Stai cercando di estrarre i dati dai moduli di registrazione dei pazienti? Prova il software OCR Nanonets per estrarre i campi con una precisione superiore al 98%.
Il settore sanitario ospita una grande quantità di dati, la maggior parte dei quali non è strutturata e complessa. Le informazioni sulla salute personale non sono state sfruttate appieno poiché i dati disponibili sono frammentati e isolati.
Ma se questi dati potessero essere estratti e organizzati correttamente per creare informazioni accurate e affidabili che potrebbero essere utilizzate per raggiungere gli obiettivi sanitari della diagnosi precoce, ritardare la progressione e la prevenzione di molteplici malattie, ridurre i costi sanitari elevati e crescenti e migliorare la salute dei pazienti comunicazione per fornire una migliore assistenza al paziente in generale.
Modulo di registrazione del paziente e cosa contiene?
Un modulo di registrazione del paziente è un documento compilato da un paziente che si reca per la prima volta in una struttura sanitaria. Consente agli operatori sanitari di raccogliere informazioni personali e relative alla salute prima di registrarli per ricevere le cure previste.
I contenuti di un modulo di registrazione del paziente varieranno tra le istituzioni sanitarie, ma i contenuti generali saranno i seguenti.
La prima sezione richiede informazioni sui dettagli del paziente, inclusi nome, sesso, data di nascita, indirizzo, stato civile, informazioni di contatto e numero di identificazione sotto forma di identità nazionale o numero di passaporto.
La seconda Sezione contiene le informazioni sul personale da contattare in caso di emergenza, sui parenti stretti o sul tutore legale del minore.
La terza sezione contiene informazioni sul regime assicurativo del paziente, inclusi il nome della società, il numero dell'assicurazione e la polizza.
La sezione seguente contiene il modulo di consenso del paziente, inclusa la dichiarazione del paziente, l'accordo di riservatezza e altre condizioni legalmente vincolanti, che devono essere firmate con la data del paziente.
Inoltre, ci sono sezioni contenenti la storia medica, i farmaci attuali del paziente, le allergie, la storia familiare, la storia dell'abuso di sostanze, ecc.
A. Inserimento manuale dei dati
In questo metodo, un operatore inserirà manualmente le informazioni nel modulo di registrazione del paziente in un database. Questi metodi tradizionali di inserimento dei dati dipendono da fattori dell'operatore e comporteranno più svantaggi che vantaggi rispetto ai sistemi automatizzati.
Vantaggi
La spesa in conto capitale sarà inferiore in termini di formazione degli operatori e infrastruttura poiché l'inserimento manuale dei dati non richiede personale altamente qualificato e software e hardware sofisticati per compilare e presentare i dati.
Svantaggi
Poiché le cartelle cliniche sono piuttosto dettagliate, l'estrazione dei dati richiede ore e potrebbe aggiungere errori alle informazioni sanitarie durante la digitazione e i calcoli, a causa della non aderenza alle linee guida e alle definizioni, e potrebbe comportare una non uniformità nei dati. Ciò potrebbe causare effetti a cascata con conseguenti diagnosi inadeguate, prescrizioni errate ed esiti avversi per il paziente.
A causa della complessità dei dati estratti, i metodi tradizionali utilizzano solo un numero limitato di variabili comunemente raccolte per le previsioni. Ciò può creare falsi positivi e falsi allarmi sui pazienti, che potrebbero causare affaticamento dell'allerta e la perdita di eventi clinicamente significativi, portando a una cattiva gestione del paziente.
B. Fascicolo Sanitario Elettronico (EHR)
EHR acquisisce un volume elevato di dati, che è frammentato e isolato in molte istituzioni sanitarie, inclusi ospedali, studi di medicina generale, laboratori, farmacie, ecc.
Vantaggi
EHR ha ridotto gli errori a livello di operatore nell'inserimento dei dati, nei calcoli e nella mancata aderenza alle linee guida e alle definizioni dei dati, riducendo gli errori medici. La qualità delle cure fornite al paziente è migliorata, evidenziato da uno studio condotto tra i medici degli Stati Uniti nel 2011 che mostra che l'EHR ha allertato il 65% dei possibili errori terapeutici e 62% dei valori critici di laboratorio, migliorando l'assistenza complessiva al paziente del 78%.
I costi sanitari sono stati ridotti attraverso diagnosi adeguate, indagini appropriate e gestione seguendo previsioni accurate fatte utilizzando EHR e tecniche di deep learning.
L'utilizzo di EHR ha consentito il processo di Health Information Exchange (HIE), in cui le informazioni a livello di paziente sono condivise tra diverse organizzazioni. Ciò ha creato un facile accesso per i medici alle proprie cartelle cliniche quando i pazienti cercano assistenza medica da operatori sanitari in luoghi diversi.
Svantaggi
Diverse istituzioni sanitarie hanno formati leggermente diversi per la presentazione dei dati. Nel frattempo, le linee guida differiscono e le diagnosi fatte attraverso la classificazione internazionale delle malattie (ICD) possono aggiungere errori casuali alle previsioni EHR. Pertanto, la mancanza di terminologia, architettura di sistema e indicizzazione uniformi può ridurre i benefici attesi dall'EHR.
L'EHR è associato a costi di avvio elevati per l'hardware e la formazione degli operatori, che potrebbero essere variabili a causa delle disuguaglianze degli utenti nell'alfabetizzazione informatica e nella gestione dei database.
La riservatezza e la sicurezza delle informazioni sensibili dei pazienti sono in gioco poiché viene raccolta una grande quantità di dati e non sono in atto adeguate misure di sicurezza.
C. Approcci ibridi
Poiché le informazioni disponibili in EHR sono sotto forma di codici e strutture non standard, la trasformazione dei dati sanitari e gli approcci di caricamento come l'ETL dinamico (estrazione, trasformazione e caricamento) sono diventati pratica per ristrutturare e trasformare i dati EHR in un formato comune e terminologie standard da armonizzare tra diverse organizzazioni e reti di dati di ricerca.
Nanonets è un software OCR basato su intelligenza artificiale (reclamo GDPR e SOC2) in grado di automatizzare la medicina elaborazione dei documenti con flussi di lavoro senza codice.
Le nanonet possono automatizzare più fasi dell'elaborazione dei documenti sanitari, tra cui:
caricamento del documento, estrazione dei dati, elaborazione dati (pulizia, formattazione, conversione dei dati), approvazioni e archiviazione dei documenti.
Nanonets aderisce ai tuoi requisiti specifici ed essendo una piattaforma completamente priva di codice, può essere utilizzata da chiunque all'interno dell'organizzazione.
Vediamo come puoi usarlo per estrarre i dati dai moduli di registrazione medica.
Innanzitutto, per usarlo, creare un account gratuito su Nanonets o accedi al tuo account.
Seleziona un modello OCR personalizzato. Per addestrare questo modello, dovrai fornire dieci referti medici.
Perché devo farlo? Fornire dieci documenti medici ti aiuterà ad addestrare l'intelligenza artificiale a riconoscere il tuo documento in modo efficiente.
Una volta addestrato, ora puoi impostare regole per formattare i tuoi dati. Puoi modificare il numero di zeri o cercare il valore nel database e altro ancora con queste regole senza codice.
Il passaggio successivo consiste nell'esportare e selezionare il modo in cui si desidera esportare i dati dai referti medici. Esplora le opzioni o seleziona un'integrazione e collegala direttamente al tuo sistema sanitario EHR.
Hai bisogno di fare di più? Organizza una chiamata con i nostri esperti di intelligenza artificiale in cui puoi spiegarci il tuo caso d'uso e noi creeremo i flussi di lavoro per te.
Perché nanonets?
Nanonets è una piattaforma OCR intelligente. Non ha bisogno di un modello per identificare il testo dai moduli di registrazione dei pazienti. Può identificare facilmente il testo da un documento non riconosciuto.
È facile da usare, può essere configurato in 1 giorno e garantisce una precisione superiore al 99% durante l'estrazione dei dati.
Ma a parte le normali funzionalità OCR, ecco cosa distingue Nanonets:
Elaborazione delle immagini senza pari
I moduli di registrazione dei pazienti possono avere formati diversi per le diverse istituzioni sanitarie. Le nanonet possono gestire l'estrazione di dati da qualsiasi documento o immagine, il che non è perfetto per cominciare. Con la pre e post-elaborazione avanzata, la piattaforma può raddrizzare, riorientare, ruotare, ritagliare ed eseguire corrispondenze fuzzy, in modo da ottenere ogni volta i dati esatti dai moduli di registrazione.
OCR migliore della categoria
Le nanonet possono estrarre i dati dal tuo documento medico con oltre il 98% di accuratezza. Può rilevare più di 40+ lingue e supporta il supporto OCR personalizzato.
Integrazioni potenti
Puoi automatizzare facilmente l'inserimento dei dati nei tuoi sistemi con Nanonets. Scansiona i tuoi documenti e aggiorna i profili dei pazienti in oltre 500 software aziendali in tempo reale con le integrazioni Nanonets.
Flussi di lavoro automatizzati personalizzabili
Automatizza lo screening dei documenti, l'onboarding dei pazienti, la formattazione dei dati, l'arricchimento dei dati, la raccolta dei referti medici, la sincronizzazione dei dati, la corrispondenza dei documenti e altro ancora con flussi di lavoro senza codice. Inserisci le tue regole e impostalo sulla modalità pilota automatico.
E altro ancora. Nanonets è personalizzabile in base alle tue esigenze e offre software OCR white label e opzioni di hosting on-premise o cloud.
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Tecnologia
I sistemi di gestione delle informazioni sanitarie che utilizzano l'EHR richiedono costose connessioni di rete con accesso a Internet, hardware e software affidabili e ad alta velocità. A causa degli elevati costi di avvio e dell'indisponibilità di una tecnologia accessibile ed efficace, l'implementazione di metodi di estrazione automatizzata dei dati basati sull'Intelligenza Artificiale sarà solo un programma coerente in alcune organizzazioni.
Proprietà dei dati
Con le relazioni competitive esistenti tra gli operatori sanitari, sorgono problemi relativi al tipo e alla quantità di informazioni scambiate. Le informazioni proprietarie condivise sono limitate su una base di "sola lettura" dai fornitori di tecnologia. Pertanto, non saranno disponibili informazioni aggiornate.
Problemi di privacy dei pazienti
Poiché le informazioni sulla salute personale vengono trattate, la condivisione delle informazioni tra le organizzazioni viene effettuata solo per la cura del paziente nel rispetto delle leggi sulla privacy. Le responsabilità legali sono associate per impedire la divulgazione illecita di informazioni; pertanto, il rischio di danni nello scambio di dati dovrebbe sempre superare le potenziali ricompense.
A. Migliore accuratezza dei dati
Piuttosto che metodi tradizionali di immissione dei dati lenti e soggetti a errori che sprecano il prezioso talento dei dipendenti, l'estrazione automatizzata dei dati garantisce una maggiore precisione con un uso ripetuto.
Poiché l'estrazione di dati da EHR e testi liberi sono incorporati nelle tecniche di deep learning, vengono fatte previsioni valide e accurate su domini sanitari divergenti riguardanti la qualità e i risultati delle cure e l'utilizzo delle risorse. Informazioni affidabili e accurate aiuteranno nella diagnosi corretta e nella gestione appropriata, migliorando i risultati per i pazienti.
B. Aumento dell'efficienza
I sistemi automatizzati riuniranno le informazioni sanitarie personali frammentate e isolate, che devono ancora essere utilizzate al massimo delle loro potenzialità, in una forma strutturata che migliori l'efficacia e l'efficienza delle cure fornite.
Uno studio condotto nel 2016 ha rivelato che gli analisti di dati dedicano solo il 20% delle loro ore di lavoro all'analisi dei dati, mentre il resto del tempo è dedicato alla raccolta e all'estrazione dei dati. L'estrazione automatizzata dei dati riduce la forza lavoro e il tempo sprecato nell'estrazione manuale dei dati soggetta a errori e li indirizza a migliorare la cura del paziente.
C. Maggiore cura del paziente
Le persone accederanno alle strutture sanitarie da luoghi diversi. Pertanto, un sistema interconnesso e automatizzato fornirà agli operatori sanitari un quadro chiaro delle condizioni del paziente e potrebbe essere offerta una gestione coerente ed efficace. Il 30-50% dei medici statunitensi ha riferito che i sistemi elettronici sono utili nel fornire cure raccomandate e indagini appropriate e consentono una buona comunicazione con il paziente attraverso una migliore assistenza complessiva al paziente nel 78% di una popolazione di studio.
D. Costi ridotti
Poiché le cartelle cliniche dei pazienti forniscono una moltitudine di dati su domini diversi, l'inserimento manuale dei dati richiederà tempo e denaro con un risultato errato scarsamente valutato. Anche se l'estrazione automatizzata dei dati ha un costo iniziale elevato, a lungo termine, la riduzione dei costi potrebbe essere ottenuta quando le normali attività ripetitive che consumano lavoro umano potrebbero essere automatizzate per ottenere dati e previsioni strutturati e accurati.
Al contrario della raccolta di dati isolati, l'estrazione e la compilazione automatizzate dei dati forniranno database controllati centralmente di informazioni sanitarie personali che potrebbero essere utilizzate da molti operatori sanitari, riducendo i costi di duplicazione dei dati.
E. Flusso di lavoro e processo decisionale semplificati
L'EHR basato su Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) e metodi di deep learning può fornire previsioni accurate sugli eventi medici in più centri. Vengono fatte previsioni su tassi di mortalità, riammissioni, durata della degenza ospedaliera, ecc. che aiuteranno a gestire le risorse disponibili per raggiungere la domanda. I dati non/semi-strutturati estratti da un modulo di registrazione del paziente potrebbero essere utilizzati per identificare gli effetti e le carenze dei trattamenti e le comorbidità e per determinare il risultato atteso nel paziente con una particolare condizione.
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