Você está procurando extrair dados de formulários de registro de pacientes? Experimente o software Nanonets OCR para extrair campos com mais de 98% de precisão.
O setor de saúde acomoda uma grande quantidade de dados, a maioria dos quais não estruturados e complexos. As informações pessoais de saúde não foram usadas em todo o seu potencial, pois os dados disponíveis são fragmentados e isolados.
Mas se esses dados pudessem ser extraídos e organizados corretamente para criar informações precisas e confiáveis que pudessem ser utilizadas para atingir as metas de saúde de detecção precoce, retardar a progressão e prevenir múltiplas doenças, reduzir os altos e crescentes custos de saúde e melhorar a saúde do paciente comunicação para oferecer um melhor atendimento ao paciente em geral.
Formulário de registro do paciente e o que ele contém?
A Ficha de Cadastro do Paciente é um documento preenchido pelo paciente que visita uma unidade de saúde pela primeira vez. Ele permite que os profissionais de saúde coletem informações pessoais e relacionadas à saúde antes de registrá-los para receber os cuidados pretendidos.
O conteúdo de um Formulário de Registro de Paciente varia entre as instituições de saúde, mas o conteúdo geral será o seguinte.
A primeira seção indaga sobre os detalhes do paciente, incluindo nome, sexo, data de nascimento, endereço, estado civil, informações de contato e número de identificação na forma de identidade nacional ou número do passaporte.
A segunda Seção contém as informações sobre o pessoal a ser contatado em caso de emergência, os familiares ou o tutor legal de um menor.
A terceira seção traz informações sobre o esquema de seguro do paciente, incluindo o nome da empresa, número do seguro e apólice.
A seção a seguir traz o formulário de consentimento do paciente, incluindo a declaração do paciente, acordo de confidencialidade e outras condições juridicamente vinculativas, que devem ser assinadas com a data do paciente.
Além disso, existem seções contendo o histórico médico, medicamentos atuais que o paciente está tomando, alergias, histórico familiar, histórico de abuso de substâncias, etc.
A. Entrada manual de dados
Nesse método, um operador alimentará manualmente as informações do formulário de registro do paciente em um banco de dados. Esses métodos tradicionais de entrada de dados dependem de fatores do operador e apresentarão mais desvantagens do que vantagens em comparação com sistemas automatizados.
Prós
O gasto de capital será menor em termos de treinamento e infraestrutura do operador, pois a entrada manual de dados não requer pessoal altamente qualificado e software e hardware sofisticados para compilar e apresentar os dados.
Desvantagens
Como os registros de saúde são bastante detalhados, a extração de dados leva horas e pode adicionar erros às informações de saúde durante a digitação e os cálculos, por não adesão a diretrizes e definições, podendo resultar em não uniformidade nos dados. Isso pode causar efeitos em cascata, resultando em diagnósticos ruins, prescrições errôneas e resultados adversos para os pacientes.
Devido à complexidade dos dados extraídos, os métodos tradicionais utilizam apenas um número limitado de variáveis comumente coletadas para previsões. Isso pode criar falsos positivos e falsos alarmes nos pacientes, o que pode resultar em fadiga de alerta, e eventos clinicamente significativos serão perdidos, levando a um gerenciamento insatisfatório do paciente.
B. Registros Eletrônicos de Saúde (EHR)
O EHR captura um grande volume de dados, que são fragmentados e isolados em muitas instituições de saúde, incluindo hospitais, consultórios médicos gerais, laboratórios, farmácias, etc.
Prós
O EHR reduziu os erros no nível do operador na entrada de dados, cálculos e não adesão às diretrizes e definições de dados, reduzindo os erros médicos. A qualidade do atendimento prestado ao paciente melhorou, evidenciado por um estudo feito entre médicos dos Estados Unidos em 2011 mostrando que o EHR alertou 65% de possíveis erros de medicação e 62% de valores laboratoriais críticos, melhorando o atendimento geral ao paciente em 78%.
Os custos de assistência médica foram reduzidos por meio de diagnósticos adequados, investigações apropriadas e gerenciamento seguindo previsões precisas feitas usando EHR e técnicas de aprendizado profundo.
O uso do EHR possibilitou o processo de troca de informações de saúde (HIE), onde as informações em nível de paciente são compartilhadas entre diferentes organizações. Isso criou um acesso fácil para os médicos aos registros médicos quando os pacientes procuram assistência médica de profissionais de saúde em diferentes locais.
Desvantagens
Diferentes instituições de saúde têm formatos ligeiramente diferentes para apresentar dados. Enquanto isso, as diretrizes diferem e os diagnósticos feitos por meio da Classificação Internacional de Doenças (CID) podem adicionar erros aleatórios às previsões de EHR. Portanto, não ter terminologia, arquitetura de sistema e indexação uniformes pode reduzir os benefícios esperados do EHR.
O EHR está associado a altos custos iniciais de hardware e treinamento do operador, que podem ser variáveis devido às desigualdades dos usuários em alfabetização de computador e manuseio de banco de dados.
A confidencialidade e a segurança das informações confidenciais dos pacientes estão em jogo, pois uma grande quantidade de dados é reunida e as medidas de segurança adequadas não são implementadas.
C. Abordagens híbridas
Como as informações disponíveis no EHR estão na forma de códigos e estruturas não padrão, as abordagens de carregamento e transformação de dados de saúde, como ETL dinâmico (Extração, Transformação e Carregamento), passaram a ser práticas para reestruturar e transformar dados EHR em um formato comum e terminologias padrão para harmonizar entre diferentes organizações e redes de dados de pesquisa.
Nanonets é um software de OCR baseado em IA (reclamação GDPR e SOC2) que pode automatizar processamento de documentos com fluxos de trabalho sem código.
Nanonets podem automatizar várias etapas do processamento de documentos de saúde, incluindo:
upload de documento, extração de dados, informática (limpeza de dados, formatação, conversão), aprovações e arquivamento de documentos.
O Nanonets atende aos seus requisitos específicos e, sendo uma plataforma totalmente sem código, pode ser usado por qualquer pessoa na organização.
Vamos como você pode usá-lo para extrair dados de formulários de registro médico.
Primeiro, para usá-lo, crie uma conta gratuita no Nanonets ou entre na sua conta.
Selecione um modelo de OCR personalizado. Para treinar este modelo, você terá que fornecer dez relatórios médicos.
Por que eu preciso fazer isso? Fornecer dez documentos médicos ajudará você a treinar a IA para reconhecer seu documento com eficiência.
Uma vez treinado, agora você pode configurar regras para formatar seus dados. Você pode alterar o número de zeros ou procurar o valor no banco de dados e muito mais com essas regras sem código.
O próximo passo é exportar e selecionar a forma como deseja exportar os dados de seus relatórios médicos. Explore as opções ou selecione uma integração e conecte-a diretamente ao seu sistema EHR de assistência médica.
Precisa fazer mais? Faça uma chamada com nossos especialistas em IA, onde você pode explicar seu caso de uso para nós e configuraremos fluxos de trabalho para você.
Por que Nanonets?
Nanonets é uma plataforma OCR inteligente. Ele não precisa de um modelo para identificar o texto dos formulários de registro do paciente. Ele pode identificar facilmente o texto de um documento não reconhecido.
É fácil de usar, pode ser configurado em 1 dia e garante mais de 99% de precisão durante a extração de dados.
Mas, além dos recursos regulares de OCR, aqui está o que diferencia os Nanonets:
Processamento de imagem inigualável
As fichas de cadastro de pacientes podem ter formatos variados para diferentes instituições de saúde. Nanonets podem lidar com a extração de dados de qualquer documento ou imagem, o que não é perfeito para começar. Com pré e pós-processamento avançado, a plataforma pode alinhar, reorientar, girar, recortar e executar correspondência difusa, para que você obtenha sempre os dados exatos de seus formulários de registro.
Melhor OCR da categoria
Nanonets podem extrair dados de seu documento médico com mais de 98% de precisão. Ele pode detectar mais de 40 idiomas e oferece suporte a OCR personalizado.
Integrações poderosas
Você pode automatizar a entrada de dados em seus sistemas facilmente com Nanonets. Digitalize seus documentos e atualize perfis de pacientes em mais de 500 softwares comerciais em tempo real com integrações de Nanonets.
Fluxos de trabalho customizáveis automatizados
Automatize a triagem de documentos, integração de pacientes, formatação de dados, enriquecimento de dados, coleta de relatórios médicos, sincronização de dados, correspondência de documentos e muito mais com fluxos de trabalho sem código. Basta digitar suas regras e configurá-lo no modo de piloto automático.
E mais. O Nanonets é personalizável de acordo com suas necessidades e oferece software OCR de marca branca e opções de hospedagem no local ou na nuvem.
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Se assim for, vá para Nanonets or agende um call com nossa equipe.
Equipar
Os sistemas de gerenciamento de informações de saúde que usam EHR exigem conexões de rede caras com alta velocidade, acesso confiável à Internet, hardware e software. Devido aos altos custos iniciais e à indisponibilidade de tecnologia acessível e eficaz, a implementação de métodos baseados em Inteligência Artificial de extração automatizada de dados será apenas um programa consistente em algumas organizações.
Propriedade dos dados
Com as relações competitivas existentes entre os provedores de saúde, surgem problemas quanto ao tipo e quantidade de informações trocadas. As informações proprietárias compartilhadas são limitadas em uma base 'somente leitura' pelos fornecedores de tecnologia. Portanto, informações atualizadas não estarão disponíveis.
Preocupações com a privacidade dos pacientes
Como as informações pessoais de saúde são tratadas, o compartilhamento de informações entre organizações é feito apenas para atendimento ao paciente, respeitando as leis de privacidade. As responsabilidades legais estão associadas para impedir a divulgação ilegal de informações; portanto, o risco de danos na troca de dados deve sempre superar as recompensas potenciais.
A. Precisão de dados aprimorada
Em vez de métodos tradicionais de entrada de dados lentos e propensos a erros, que desperdiçam talentos valiosos dos funcionários, a extração automatizada de dados garante maior precisão com o uso repetido.
À medida que a extração de dados de EHR e textos livres são incorporados em técnicas de aprendizado profundo, previsões válidas e precisas são feitas em domínios de saúde divergentes em relação à qualidade e resultados de atendimento e utilização de recursos. Informações confiáveis e precisas ajudarão no diagnóstico correto e no manejo adequado, melhorando os resultados do paciente.
B. Maior eficiência
Os sistemas automatizados reunirão as informações pessoais de saúde fragmentadas e isoladas, que ainda não foram aproveitadas em todo o seu potencial, de forma estruturada, melhorando a eficácia e a eficiência dos cuidados prestados.
Um estudo feito em 2016 revelou que os analistas de dados gastam apenas 20% de suas horas de trabalho na análise de dados, enquanto o restante do tempo é gasto na coleta e extração dos dados. A extração automatizada de dados reduz a força de trabalho e o tempo perdido na extração manual de dados sujeitos a erros e os direciona para melhorar o atendimento ao paciente.
C. Melhor atendimento ao paciente
As pessoas acessarão as instalações de saúde de diferentes locais. Portanto, um sistema interconectado e automatizado fornecerá aos profissionais de saúde uma imagem clara da condição do paciente e um gerenciamento consistente e eficaz poderá ser oferecido. 30 – 50% dos médicos dos Estados Unidos relataram que os sistemas eletrônicos são benéficos no fornecimento de cuidados recomendados e investigações apropriadas e permitem uma boa comunicação com o paciente por meio de atendimento geral aprimorado ao paciente em 78% de uma população de estudo.
D. Custos reduzidos
Como os registros do paciente fornecem uma infinidade de dados em diferentes domínios, a entrada manual de dados será demorada e cara, com um resultado errôneo mal avaliado. Embora a extração automatizada de dados tenha um alto custo inicial, a longo prazo, a redução de custos pode ser alcançada quando atividades repetitivas regulares que consomem trabalho humano podem ser automatizadas para obter dados e previsões estruturados e precisos.
Ao contrário da coleta isolada de dados, a extração e compilação automatizada de dados fornecerá bancos de dados controlados centralmente de informações pessoais de saúde que podem ser usados por muitos provedores de assistência médica, reduzindo os custos de duplicação de dados.
E. Fluxo de trabalho e tomada de decisão simplificados
O EHR baseado em Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) e métodos de aprendizagem profunda podem fornecer previsões precisas sobre eventos médicos em vários centros. São feitas previsões sobre taxas de mortalidade, reinternações, tempo de internação, etc., o que ajudará a administrar os recursos disponíveis para atender a demanda. Os dados não/semi-estruturados extraídos de um formulário de registro do paciente podem ser utilizados para identificar os efeitos e deficiências dos tratamentos e comorbidades e para determinar o resultado esperado no paciente com uma condição particular.
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- Fonte: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
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