患者登録フォームからデータを抽出しようとしていますか? Nanonets OCR ソフトウェアを試して、98% 以上の精度でフィールドを抽出してください。
ヘルスケア業界は大量のデータに対応しており、そのほとんどは構造化されておらず複雑です。 個人の健康情報は、利用可能なデータが断片化され分離されているため、十分に活用されていません。
しかし、このデータを正しく抽出して整理し、正確で信頼性の高い情報を作成して、早期発見、進行の遅延、複数の病気の予防、高額で増大する医療費の削減、患者の改善などの医療目標を達成するために利用できる場合全体的に強化された患者ケアを提供するためのコミュニケーション。
患者登録フォームとその内容は?
患者登録フォームは、医療機関を初めて訪れる患者が記入する書類です。 これにより、ヘルスケア提供者は、目的のケアを受けるために登録する前に、個人情報および健康関連情報を収集できます。
患者登録票の内容は医療機関によって異なりますが、一般的な内容は次のとおりです。
最初のセクションでは、名前、性別、生年月日、住所、婚姻状況、連絡先情報、国民識別番号またはパスポート番号の形での識別番号など、患者の詳細について尋ねます。
XNUMX 番目のセクションには、緊急時に連絡が必要な担当者、近親者、または未成年者の法定後見人に関する情報が含まれています。
XNUMX 番目のセクションには、会社名、保険番号、ポリシーなど、患者の保険制度に関する情報が含まれています。
次のセクションには、患者の宣言、機密保持契約、およびその他の法的拘束力のある条件を含む患者の同意書が記載されており、患者の日付で署名する必要があります。
さらに、病歴、患者が現在服用している薬、アレルギー、家族歴、薬物乱用歴などを含むセクションがあります.
A. 手動データ入力
この方法では、オペレーターが患者登録フォームの情報を手動でデータベースに入力します。 これらの従来のデータ入力方法は、オペレーターの要因に依存し、自動化されたシステムと比較して利点よりも多くの欠点をもたらします。
メリット
手作業によるデータ入力では、高度なスキルを持つスタッフや、データを編集して表示するための洗練されたソフトウェアやハードウェアを必要としないため、オペレーターのトレーニングやインフラストラクチャの面で資本支出が少なくなります。
デメリット
健康記録は非常に詳細であるため、データの抽出には何時間もかかり、ガイドラインや定義に準拠していないため、入力や計算中に医療情報にエラーが追加される可能性があり、データが不均一になる可能性があります。 これにより、カスケード効果が発生し、診断が不十分になり、処方箋が誤って、患者の転帰が悪化する可能性があります。
抽出されたデータは複雑であるため、従来の方法では、一般的に収集される限られた数の変数のみを予測に使用します。 これにより、患者に誤検知や誤警報が発生する可能性があり、アラート疲労につながる可能性があり、臨床的に重要なイベントが見逃され、患者管理が不十分になる可能性があります。
B. 電子健康記録 (EHR)
EHR は、病院、一般診療所、研究所、薬局などを含む多くの医療機関で断片化および分離された大量のデータを取得します。
メリット
EHR は、データ入力、計算、およびガイドラインとデータ定義の不遵守におけるオペレーターレベルのエラーを減らし、医療エラーを減らしました。 患者に提供されるケアの質が向上したことは、2011 年に米国の医師を対象に実施された調査で証明されており、EHR が投薬ミスの可能性の 65% を警告し、 視聴者の38%が ラボの重要な値を 78% 向上させ、全体的な患者ケアを向上させます。
EHRと深層学習技術を用いた正確な予測に基づく適切な診断、適切な調査、および管理により、医療費が削減されました。
EHR の使用により、患者レベルの情報が異なる組織間で共有される医療情報交換 (HIE) のプロセスが可能になりました。 これにより、患者がさまざまな場所で医療提供者に医療支援を求めたときに、開業医が自分の医療記録に簡単にアクセスできるようになりました。
デメリット
異なる医療機関では、データを提示するための形式がわずかに異なります。 一方、ガイドラインは異なり、国際疾病分類 (ICD) によって行われた診断は、EHR 予測にランダムエラーを追加する可能性があります。 したがって、統一された用語、システム アーキテクチャ、および索引付けを使用しないと、EHR から期待される利点が減少する可能性があります。
EHR は、ハードウェアとオペレーターのトレーニングのための初期費用が高く、ユーザーのコンピューター リテラシーとデータベース処理の不平等により変動する可能性があります。
大量のデータが収集され、適切なセキュリティ対策が講じられていないため、患者の機密情報の機密性とセキュリティが危機に瀕しています。
C. ハイブリッド アプローチ
EHR で利用可能な情報は非標準のコードと構造の形式であるため、Dynamic ETL (Extraction, Transformation, and Loading) などの健康データの変換と読み込みのアプローチは、EHR データを再構築して共通の形式に変換するために実践されるようになりました。異なる組織や研究データネットワーク間で調和するための標準的な用語。
Nanonets は、医療を自動化できる AI ベースの OCR ソフトウェア (GDPR & SOC2 準拠) です。 文書処理 ノーコード ワークフローで。
ナノネットは、次のような医療文書処理の複数のステップを自動化できます。
書類のアップロード、 データ抽出, データ処理 (データのクリーニング、フォーマット、変換)、承認、および ドキュメントのアーカイブ.
Nanonets は特定の要件に準拠し、完全にノーコードのプラットフォームであるため、組織内の誰でも使用できます。
それを使用して、医療登録フォームからデータを抽出する方法を見てみましょう。
まず、それを使用するには、 Nanonets で無料アカウントを作成する またはアカウントにログインします。
カスタム OCR モデルを選択します。 このモデルをトレーニングするには、XNUMX 件の医療レポートを提供する必要があります。
なぜこれを行う必要があるのですか? XNUMX 個の医療文書を提供すると、AI が文書を効率的に認識できるように訓練するのに役立ちます。
トレーニングが完了すると、データをフォーマットするルールを設定できるようになります。 これらのノーコード ルールを使用して、ゼロの数を変更したり、データベース内の値を検索したりできます。
次のステップは、医療レポートからデータをエクスポートする方法をエクスポートして選択することです。 オプションを調べるか、統合を選択して、ヘルスケア EHR システムに直接接続します。
もっとやる必要がありますか? AI の専門家との通話を設定して、ユースケースを説明してください。ワークフローを設定します。
なぜナノネット?
Nanonets は、インテリジェントな OCR プラットフォームです。 患者登録フォームのテキストを識別するためのテンプレートは必要ありません。 認識されていないドキュメントからテキストを簡単に識別できます。
使いやすく、1 日でセットアップでき、データ抽出中に 99% 以上の精度を保証します。
ただし、通常の OCR 機能とは別に、Nanonets を際立たせているのは次のとおりです。
比類のない画像処理
患者登録フォームは、医療機関ごとにさまざまな形式にすることができます。 ナノネットはあらゆるドキュメントや画像からのデータ抽出を処理できますが、これは最初から完璧ではありません。 高度な前処理と後処理により、プラットフォームは傾き補正、向きの変更、回転、トリミング、ファジー マッチングを実行できるため、登録フォームから毎回正確なデータを取得できます。
クラス最高の OCR
Nanonets は、98% 以上の精度で医療文書からデータを抽出できます。 40 以上の言語を検出でき、カスタム OCR サポートをサポートします。
強力な統合
Nanonets を使用すると、システムへのデータ入力を簡単に自動化できます。 ドキュメントをスキャンし、500 以上のビジネス ソフトウェアでリアルタイムに患者のプロファイルを更新します。
自動化されたカスタマイズ可能なワークフロー
ドキュメントのスクリーニング、患者のオンボーディング、データのフォーマット設定、データの強化、医療レポートの収集、データの同期、ドキュメントの照合などをノーコード ワークフローで自動化します。 ルールを入力して自動操縦モードに設定するだけです。
もっと。 Nanonets はニーズに応じてカスタマイズ可能で、ホワイトラベル OCR ソフトウェアとオンプレミスまたはクラウド ホスティング オプションを提供します。
患者登録フォームからデータを抽出する必要がありますか?
もしそうなら、 ナノネットに向かう or 私たちのチームとの電話をスケジュールしてください。
テクノロジー
EHR を使用する健康情報管理システムには、高速で信頼性の高いインターネット アクセス、ハードウェア、およびソフトウェアを備えた高価なネットワーク接続が必要です。 初期費用が高く、手頃な価格で効果的なテクノロジーが利用できないため、自動データ抽出の人工知能ベースの方法を実装することは、一部の組織で一貫したプログラムにすぎません。
データ所有権
医療提供者間の既存の競争関係により、交換される情報の種類と量に関して問題が生じます。 共有される専有情報は、技術ベンダーによって「読み取り専用」に制限されています。 そのため、最新の情報はご利用いただけません。
患者のプライバシーに関する懸念
個人の健康情報が扱われるため、組織間の情報共有は、プライバシー法を遵守する患者ケアのためにのみ行われます。 法的責任は、情報の違法な開示を防止するために関連付けられています。 したがって、データ交換における損傷のリスクは、潜在的な報酬を常に上回る必要があります。
A. データ精度の向上
貴重な従業員の才能を無駄にする、遅くてエラーが発生しやすい従来のデータ入力方法ではなく、自動データ抽出により、繰り返し使用することでより高い精度が保証されます。
EHR からのデータ抽出とフリー テキストがディープ ラーニング技術に組み込まれると、ケアの質と結果、およびリソースの利用に関して、さまざまなヘルスケア領域で有効かつ正確な予測が行われます。 信頼できる正確な情報は、正しい診断と適切な管理に役立ち、患者の転帰を向上させます。
B. 効率の向上
自動化されたシステムは、提供されるケアの有効性と効率を改善する構造化された形式に、まだ最大限に活用されていない断片化され分離された個人の健康情報をまとめます。
2016 年に行われた調査によると、データ アナリストは勤務時間の 20% しかデータ分析に費やしておらず、残りの時間はデータの収集と抽出に費やしています。 自動化されたデータ抽出により、手作業によるエラーが発生しやすいデータ抽出に費やされる労働力と時間が削減され、患者のケアを強化するように指示されます。
C. 患者ケアの強化
人々はさまざまな場所から医療施設にアクセスします。 したがって、相互接続され自動化されたシステムは、医療提供者に患者の状態の明確な全体像を提供し、一貫した効果的な管理を提供できます。 米国の医師の 30 ~ 50% が、電子システムは、推奨されるケアと適切な調査を提供するのに有益であり、研究対象集団の 78% で全体的な患者ケアを強化することで、患者との良好なコミュニケーションを可能にすると報告しています。
D. コストの削減
患者の記録はさまざまなドメインの多数のデータを提供するため、手作業によるデータ入力は時間とコストがかかり、あまり評価されない誤った結果をもたらします。 自動化されたデータ抽出は初期コストが高くなりますが、長い目で見れば、人間の労力を消費する定期的な反復作業を自動化して構造化された正確なデータと予測を取得できれば、コスト削減を達成できます。
分離されたデータ収集とは対照的に、自動化されたデータ抽出と編集は、多くの医療提供者間で使用できる個人の健康情報の集中管理されたデータベースを提供し、データ複製コストを削減します。
E. 合理化されたワークフローと意思決定
Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) とディープ ラーニング手法に基づく EHR は、複数のセンターでの医療イベントに関する正確な予測を提供できます。 予測は、死亡率、再入院、入院期間などについて行われ、需要を満たすために利用可能なリソースを管理するのに役立ちます。 患者登録フォームから抽出された非構造化/半構造化データを利用して、治療の効果と欠点、および併存疾患を特定し、特定の状態の患者に期待される結果を判断できます。
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