदान और उचित प्रबंधन में मदद करेगी।
बी दक्षता में वृद्धि
स्वचालित प्रणालियां प्रदान की गई देखभाल की प्रभावशीलता और दक्षता में सुधार के लिए एक संरचित रूप में खंडित और पृथक व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी को एक साथ लाएगी, जिसका अभी तक इसकी पूरी क्षमता तक उपयोग नहीं किया गया है।
2016 में किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि डेटा विश्लेषक अपने काम के घंटों का केवल 20% डेटा विश्लेषण पर खर्च करते हैं जबकि बाकी समय डेटा एकत्र करने और निकालने में खर्च होता है। स्वचालित डेटा निष्कर्षण कार्यबल को कम करता है और मैन्युअल त्रुटि-प्रवण डेटा निष्कर्षण पर बर्बाद होने वाला समय और उन्हें रोगी देखभाल बढ़ाने के लिए निर्देशित करता है।
C. बेहतर रोगी देखभाल
लोग विभिन्न स्थानों से स्वास्थ्य सुविधाओं का उपयोग करेंगे। इसलिए, एक परस्पर जुड़ी और स्वचालित प्रणाली स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को रोगी की स्थिति की स्पष्ट तस्वीर प्रदान करेगी, और सुसंगत और प्रभावी प्रबंधन की पेशकश की जा सकती है। संयुक्त राज्य अमेरिका के 30 - 50% चिकित्सकों ने बताया है कि इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम अनुशंसित देखभाल और उचित जांच प्रदान करने में फायदेमंद हैं और 78% अध्ययन आबादी में बेहतर रोगी देखभाल के माध्यम से अच्छे रोगी संचार की अनुमति देते हैं।
डी। कम लागत
चूंकि रोगी रिकॉर्ड विभिन्न डोमेन पर डेटा की एक भीड़ प्रदान करते हैं, मैन्युअल डेटा प्रविष्टि समय लेने वाली और खराब मूल्यवान गलत परिणाम के साथ महंगी होगी। भले ही स्वचालित डेटा निष्कर्षण की एक उच्च स्टार्ट-अप लागत है, लंबे समय में, लागत में कमी तब प्राप्त की जा सकती है जब मानव श्रम का उपभोग करने वाली नियमित दोहराव वाली गतिविधियों को संरचित और सटीक डेटा और पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए स्वचालित किया जा सकता है।
पृथक डेटा संग्रह के विपरीत, स्वचालित डेटा निष्कर्षण और संकलन व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी के केंद्रीय नियंत्रित डेटाबेस प्रदान करेगा जिसका उपयोग कई स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं के बीच किया जा सकता है, डेटा दोहराव लागत को कम कर सकता है।
ई। सुव्यवस्थित कार्यप्रवाह और निर्णय लेने
फास्ट हेल्थकेयर इंटरऑपरेबिलिटी रिसोर्सेज (एफएचआईआर) पर आधारित ईएचआर और गहन शिक्षण विधियां कई केंद्रों में चिकित्सा घटनाओं पर सटीक भविष्यवाणी प्रदान कर सकती हैं। मृत्यु दर, पुनः भर्ती, अस्पताल में रहने की अवधि आदि पर भविष्यवाणियां की जाती हैं, जो मांग तक पहुंचने के लिए उपलब्ध संसाधनों का प्रबंधन करने में मदद करेंगी। रोगी पंजीकरण फॉर्म से निकाले गए गैर-/अर्द्ध-संरचित डेटा का उपयोग उपचार और सहरुग्णताओं के प्रभावों और कमियों की पहचान करने और किसी विशेष स्थिति वाले रोगी में अपेक्षित परिणाम निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।
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- स्रोत: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
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