OCR in Healthcare - אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR במגזר הרפואי

OCR בתחום הבריאות - אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR במגזר הרפואי

חותמת זמן: 30 במרץ 2023 1:34
צומת המקור: 2552451

מבוא

שירותי בריאות ומוסדות רפואיים ידועים בשפע של הזנת נתונים ושמירת רישומים. רבים מהתהליכים הללו הם ידניים, מה שעלול להוביל לשגיאות, עיכובים וחוסר יעילות. הזנת נתונים ידנית כרוכה בשימוש במפעילים אנושיים כדי להזין נתונים למערכת ממוחשבת או למסד נתונים, ותהליך זה עלול להיות גוזל זמן ונוטה לשגיאות. הפתרון לבעיה זו הוא זיהוי תווים אופטי (OCR), טכנולוגיה שיכולה לסייע באוטומציה של רבים מהתהליכים הידניים הללו.

בעיות רבות יכולות להתעורר עקב הזנת נתונים ידנית בשירותי הבריאות:

  1. סיכון מוגבר לטעויות: הזנת נתונים ידנית מועדת לטעות אנוש, כגון שגיאות הקלדה, הזנת נתונים שגויה ומידע שהוחמצ. שגיאות אלו עלולות להוביל לרישומי חולים לא מדויקים, אבחנות שגויות ותוכניות טיפול שגויות.
  2. דורש זמן רב: הזנת נתונים ידנית עלולה להיות גוזלת זמן, ויתכן וספקי שירותי בריאות יצטרכו לשכור צוות נוסף כדי להתמודד עם עומס העבודה, מה שעלול להגדיל את העלויות.
  3. חוסר יעילות: הזנת נתונים ידנית עלולה להאט את תהליך הגישה והעדכון של מידע המטופל. זה יכול להוביל לעיכובים בטיפול ובטיפול בחולים, מה שיכול להשפיע על תוצאות החולה.
  4. פרודוקטיביות מופחתת: ספקי שירותי בריאות עשויים להשקיע פרק זמן משמעותי בהזנת נתונים ידנית, מה שיכול להפחית את הפרודוקטיביות ולהשפיע על הטיפול בחולים.
  5. עלויות מוגדלות: הזנת נתונים ידנית יכולה להגדיל את העלויות עקב הצורך בצוות נוסף, עלות תיקון שגיאות ופוטנציאל להשלכות משפטיות ופיננסיות עקב אי דיוקים ברשומות המטופלים.
  6. אי ציות: נתונים לא מדויקים או לא מלאים עלולים להוביל לאי עמידה בדרישות הרגולטוריות ועלולים לגרום לקנסות, קנסות או פעולות משפטיות.

OCR בתחום הבריאות

טכנולוגיית OCR כוללת שימוש בתוכנה שיכולה לזהות ולקרוא טקסט מודפס או בכתב יד ולהמיר אותו לצורה דיגיטלית. טכנולוגיית OCR קיימת כבר כמה עשורים, אך ההתקדמות האחרונה בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה הפכה אותה למדויקת ואמינה יותר מאי פעם. טכנולוגיית OCR שימושית במיוחד בבתי חולים ובמוסדות רפואיים, שבהם יש נפח גבוה של מסמכים מבוססי נייר שצריך לעבור דיגיטציה ולאחסן ברשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs).

אחד היתרונות הגדולים ביותר של טכנולוגיית OCR הוא שהיא יכולה לעזור להפחית שגיאות ולשפר את הדיוק של הזנת נתונים. כאשר בני אדם מכניסים נתונים באופן ידני, הם נוטים לעשות טעויות כגון שגיאות הקלדה, שגיאות כתיב והעברה. לטעויות אלו עשויות להיות השלכות חמורות, במיוחד בתחום שירותי הבריאות שבהם נתונים מדויקים הם קריטיים לבטיחות המטופל ולתוצאותיו. טכנולוגיית OCR יכולה לסייע בביטול שגיאות אלו על ידי אוטומציה של תהליך הזנת הנתונים והפחתת הצורך בהתערבות אנושית.

יתרון נוסף של טכנולוגיית OCR הוא שהיא יכולה לעזור להאיץ את תהליך הזנת הנתונים. הזנת נתונים ידנית יכולה להיות גוזלת זמן, במיוחד כאשר מדובר בכמויות גדולות של נתונים. טכנולוגיית OCR יכולה לעזור להפוך תהליך זה לאוטומטי, ולאפשר להזין נתונים הרבה יותר מהר ויעילה. זה יכול לעזור למוסדות הבריאות והרפואה לשפר את התפוקה והיעילות שלהם, ולאפשר להם להתמקד במשימות חשובות יותר כמו טיפול בחולים.

טכנולוגיית OCR יכולה גם לעזור לשפר את אבטחת המידע והפרטיות. במוסדות הבריאות והרפואה, קיימת רמה גבוהה של רגישות סביב נתוני המטופלים. טכנולוגיית OCR יכולה לעזור להבטיח שנתוני מטופל מוזנים בצורה מדויקת ומאובטחת ל-EHRs, ולהפחית את הסיכון לפרצות מידע ובעיות אבטחה אחרות.

ישנם מספר סוגים שונים של טכנולוגיית OCR זמינים, כל אחד עם נקודות החוזק והחולשה שלו. מערכות OCR מסוימות מתוכננות לעבוד עם סוגים ספציפיים של מסמכים, כגון רשומות רפואיות או תוויות מרשם, בעוד שאחרות הן למטרות כלליות יותר. מערכות OCR מסוימות טובות יותר בזיהוי כתב יד, בעוד שאחרות מדויקות יותר עם טקסט מודפס. חשוב למוסדות הבריאות והרפואה לבחור את מערכת ה-OCR המתאימה לצרכיהם, בהתבסס על גורמים כמו דיוק, מהירות ועלות.

טכנולוגיית OCR יכולה להיות כלי רב ערך לאוטומציה של רבים מתהליכי הזנת הנתונים הידניים במוסדות הבריאות והרפואה. זה יכול לעזור להפחית שגיאות, להאיץ את תהליך הזנת הנתונים, לשפר את אבטחת המידע והפרטיות ולאפשר לספקי שירותי בריאות להתמקד במשימות חשובות יותר כמו טיפול בחולים. ככל שטכנולוגיית ה-OCR ממשיכה להתפתח ולהשתפר, היא צפויה להפוך לחלק חשוב יותר ויותר בנוף הבריאות והרפואה.

מעוניין לבצע אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR בתחום הבריאות? אל תחפש עוד! נסה את זרימות העבודה האוטומטיות של Nanonets OCR עבור מגזר הבריאות והרפואה בחינם.

השתמש במקרים של OCR בתחום הבריאות

לטכנולוגיית זיהוי תווים אופטי (OCR) יש מגוון רחב של מקרי שימוש במוסדות בריאות. הנה כמה דוגמאות:

דיגיטציה של רישומי חולים

טכנולוגיית OCR יכולה לעזור למוסדות הבריאות לעשות דיגיטציה של רישומי מטופלים מבוססי נייר, כולל היסטוריה רפואית, תוצאות מעבדה ודוחות הדמיה. זה יכול לשפר את הדיוק של נתוני המטופלים ולהקל על ספקי שירותי בריאות לגשת ולשתף מידע מטופל.

  • ננונטים: Nanonets מספקת פתרון OCR המופעל על ידי בינה מלאכותית למוסדות בריאות שיכולים לחלץ במדויק נתונים מרשומות רפואיות ולהמיר אותם לנתונים דיגיטליים מובנים. זה יכול לעזור לספקי שירותי בריאות לשפר את הדיוק של נתוני המטופלים ולהפחית שגיאות בהזנת נתונים ידנית. אתר אינטרנט: https://nanonets.com/

מעוניין לבצע אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR בתחום הבריאות? אל תחפש עוד! נסה את זרימות העבודה האוטומטיות של Nanonets OCR עבור מגזר הבריאות והרפואה בחינם.

  • ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture היא תוכנת OCR שיכולה לעזור למפעלי בריאות לבצע דיגיטציה של רישומי מטופלים מבוססי נייר. התוכנה יכולה לחלץ נתונים מסוגי מסמכים שונים, כולל היסטוריה רפואית, תוצאות מעבדה ודוחות הדמיה, ולהמיר אותם לנתונים דיגיטליים מובנים. אתר אינטרנט: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

טיפול בתביעת ביטוח

ניתן להשתמש בטכנולוגיית OCR כדי להפוך את הטיפול בתביעות ביטוח לאוטומטיות, לרבות חילוץ נתונים מטפסים ומסמכים. זה יכול לעזור להפחית שגיאות ולהאיץ את תהליך עיבוד התביעות.

  • ננונטים: Nanonets יכולה להפוך את הטיפול בתביעות ביטוח לאוטומטיות על ידי חילוץ נתונים מטפסי תביעת ביטוח שונים, כולל טפסי ביטוח בריאות. זה יכול לעזור להפחית שגיאות בהזנת נתונים ידנית ולהאיץ את תהליך עיבוד התביעה. אתר אינטרנט: https://nanonets.com/

מעוניין לבצע אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR בתחום הבריאות? אל תחפש עוד! נסה את זרימות העבודה האוטומטיות של Nanonets OCR עבור מגזר הבריאות והרפואה בחינם.

  • Formstack OCR: Formstack OCR היא תוכנת OCR שיכולה לחלץ נתונים מתביעות ביטוח ולהמיר אותם לנתונים דיגיטליים. התוכנה יכולה לזהות שדות שונים בטופס תביעת ביטוח, כגון שם המטופל, מזהה ביטוחי וקודי אבחון. אתר אינטרנט: https://www.formstack.com/features/ocr

ניהול מרשם

ניתן להשתמש בטכנולוגיית OCR כדי לבצע דיגיטציה של מרשמים, כולל שם המטופל, תרופות, מינון והוראות. זה יכול לעזור להפחית שגיאות ולשפר את בטיחות המטופל על ידי הבטחת המרשמים מדויקים ומלאים.

  • ננונטים: Nanonets יכול להפוך את ניהול המרשמים לאוטומטי על ידי חילוץ נתונים ממרשמים, כולל שם המטופל, התרופה, המינון וההוראות. התוכנה יכולה לעזור להפחית שגיאות ולשפר את בטיחות המטופל על ידי הבטחת המרשמים מדויקים ומלאים. אתר אינטרנט: https://nanonets.com/
  • רוסום: Rossum היא תוכנת OCR שיכולה לחלץ נתונים מסוגים שונים של מסמכים, כולל מרשמים. התוכנה משתמשת בבינה מלאכותית כדי לזהות ולחלץ נתוני מרשם, כגון שם התרופה, המינון וההוראות. אתר אינטרנט: https://rossum.ai/

חיוב וחשבונית

ניתן להשתמש בטכנולוגיית OCR לאוטומטיות של עיבוד חשבונות וחשבוניות, לרבות חילוץ נתונים מחשבוניות והתאמתם לרישומי המטופלים המתאימים. זה יכול לעזור למוסדות הבריאות לשפר את דיוק החיוב שלהם ולהפחית שגיאות חיוב.

  • ננונטים: Nanonets מספקת פתרון OCR מופעל בינה מלאכותית למוסדות בריאות שיכולים להפוך את העיבוד של מסמכי חיוב וחשבוניות לאוטומטיים. התוכנה יכולה לחלץ במדויק נתונים מתחומים שונים במסמכים, לרבות מידע על המטופל והספק, קודי אבחון וטיפול וסכומי חיוב, ולהמיר אותם לנתונים דיגיטליים מובנים. זה יכול לעזור לספקי שירותי בריאות להפחית שגיאות הזנת נתונים ידניות, לשפר את דיוק החיוב ולהאיץ את תהליך החיוב. Nanonets מציעה גם אינטגרציות עם תוכנות הנהלת חשבונות פופולריות כגון QuickBooks ו-Xero. אתר אינטרנט: https://nanonets.com/
[תוכן מוטבע]

מעוניין לבצע אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR בתחום הבריאות? אל תחפש עוד! נסה את זרימות העבודה האוטומטיות של Nanonets OCR עבור מגזר הבריאות והרפואה בחינם.

  • רוסום: Rossum היא תוכנת OCR שיכולה להפוך את העיבוד של מסמכי חיוב וחשבוניות לאוטומטיים. התוכנה משתמשת בטכנולוגיה המונעת בינה מלאכותית כדי לחלץ במדויק נתונים מתחומים שונים במסמכים, כולל מידע על מטופל וספק, מספרי חשבוניות וסכומי חיוב. זה יכול לעזור לספקי שירותי בריאות לייעל את תהליכי החיוב והחשבוניות שלהם ולהפחית שגיאות. אתר אינטרנט: https://rossum.ai/

מחקר

ניתן להשתמש בטכנולוגיית OCR כדי לבצע דיגיטציה של מאמרי מחקר, דוחות ומסמכים אחרים, מה שמקל על חיפוש וניתוח כמויות גדולות של נתונים. זה יכול לעזור למוסדות הבריאות לבצע מחקר ביעילות רבה יותר ולשפר את הדיוק של הממצאים שלהם.

  • ננונטים: Nanonets היא תוכנת OCR המופעלת על ידי AI שיכולה לשמש ליישומי מחקר רפואי. הוא יכול לחלץ נתונים מסוגים שונים של מסמכים רפואיים כגון דוחות ניסויים קליניים, מאמרי מחקר ופרסומים מדעיים. התוכנה משתמשת באלגוריתמי למידה עמוקה כדי לשפר את הדיוק לאורך זמן ויכולה לזהות תחומים שונים במסמכים כגון דמוגרפיה של המטופלים, אבחנות ותרופות. Nanonets מציעה גם שילובי ייבוא ​​עם תוכנות כגון Google Drive ו-Dropbox. אתר אינטרנט: https://nanonets.com/
  • גרופר: Grooper היא תוכנת OCR מתקדמת שניתן להשתמש בה עבור יישומי מחקר רפואי. הוא יכול לחלץ נתונים מסוגים שונים של מסמכי מחקר כגון דוחות ניסויים קליניים, מאמרי מחקר ופרסומים מדעיים. התוכנה יכולה לזהות ולחלץ נתונים מתחומים שונים במסמכים כגון דמוגרפיה של המטופלים, אבחנות ותרופות. Grooper מציעה גם תכונות מתקדמות כגון העשרת נתונים, אימות ושילוב עם תוכנות ניהול מחקר אחרות. זה יכול לעזור לחוקרים לייעל את תהליך איסוף הנתונים שלהם ולהפחית שגיאות. אתר אינטרנט: https://www.bisok.com/grooper/

קידוד רפואי

ניתן להשתמש בטכנולוגיית OCR כדי להפוך קידוד רפואי לאוטומטי, הכולל הקצאת קודים לאבחונים, נהלים וטיפולים. זה יכול לעזור למוסדות הבריאות לייעל את תהליך הקידוד שלהם ולהפחית שגיאות.

  • ChartWise: ChartWise היא תוכנת קידוד רפואית המשתמשת בבינה מלאכותית כדי לזהות אינדיקטורים קליניים ברשומות רפואיות ולהציע קודים מתאימים. התוכנה יכולה לעזור לספקי שירותי בריאות לשפר את הדיוק של הקידוד הרפואי שלהם ולהפחית שגיאות קידוד. אתר אינטרנט: https://www.chartwisemed.com/

ניתן להשתמש בטכנולוגיית OCR כדי לחלץ נתונים מתמונות רפואיות, כולל הערות טקסט ותוויות. זה יכול לעזור לספקי שירותי בריאות לנתח ולפרש תמונות בצורה מדויקת ויעילה יותר.

  • ננונטים: ננונטים יכולים לחלץ נתונים מתמונות רפואיות, כולל הערות טקסט ותוויות. התוכנה משתמשת בבינה מלאכותית כדי לזהות ולחלץ טקסט מתמונות רפואיות, מה שמקל על ספקי שירותי בריאות לנתח ולפרש תמונות. אתר אינטרנט: https://nanonets.com/

מעוניין לבצע אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR בתחום הבריאות? אל תחפש עוד! נסה את זרימות העבודה האוטומטיות של Nanonets OCR עבור מגזר הבריאות והרפואה בחינם.

  • ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture יכולה לחלץ נתונים מתמונות רפואיות ולהמיר אותם לנתונים דיגיטליים מובנים. התוכנה יכולה לזהות סוגים שונים של נתונים על תמונות רפואיות, כגון הערות ותוויות, ולהמיר אותם לטקסט שניתן לחיפוש. אתר אינטרנט: https://www.abbyy.com/flexicapture/

ניתן להשתמש בטכנולוגיית OCR כדי לבצע דיגיטציה של טפסי הסכמה ווויתור, כולל חתימת המטופל. זה יכול לעזור למוסדות הבריאות לנהל את דרישות התאימות החוקיות והרגולטוריות שלהם בצורה יעילה יותר.

  • ננונטים: Nanonets מספקת פתרון OCR מופעל בינה מלאכותית למוסדות בריאות שיכולים לחלץ נתונים במדויק מטפסי הסכמה ווויתור. התוכנה יכולה לחלץ נתונים מתחומים שונים בטפסים, לרבות שם המטופל, חתימתו ותאריך, ולהמיר אותם לנתונים דיגיטליים מובנים. זה יכול לעזור לספקי שירותי בריאות להפחית שגיאות הזנת נתונים ידניות ולשפר את הדיוק של נתוני המטופלים. אתר אינטרנט: https://nanonets.com/
  • Abbyy FlexiCapture: Abbyy FlexiCapture היא תוכנת OCR שיכולה לחלץ נתונים במדויק מטפסי הסכמה ווויתור. התוכנה יכולה לזהות ולחלץ נתונים מתחומים שונים בטפסים, לרבות שם המטופל, תאריך לידה וחתימתו, ולהמיר אותם לנתונים דיגיטליים מובנים. זה יכול לעזור לספקי שירותי בריאות לייעל את תהליך ניהול ההסכמה שלהם ולהפחית שגיאות. Abbyy FlexiCapture מציעה גם אינטגרציות עם מערכות בריאות פופולריות כמו Epic ו-Cerner. אתר אינטרנט: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

בסך הכל, טכנולוגיית OCR יכולה לעזור למפעלי בריאות לשפר את היעילות, הדיוק ובטיחות המטופלים על ידי אוטומציה של תהליכים ידניים ודיגיטציה של רשומות מבוססות נייר.

היתרונות של שימוש ב-OCR בתחום הבריאות

הנה כמה יתרונות של שימוש ב-OCR במוסדות בריאות יחד עם דוגמאות ספציפיות:

  1. דיוק נתונים משופר: OCR יכול לעזור לשפר את הדיוק של נתוני המטופל על ידי הפחתת שגיאות הזנת נתונים ידניות. לדוגמה, בעת הזנת נתונים מרשומות מטופלים בכתב יד, OCR יכול לסייע במניעת שגיאות שעלולות להתרחש עקב כתב יד או שגיאות תמלול בלתי קריאות.
  2. יעילות מוגברת: OCR יכול לעזור להגביר את היעילות על ידי אוטומציה של תהליכים ידניים כגון הזנת נתונים, שמירת רישומים וחיוב. זה יכול לעזור להפחית את הזמן והמאמץ הנדרשים לניהול נתוני המטופלים, ולאפשר לספקי שירותי בריאות להתמקד במתן טיפול טוב יותר לחולים.
  3. בטיחות מטופלים משופרת: OCR יכול לעזור לשפר את בטיחות המטופל על ידי הבטחת נתוני המטופל מדויקים ועדכניים. לדוגמה, בעת חילוץ נתונים מרשומות רפואיות, OCR יכול לסייע בזיהוי שגיאות פוטנציאליות בטיפול תרופתי או חוסר עקביות טיפול אחר.
  4. עלויות מופחתות: OCR יכול לסייע בהפחתת עלויות על ידי ביטול הצורך בהזנת נתונים ידנית ושמירה על רישומים מבוססי נייר. לדוגמה, על ידי אוטומציה של עיבוד תביעות ביטוח, OCR יכול לעזור להפחית את העלויות האדמיניסטרטיביות הקשורות לטיפול בתביעות.
  5. ציות טוב יותר: OCR יכול לעזור לספקי שירותי בריאות לעמוד טוב יותר בדרישות הרגולטוריות על ידי הבטחת נתוני המטופלים מדויקים ומלאים. לדוגמה, בעת חילוץ נתונים מטפסי הסכמה ווויתור, OCR יכול לעזור להבטיח שכל השדות הדרושים ממולאים ושהסכמת המטופל מתועדת כראוי.
  6. אנליטיקה משופרת: OCR יכול לעזור לשפר את הניתוח על ידי כך שיהיה קל יותר לחלץ נתונים מתמונות רפואיות ומקורות נתונים לא מובנים אחרים. לדוגמה, על ידי חילוץ נתונים מתמונות רפואיות, OCR יכול לעזור לספקי שירותי בריאות לנתח נתוני תמונה כדי לזהות דפוסים או מגמות שאולי לא יהיו גלויים לעין בלתי מזוינת.

בסך הכל, OCR יכול לספק יתרונות רבים למפעלי בריאות, לרבות שיפור דיוק הנתונים, יעילות מוגברת, בטיחות מטופלים משופרת, עלויות מופחתות, תאימות טובה יותר ושיפור ניתוח הנתונים. על ידי מינוף טכנולוגיית OCR, ספקי שירותי בריאות יכולים לשפר את פעילותם ולספק טיפול טוב יותר למטופלים שלהם.

מעוניין לבצע אוטומציה של תהליכים באמצעות OCR בתחום הבריאות? אל תחפש עוד! נסה את זרימות העבודה האוטומטיות של Nanonets OCR עבור מגזר הבריאות והרפואה בחינם.

בול זמן:

עוד מ AI & Machine Learning