OCR az egészségügyben – Automatizálja a folyamatokat az OCR segítségével az orvosi szektorban

OCR az egészségügyben – Automatizálja a folyamatokat az OCR segítségével az orvosi szektorban

Időbélyeg: 30. március 2023. 1:34
Forrás csomópont: 2552451

Bevezetés

Az egészségügyi és gyógyászati ​​intézmények bőséges adatrögzítésükről és nyilvántartásukról ismertek. Ezek közül a folyamatok közül sok manuális, ami hibákhoz, késésekhez és eredménytelenséghez vezethet. A kézi adatbevitel során emberi kezelőket használnak adatok számítógépes rendszerbe vagy adatbázisba történő beviteléhez, és ez a folyamat időigényes és hibás lehet. A probléma megoldása az optikai karakterfelismerés (OCR), egy olyan technológia, amely segíthet számos kézi folyamat automatizálásában.

Számos probléma adódhat az egészségügyben a kézi adatbevitel miatt:

  1. Fokozott hibaveszély: A kézi adatbevitel hajlamos emberi hibákra, például elírásokra, helytelen adatbevitelre és kihagyott információkra. Ezek a hibák pontatlan betegrekordokhoz, helytelen diagnózisokhoz és helytelen kezelési tervekhez vezethetnek.
  2. Időigényes: A kézi adatbevitel időigényes lehet, és előfordulhat, hogy az egészségügyi szolgáltatóknak további személyzetet kell felvenniük a munkateher kezelésére, ami növelheti a költségeket.
  3. Hatékonyságtalanságok: A kézi adatbevitel lelassíthatja a betegadatok elérésének és frissítésének folyamatát. Ez késedelmet okozhat a betegek ellátásában és kezelésében, ami hatással lehet a betegek kimenetelére.
  4. Csökkentett termelékenység: Az egészségügyi szolgáltatók jelentős időt tölthetnek a kézi adatbevitellel, ami csökkentheti a termelékenységet és hatással lehet a betegek ellátására.
  5. Megnövekedett költségek: A kézi adatbevitel növelheti a költségeket a további személyzet szükségessége, a hibák kijavításának költségei, valamint a betegnyilvántartások pontatlansága miatti jogi és pénzügyi következmények miatt.
  6. Meg nem felelés: A pontatlan vagy hiányos adatok a szabályozási követelmények be nem tartásához vezethetnek, és szankciókat, pénzbírságot vagy jogi lépéseket vonhatnak maguk után.

OCR az egészségügyben

Az OCR technológia olyan szoftver használatát foglalja magában, amely képes felismerni és elolvasni a nyomtatott vagy kézzel írt szöveget, és digitális formává alakítani. Az OCR-technológia már több évtizede létezik, de a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményei minden korábbinál pontosabbá és megbízhatóbbá tették. Az OCR technológia különösen hasznos az egészségügyi és egészségügyi intézményekben, ahol nagy mennyiségű papír alapú dokumentum található, amelyeket digitalizálni kell és elektronikus egészségügyi nyilvántartásokban (EHR) kell tárolni.

Az OCR technológia egyik legnagyobb előnye, hogy csökkentheti a hibákat és javíthatja az adatbevitel pontosságát. Amikor az emberek manuálisan írnak be adatokat, hajlamosak olyan hibákat elkövetni, mint például az elírások, elírások és átültetések. Ezek a hibák súlyos következményekkel járhatnak, különösen az egészségügyi ellátásban, ahol a pontos adatok kritikusak a betegek biztonsága és az eredmények szempontjából. Az OCR technológia az adatbeviteli folyamat automatizálásával és az emberi beavatkozás szükségességének csökkentésével segíthet kiküszöbölni ezeket a hibákat.

Az OCR technológia másik előnye, hogy felgyorsíthatja az adatbeviteli folyamatot. A kézi adatbevitel időigényes lehet, különösen nagy mennyiségű adat kezelésekor. Az OCR technológia segíthet automatizálni ezt a folyamatot, lehetővé téve az adatok sokkal gyorsabb és hatékonyabb bevitelét. Ez segíthet az egészségügyi és egészségügyi intézményeknek termelékenységük és hatékonyságuk javításában, és lehetővé teszi számukra, hogy olyan fontosabb feladatokra összpontosítsanak, mint a betegellátás.

Az OCR technológia az adatbiztonság és a magánélet javítását is segítheti. Az egészségügyi és egészségügyi intézményekben nagyfokú érzékenység jellemzi a betegek adatait. Az OCR technológia segíthet abban, hogy a betegek adatai pontosan és biztonságosan kerüljenek be az EHR-ekbe, csökkentve ezzel az adatszivárgás és egyéb biztonsági problémák kockázatát.

Számos különböző típusú OCR technológia áll rendelkezésre, mindegyiknek megvannak a maga erősségei és gyengeségei. Egyes OCR-rendszereket úgy terveztek, hogy bizonyos típusú dokumentumokkal, például orvosi feljegyzésekkel vagy receptcímkékkel működjenek, míg mások általánosabbak. Egyes OCR-rendszerek jobban felismerik a kézírást, míg mások pontosabbak a nyomtatott szöveggel. Fontos, hogy az egészségügyi és egészségügyi intézmények az igényeiknek megfelelő OCR-rendszert válasszanak olyan tényezők alapján, mint a pontosság, a sebesség és a költségek.

Az OCR technológia értékes eszköz lehet számos kézi adatbeviteli folyamat automatizálására az egészségügyi és egészségügyi intézményekben. Segíthet csökkenteni a hibákat, felgyorsítani az adatbeviteli folyamatot, javítani az adatbiztonságot és a magánélet védelmét, és lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy olyan fontosabb feladatokra összpontosítsanak, mint például a betegellátás. Ahogy az OCR technológia folyamatosan fejlődik és javul, valószínűleg egyre fontosabb részévé válik az egészségügyi ellátásnak.

Automatizálni szeretné a folyamatokat az OCR használatával az egészségügyben? Ne keressen tovább! Próbálja ki ingyenesen a Nanonets automatizált OCR-munkafolyamatokat az egészségügyi és egészségügyi szektor számára.

Az OCR felhasználási esetei az egészségügyben

Az optikai karakterfelismerő (OCR) technológia számos felhasználási lehetőséget kínál az egészségügyi intézményekben. Íme néhány példa:

Beteglapok digitalizálása

Az OCR-technológia segíthet az egészségügyi intézményeknek a papír alapú betegrekordok digitalizálásában, beleértve a kórtörténeteket, a laboratóriumi eredményeket és a képalkotó jelentéseket. Ez javíthatja a betegadatok pontosságát, és megkönnyítheti az egészségügyi szolgáltatók számára a betegek információinak elérését és megosztását.

  • Nanonetek: A Nanonets mesterséges intelligenciával működő OCR-megoldást biztosít az egészségügyi intézmények számára, amely pontosan képes adatokat kinyerni az orvosi feljegyzésekből, és azokat strukturált digitális adatokká alakítani. Segítségével az egészségügyi szolgáltatók javíthatják a betegadatok pontosságát, és csökkenthetik a kézi adatbeviteli hibákat. Weboldal: https://nanonets.com/

Automatizálni szeretné a folyamatokat az OCR használatával az egészségügyben? Ne keressen tovább! Próbálja ki ingyenesen a Nanonets automatizált OCR-munkafolyamatokat az egészségügyi és egészségügyi szektor számára.

  • ABBYY FlexiCapture: Az ABBYY FlexiCapture egy OCR-szoftver, amely segíthet az egészségügyi intézményeknek a papír alapú betegrekordok digitalizálásában. A szoftver különféle típusú dokumentumokból képes adatokat kinyerni, beleértve a kórtörténeteket, laboreredményeket és képalkotó jelentéseket, és strukturált digitális adatokká konvertálni. Weboldal: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

Biztosítási igény feldolgozása

Az OCR technológia segítségével automatizálható a biztosítási kárigények feldolgozása, beleértve a nyomtatványokból és dokumentumokból történő adatkinyerést is. Ez segíthet csökkenteni a hibákat és felgyorsítani a követelésfeldolgozási folyamatot.

  • Nanonetek: A Nanonets automatizálhatja a biztosítási kárigények feldolgozását azáltal, hogy adatokat nyer ki különböző biztosítási igénylőlapokról, beleértve az egészségbiztosítási űrlapokat is. Segítségével csökkenthető a kézi adatbeviteli hibák száma, és felgyorsítható a követelésfeldolgozás. Weboldal: https://nanonets.com/

Automatizálni szeretné a folyamatokat az OCR használatával az egészségügyben? Ne keressen tovább! Próbálja ki ingyenesen a Nanonets automatizált OCR-munkafolyamatokat az egészségügyi és egészségügyi szektor számára.

  • Formstack OCR: A Formstack OCR egy OCR-szoftver, amely képes adatokat kinyerni a biztosítási kárigényekből, és digitális adatokká alakítani. A szoftver képes felismerni a biztosítási igénylap különböző mezőit, például a páciens nevét, biztosítási azonosítóját és diagnózis kódjait. Weboldal: https://www.formstack.com/features/ocr

Vénykezelés

Az OCR technológia felhasználható a receptek digitalizálására, beleértve a beteg nevét, a gyógyszert, az adagolást és az utasításokat. Ez segíthet csökkenteni a hibákat és javítani a betegek biztonságát azáltal, hogy biztosítja a receptek pontosságát és teljességét.

  • Nanonetek: A nanonetek automatizálhatják a receptkezelést azáltal, hogy adatokat nyernek ki a receptekből, beleértve a páciens nevét, gyógyszerét, adagját és utasításait. A szoftver segíthet csökkenteni a hibákat és javítani a betegek biztonságát azáltal, hogy biztosítja a receptek pontosságát és teljességét. Weboldal: https://nanonets.com/
  • Rossum: A Rossum egy OCR-szoftver, amely képes adatokat kinyerni különféle típusú dokumentumokból, beleértve a recepteket is. A szoftver mesterséges intelligencia segítségével felismeri és kinyeri a receptre vonatkozó adatokat, például a gyógyszer nevét, adagját és utasításait. Weboldal: https://rossum.ai/

Számlázás és számlázás

Az OCR technológia segítségével automatizálható a számlák és számlák feldolgozása, beleértve az adatok kinyerését a számlákból és a megfelelő betegnyilvántartásokhoz való illesztését. Ez segíthet az egészségügyi intézményeknek javítani számlázási pontosságukat és csökkenteni a számlázási hibákat.

  • Nanonetek: A Nanonets mesterséges intelligenciával működő OCR-megoldást biztosít az egészségügyi intézmények számára, amely képes automatizálni a számlázási és számlázási dokumentumok feldolgozását. A szoftver a dokumentumok különböző mezőiből képes pontosan kinyerni az adatokat, beleértve a beteg- és szolgáltatói információkat, a diagnózis- és kezelési kódokat, valamint a számlázási összegeket, és strukturált digitális adatokká konvertálni. Ez segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak csökkenteni a kézi adatbeviteli hibákat, javítani a számlázási pontosságot és felgyorsítani a számlázási folyamatot. A Nanonets olyan népszerű könyvelési szoftverekkel is integrálható, mint a QuickBooks és a Xero. Weboldal: https://nanonets.com/
[Beágyazott tartalmat]

Automatizálni szeretné a folyamatokat az OCR használatával az egészségügyben? Ne keressen tovább! Próbálja ki ingyenesen a Nanonets automatizált OCR-munkafolyamatokat az egészségügyi és egészségügyi szektor számára.

  • Rossum: A Rossum egy OCR szoftver, amely képes automatizálni a számlázási és számlázási dokumentumok feldolgozását. A szoftver mesterséges intelligencia által vezérelt technológiát használ az adatok pontos kinyerésére a dokumentumok különböző mezőiből, beleértve a betegek és a szolgáltató adatait, a számlaszámokat és a számlázási összegeket. Ez segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak egyszerűsíteni számlázási és számlázási folyamataikat, és csökkenteni a hibákat. Weboldal: https://rossum.ai/

Kutatás

Az OCR technológia kutatási dokumentumok, jelentések és egyéb dokumentumok digitalizálására használható, megkönnyítve a nagy mennyiségű adat keresését és elemzését. Ez segíthet az egészségügyi intézményeknek a kutatások hatékonyabb lefolytatásában, és javíthatja eredményeik pontosságát.

  • Nanonetek: A Nanonets egy mesterséges intelligencia által vezérelt OCR szoftver, amely orvosi kutatási alkalmazásokhoz használható. Adatokat tud kinyerni különféle típusú orvosi dokumentumokból, például klinikai vizsgálati jelentésekből, kutatási dokumentumokból és tudományos publikációkból. A szoftver mély tanulási algoritmusokat használ a pontosság időbeli javítására, és képes felismerni a dokumentumok különböző mezőit, például a betegek demográfiai adatait, diagnózisait és gyógyszereit. A Nanonets import integrációkat is kínál olyan szoftverekkel, mint a Google Drive és a Dropbox. Weboldal: https://nanonets.com/
  • Grooper: A Grooper egy fejlett OCR szoftver, amely orvosi kutatási alkalmazásokhoz használható. Adatokat tud kinyerni különféle típusú kutatási dokumentumokból, például klinikai vizsgálati jelentésekből, kutatási dokumentumokból és tudományos publikációkból. A szoftver képes felismerni és kinyerni a dokumentumok különböző mezőiből származó adatokat, például a betegek demográfiai adatait, a diagnózisokat és a gyógyszereket. A Grooper olyan fejlett funkciókat is kínál, mint például az adatok gazdagítása, érvényesítése és integráció más kutatásmenedzsment szoftverekkel. Ez segíthet a kutatóknak egyszerűsíteni adatgyűjtési folyamatukat és csökkenteni a hibákat. Weboldal: https://www.bisok.com/grooper/

Orvosi kódolás

Az OCR technológia használható az orvosi kódolás automatizálására, amely magában foglalja a kódok hozzárendelését a diagnózisokhoz, eljárásokhoz és kezelésekhez. Ez segíthet az egészségügyi intézményeknek a kódolási folyamat egyszerűsítésében és a hibák csökkentésében.

  • ChartWise: A ChartWise egy orvosi kódoló szoftver, amely mesterséges intelligencia segítségével azonosítja a klinikai mutatókat az orvosi feljegyzésekben, és megfelelő kódokat javasol. A szoftver segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak orvosi kódolásuk pontosságának javításában és a kódolási hibák csökkentésében. Weboldal: https://www.chartwisemed.com/

Az OCR technológia segítségével adatok kinyerhetők orvosi képekből, beleértve a szöveges megjegyzéseket és címkéket. Ez segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak a képek pontosabb és hatékonyabb elemzésében és értelmezésében.

  • Nanonetek: A nanohálók adatokat nyerhetnek ki az orvosi képekből, beleértve a szöveges megjegyzéseket és címkéket. A szoftver mesterséges intelligenciát használ az orvosi képek szövegének felismerésére és kinyerésére, megkönnyítve az egészségügyi szolgáltatók számára a képek elemzését és értelmezését. Weboldal: https://nanonets.com/

Automatizálni szeretné a folyamatokat az OCR használatával az egészségügyben? Ne keressen tovább! Próbálja ki ingyenesen a Nanonets automatizált OCR-munkafolyamatokat az egészségügyi és egészségügyi szektor számára.

  • ABBYY FlexiCapture: Az ABBYY FlexiCapture adatokat kinyerhet az orvosi képekből, és átalakíthatja azokat strukturált digitális adatokká. A szoftver képes felismerni az orvosi képeken található különféle típusú adatokat, például megjegyzéseket és címkéket, és kereshető szöveggé alakítani. Weboldal: https://www.abbyy.com/flexicapture/

Az OCR technológia felhasználható a beleegyezési űrlapok és a lemondások digitalizálására, beleértve a páciens aláírását is. Ez segíthet az egészségügyi intézményeknek abban, hogy hatékonyabban tudják kezelni jogi és szabályozási megfelelési követelményeiket.

  • Nanonetek: A Nanonets mesterséges intelligencia-alapú OCR-megoldást biztosít az egészségügyi intézmények számára, amely pontosan képes adatokat kinyerni a hozzájárulási űrlapokból és a lemondásokról. A szoftver az űrlapok különböző mezőiből kinyerheti az adatokat, beleértve a páciens nevét, aláírását és dátumát, és átalakíthatja azokat strukturált digitális adatokká. Ez segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak csökkenteni a kézi adatbeviteli hibákat és javítani a betegadatok pontosságát. Weboldal: https://nanonets.com/
  • Abbyy FlexiCapture: Az Abbyy FlexiCapture egy OCR-szoftver, amely pontosan képes adatokat kinyerni a hozzájárulási űrlapokból és a lemondásokról. A szoftver képes felismerni és kinyerni az űrlapok különböző mezőiből származó adatokat, beleértve a páciens nevét, születési dátumát és aláírását, és strukturált digitális adatokká alakítja át azokat. Ez segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak egyszerűsíteni a beleegyezés-kezelési folyamatukat és csökkenteni a hibákat. Az Abbyy FlexiCapture olyan népszerű egészségügyi rendszerekkel is integrálható, mint az Epic és a Cerner. Weboldal: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

Összességében az OCR technológia segíthet az egészségügyi intézményeknek hatékonyságuk, pontosságuk és betegbiztonságuk javításában a kézi folyamatok automatizálásával és a papíralapú nyilvántartások digitalizálásával.

Az OCR használatának előnyei az egészségügyben

Íme néhány előnye az OCR használatának egészségügyi intézményekben, valamint konkrét példák:

  1. Továbbfejlesztett adatpontosság: Az OCR segíthet a páciensadatok pontosságának javításában a kézi adatbeviteli hibák csökkentésével. Például a kézzel írt betegrekordok adatainak bevitelekor az OCR segíthet kiküszöbölni az olvashatatlan kézírási vagy átírási hibák miatt előforduló hibákat.
  2. Megnövelt hatékonyság: Az OCR segíthet a hatékonyság növelésében a kézi folyamatok, például az adatbevitel, nyilvántartás és számlázás automatizálásával. Ez csökkentheti a betegadatok kezeléséhez szükséges időt és erőfeszítést, lehetővé téve az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy a jobb betegellátásra összpontosítsanak.
  3. Fokozott betegbiztonság: Az OCR segíthet a betegek biztonságának növelésében azáltal, hogy biztosítja, hogy a betegadatok pontosak és naprakészek legyenek. Például az orvosi feljegyzésekből származó adatok kinyerésekor az OCR segíthet azonosítani a lehetséges gyógyszeres hibákat vagy egyéb kezelési inkonzisztenciákat.
  4. Csökkentett költségek: Az OCR segíthet a költségek csökkentésében, mivel nincs szükség a kézi adatbevitelre és a papíralapú nyilvántartásra. Például a biztosítási igények feldolgozásának automatizálásával az OCR segíthet csökkenteni a kárigények feldolgozásával kapcsolatos adminisztratív költségeket.
  5. Jobb megfelelés: Az OCR segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak abban, hogy jobban megfeleljenek a szabályozási követelményeknek azáltal, hogy biztosítja a betegadatok pontosságát és teljességét. Például a beleegyezési űrlapokból és a lemondásokról történő adatok kinyerésekor az OCR segíthet abban, hogy minden szükséges mezőt kitöltsenek, és a páciens beleegyezését megfelelően dokumentálják.
  6. Továbbfejlesztett elemzés: Az OCR javíthatja az elemzést azáltal, hogy megkönnyíti az adatok kinyerését az orvosi képekből és más strukturálatlan adatforrásokból. Például az orvosi képekből származó adatok kinyerésével az OCR segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak a képadatok elemzésében, hogy azonosítsák azokat a mintákat vagy trendeket, amelyek szabad szemmel nem láthatók.

Összességében az OCR számos előnnyel járhat az egészségügyi intézmények számára, beleértve a jobb adatpontosságot, nagyobb hatékonyságot, fokozott betegbiztonságot, alacsonyabb költségeket, jobb megfelelést és jobb elemzést. Az OCR technológia kihasználásával az egészségügyi szolgáltatók javíthatják működésüket, és jobb ellátást nyújthatnak pácienseiknek.

Automatizálni szeretné a folyamatokat az OCR használatával az egészségügyben? Ne keressen tovább! Próbálja ki ingyenesen a Nanonets automatizált OCR-munkafolyamatokat az egészségügyi és egészségügyi szektor számára.

Időbélyeg:

Még több AI és gépi tanulás