OCR v zdravstvu - Avtomatizirajte procese z uporabo OCR v medicinskem sektorju

OCR v zdravstvu – avtomatizirajte procese z uporabo OCR v medicinskem sektorju

Časovni žig: 30. marec 2023 1:34
Izvorno vozlišče: 2552451

Predstavitev

Zdravstvene in medicinske ustanove so znane po obsežnem vnosu podatkov in vodenju evidenc. Mnogi od teh postopkov so ročni, kar lahko povzroči napake, zamude in neučinkovitost. Ročni vnos podatkov vključuje uporabo človeških operaterjev za vnos podatkov v računalniški sistem ali bazo podatkov, ta postopek pa je lahko dolgotrajen in nagnjen k napakam. Rešitev tega problema je optično prepoznavanje znakov (OCR), tehnologija, ki lahko pomaga avtomatizirati veliko teh ročnih postopkov.

Zaradi ročnega vnosa podatkov v zdravstvu se lahko pojavijo številne težave:

  1. Povečano tveganje za napake: Ročni vnos podatkov je nagnjen k človeškim napakam, kot so tipkarske napake, nepravilni vnosi podatkov in zgrešene informacije. Te napake lahko vodijo do netočnih bolnikovih kartotek, napačnih diagnoz in napačnih načrtov zdravljenja.
  2. Zamudno: Ročni vnos podatkov je lahko dolgotrajen in ponudniki zdravstvenih storitev bodo morda morali najeti dodatno osebje za obvladovanje delovne obremenitve, kar lahko poveča stroške.
  3. Neučinkovitosti: Ročni vnos podatkov lahko upočasni proces dostopanja in posodabljanja informacij o bolniku. To lahko privede do zamud pri oskrbi in zdravljenju pacientov, kar lahko vpliva na rezultate pacientov.
  4. Zmanjšana produktivnost: Ponudniki zdravstvenih storitev lahko porabijo precej časa za ročni vnos podatkov, kar lahko zmanjša produktivnost in vpliva na oskrbo bolnikov.
  5. Povečani stroški: Ročni vnos podatkov lahko poveča stroške zaradi potrebe po dodatnem osebju, stroške popravljanja napak ter možnosti pravnih in finančnih posledic zaradi netočnosti v kartoteki bolnikov.
  6. Neskladnost: Netočni ali nepopolni podatki lahko povzročijo neskladnost z zakonskimi zahtevami in lahko povzročijo kazni, globe ali pravne postopke.

OCR v zdravstvu

Tehnologija OCR vključuje uporabo programske opreme, ki lahko prepozna in prebere natisnjeno ali ročno napisano besedilo ter ga pretvori v digitalno obliko. Tehnologija OCR obstaja že nekaj desetletij, vendar je nedavni napredek na področju umetne inteligence in strojnega učenja naredil natančnejšo in zanesljivejšo kot kdaj koli prej. Tehnologija OCR je še posebej uporabna v zdravstvu in medicinskih ustanovah, kjer obstaja velika količina dokumentov v papirni obliki, ki jih je treba digitalizirati in shraniti v elektronske zdravstvene kartoteke (EHR).

Ena največjih prednosti tehnologije OCR je, da lahko pomaga zmanjšati napake in izboljšati natančnost vnosa podatkov. Ko ljudje ročno vnašajo podatke, so nagnjeni k napakam, kot so tipkarske napake, napačno črkovanje in prestavitve. Te napake imajo lahko resne posledice, zlasti v zdravstvu, kjer so točni podatki ključnega pomena za varnost pacientov in rezultate. Tehnologija OCR lahko pomaga odpraviti te napake z avtomatizacijo postopka vnosa podatkov in zmanjšanjem potrebe po človeškem posredovanju.

Druga prednost tehnologije OCR je, da lahko pomaga pospešiti postopek vnosa podatkov. Ročno vnašanje podatkov je lahko dolgotrajno, zlasti če imate opravka z velikimi količinami podatkov. Tehnologija OCR lahko pomaga avtomatizirati ta proces, kar omogoča veliko hitrejše in učinkovitejše vnašanje podatkov. To lahko zdravstvenim in zdravstvenim ustanovam pomaga izboljšati njihovo produktivnost in učinkovitost ter jim omogoči, da se osredotočijo na pomembnejše naloge, kot je oskrba bolnikov.

Tehnologija OCR lahko tudi pomaga izboljšati varnost in zasebnost podatkov. V zdravstvu in zdravstvenih ustanovah obstaja visoka stopnja občutljivosti glede podatkov o bolnikih. Tehnologija OCR lahko pomaga zagotoviti, da so podatki o pacientih točni in varni vneseni v EZK, kar zmanjša tveganje kršitev podatkov in drugih varnostnih težav.

Na voljo je več različnih vrst tehnologij OCR, od katerih ima vsaka svoje prednosti in slabosti. Nekateri sistemi OCR so zasnovani za delo s posebnimi vrstami dokumentov, kot so zdravstveni kartoni ali nalepke na receptih, medtem ko so drugi bolj splošni. Nekateri sistemi OCR so boljši pri prepoznavanju rokopisa, medtem ko so drugi natančnejši s tiskanim besedilom. Za zdravstvene in zdravstvene ustanove je pomembno, da izberejo pravi sistem OCR za svoje potrebe, ki temelji na dejavnikih, kot so natančnost, hitrost in stroški.

Tehnologija OCR je lahko dragoceno orodje za avtomatizacijo številnih procesov ročnega vnosa podatkov v zdravstvu in zdravstvenih ustanovah. Pomaga lahko zmanjšati napake, pospeši postopek vnosa podatkov, izboljša varnost podatkov in zasebnost ter omogoči izvajalcem zdravstvenih storitev, da se osredotočijo na pomembnejše naloge, kot je oskrba bolnikov. Ker se tehnologija OCR še naprej razvija in izboljšuje, bo verjetno postala vse pomembnejši del zdravstvenega varstva in medicinske krajine.

Želite avtomatizirati procese z OCR v zdravstvu? Ne iščite več! Brezplačno preizkusite Nanonets Automated OCR Workflows za zdravstveni in medicinski sektor.

Primeri uporabe OCR v zdravstvu

Tehnologija optičnega prepoznavanja znakov (OCR) ima široko paleto primerov uporabe v zdravstvenih ustanovah. Tukaj je nekaj primerov:

Digitalizacija bolnikovih kartotek

Tehnologija OCR lahko pomaga zdravstvenim ustanovam pri digitalizaciji papirnatih kartotek pacientov, vključno z anamnezo bolezni, laboratorijskimi rezultati in poročili o slikanju. To lahko izboljša natančnost podatkov o pacientih in ponudnikom zdravstvenega varstva olajša dostop in skupno rabo podatkov o pacientih.

  • Nanoneti: Nanonets ponuja rešitev OCR, ki temelji na AI, za zdravstvene ustanove, ki lahko natančno izvleče podatke iz zdravstvenih kartotek in jih pretvori v strukturirane digitalne podatke. Ponudnikom zdravstvenih storitev lahko pomaga izboljšati natančnost podatkov o bolnikih in zmanjšati napake pri ročnem vnosu podatkov. Spletna stran: https://nanonets.com/

Želite avtomatizirati procese z OCR v zdravstvu? Ne iščite več! Brezplačno preizkusite Nanonets Automated OCR Workflows za zdravstveni in medicinski sektor.

  • ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture je programska oprema OCR, ki lahko pomaga zdravstvenim ustanovam pri digitalizaciji papirnatih kartotek bolnikov. Programska oprema lahko izvleče podatke iz različnih vrst dokumentov, vključno z zgodovino bolezni, laboratorijskimi rezultati in poročili o slikanju, ter jih pretvori v strukturirane digitalne podatke. Spletna stran: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

Obdelava zavarovalnih zahtevkov

Tehnologijo OCR je mogoče uporabiti za avtomatizacijo obdelave zavarovalnih zahtevkov, vključno z ekstrakcijo podatkov iz obrazcev in dokumentov. To lahko pomaga zmanjšati število napak in pospeši postopek obdelave zahtevkov.

  • Nanoneti: Nanoneti lahko avtomatizirajo obdelavo zavarovalnih zahtevkov z pridobivanjem podatkov iz različnih obrazcev zavarovalnih zahtevkov, vključno z obrazci zdravstvenega zavarovanja. Lahko pomaga zmanjšati napake pri ročnem vnosu podatkov in pospeši postopek obdelave zahtevkov. Spletna stran: https://nanonets.com/

Želite avtomatizirati procese z OCR v zdravstvu? Ne iščite več! Brezplačno preizkusite Nanonets Automated OCR Workflows za zdravstveni in medicinski sektor.

  • Formstack OCR: Formstack OCR je programska oprema OCR, ki lahko izvleče podatke iz zavarovalnih zahtevkov in jih pretvori v digitalne podatke. Programska oprema lahko prepozna različna polja na obrazcu za zavarovalni zahtevek, kot so ime bolnika, ID zavarovanja in diagnozne kode. Spletna stran: https://www.formstack.com/features/ocr

Upravljanje receptov

Tehnologijo OCR je mogoče uporabiti za digitalizacijo receptov, vključno z imenom pacienta, zdravilom, odmerkom in navodili. To lahko pomaga zmanjšati napake in izboljšati varnost bolnikov z zagotavljanjem, da so recepti točni in popolni.

  • Nanoneti: Nanoneti lahko avtomatizirajo upravljanje receptov z ekstrakcijo podatkov iz receptov, vključno z imenom bolnika, zdravilom, odmerkom in navodili. Programska oprema lahko pomaga zmanjšati napake in izboljšati varnost pacientov z zagotavljanjem, da so recepti točni in popolni. Spletna stran: https://nanonets.com/
  • Rossum: Rossum je programska oprema OCR, ki lahko izvleče podatke iz različnih vrst dokumentov, vključno z recepti. Programska oprema uporablja AI za prepoznavanje in pridobivanje podatkov o receptu, kot so ime zdravila, odmerek in navodila. Spletna stran: https://rossum.ai/

Obračun in izdajanje računov

Tehnologijo OCR je mogoče uporabiti za avtomatizacijo obdelave računov in faktur, vključno z ekstrakcijo podatkov iz faktur in njihovim povezovanjem z ustreznimi zapisi bolnikov. To lahko pomaga zdravstvenim ustanovam izboljšati natančnost zaračunavanja in zmanjšati napake pri zaračunavanju.

  • Nanoneti: Nanonets ponuja rešitev za OCR, ki temelji na AI, za zdravstvene ustanove, ki lahko avtomatizira obdelavo dokumentov za zaračunavanje in izdajanje računov. Programska oprema lahko natančno izvleče podatke iz različnih polj na dokumentih, vključno z informacijami o bolniku in ponudniku, kodami diagnoze in zdravljenja ter zneski zaračunavanja, in jih pretvori v strukturirane digitalne podatke. To lahko ponudnikom zdravstvenega varstva pomaga zmanjšati napake pri ročnem vnosu podatkov, izboljšati natančnost obračunavanja in pospešiti postopek obračunavanja. Nanonets ponuja tudi integracije s priljubljeno računovodsko programsko opremo, kot sta QuickBooks in Xero. Spletna stran: https://nanonets.com/
[Vgrajeni vsebina]

Želite avtomatizirati procese z OCR v zdravstvu? Ne iščite več! Brezplačno preizkusite Nanonets Automated OCR Workflows za zdravstveni in medicinski sektor.

  • Rossum: Rossum je programska oprema OCR, ki lahko avtomatizira obdelavo dokumentov za obračunavanje in izdajanje računov. Programska oprema uporablja tehnologijo, ki jo poganja umetna inteligenca, za natančno pridobivanje podatkov iz različnih polj na dokumentih, vključno s podatki o pacientih in izvajalcih, številkah računov in zneskih zaračunavanja. To lahko pomaga izvajalcem zdravstvenega varstva racionalizirati postopke zaračunavanja in izdajanja računov ter zmanjšati napake. Spletna stran: https://rossum.ai/

raziskave

Tehnologijo OCR je mogoče uporabiti za digitalizacijo raziskovalnih člankov, poročil in drugih dokumentov, kar olajša iskanje in analizo velikih količin podatkov. To lahko pomaga zdravstvenim ustanovam pri učinkovitejšem izvajanju raziskav in izboljšanju točnosti njihovih ugotovitev.

  • Nanoneti: Nanonets je programska oprema za OCR, ki temelji na AI in se lahko uporablja za medicinske raziskovalne aplikacije. Lahko izvleče podatke iz različnih vrst zdravstvenih dokumentov, kot so poročila o kliničnih preskušanjih, raziskovalni članki in znanstvene publikacije. Programska oprema uporablja algoritme globokega učenja za izboljšanje natančnosti skozi čas in lahko prepozna različna polja v dokumentih, kot so demografija bolnikov, diagnoze in zdravila. Nanonets ponuja tudi uvozne integracije s programsko opremo, kot sta Google Drive in Dropbox. Spletna stran: https://nanonets.com/
  • Grooper: Grooper je napredna programska oprema za OCR, ki se lahko uporablja za medicinske raziskave. Lahko izvleče podatke iz različnih vrst raziskovalnih dokumentov, kot so poročila o kliničnih preskušanjih, raziskovalni članki in znanstvene publikacije. Programska oprema lahko prepozna in izvleče podatke iz različnih polj v dokumentih, kot so demografija bolnikov, diagnoze in zdravila. Grooper ponuja tudi napredne funkcije, kot so obogatitev podatkov, validacija in integracija z drugo programsko opremo za upravljanje raziskav. To lahko raziskovalcem pomaga racionalizirati proces zbiranja podatkov in zmanjšati napake. Spletna stran: https://www.bisok.com/grooper/

Medicinsko kodiranje

Tehnologijo OCR je mogoče uporabiti za avtomatizacijo medicinskega kodiranja, ki vključuje dodeljevanje kod diagnozam, postopkom in zdravljenju. To lahko pomaga zdravstvenim ustanovam poenostaviti proces kodiranja in zmanjšati napake.

  • ChartWise: ChartWise je programska oprema za medicinsko kodiranje, ki uporablja AI za identifikacijo kliničnih kazalcev v zdravstvenih kartotekah in predlaganje ustreznih kod. Programska oprema lahko pomaga izvajalcem zdravstvenih storitev izboljšati natančnost njihovega medicinskega kodiranja in zmanjšati napake pri kodiranju. Spletna stran: https://www.chartwisemed.com/

Tehnologijo OCR je mogoče uporabiti za pridobivanje podatkov iz medicinskih slik, vključno z besedilnimi opombami in oznakami. To lahko ponudnikom zdravstvenih storitev pomaga natančneje in učinkoviteje analizirati in interpretirati slike.

  • Nanoneti: Nanoneti lahko izvlečejo podatke iz medicinskih slik, vključno z besedilnimi opombami in oznakami. Programska oprema uporablja AI za prepoznavanje in ekstrahiranje besedila iz medicinskih slik, kar ponudnikom zdravstvenih storitev olajša analizo in razlago slik. Spletna stran: https://nanonets.com/

Želite avtomatizirati procese z OCR v zdravstvu? Ne iščite več! Brezplačno preizkusite Nanonets Automated OCR Workflows za zdravstveni in medicinski sektor.

  • ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture lahko izvleče podatke iz medicinskih slik in jih pretvori v strukturirane digitalne podatke. Programska oprema lahko prepozna različne vrste podatkov na medicinskih slikah, kot so opombe in oznake, ter jih pretvori v besedilo, ki ga je mogoče iskati. Spletna stran: https://www.abbyy.com/flexicapture/

Tehnologijo OCR je mogoče uporabiti za digitalizacijo obrazcev za privolitev in odpovedi, vključno s pacientovim podpisom. To lahko pomaga zdravstvenim ustanovam pri učinkovitejšem upravljanju zakonskih in regulativnih zahtev.

  • Nanoneti: Nanonets ponuja rešitev OCR, ki temelji na AI, za zdravstvene ustanove, ki lahko natančno izvlečejo podatke iz obrazcev za privolitev in opustitev. Programska oprema lahko izvleče podatke iz različnih polj na obrazcih, vključno z imenom pacienta, podpisom in datumom, ter jih pretvori v strukturirane digitalne podatke. To lahko pomaga izvajalcem zdravstvenega varstva zmanjšati število napak pri ročnem vnosu podatkov in izboljšati točnost podatkov o bolnikih. Spletna stran: https://nanonets.com/
  • Abbyy FlexiCapture: Abbyy FlexiCapture je programska oprema OCR, ki lahko natančno izvleče podatke iz obrazcev za soglasje in opustitev. Programska oprema lahko prepozna in izvleče podatke iz različnih polj na obrazcih, vključno z imenom bolnika, datumom rojstva in podpisom, ter jih pretvori v strukturirane digitalne podatke. To lahko pomaga izvajalcem zdravstvenega varstva racionalizirati njihov postopek upravljanja soglasij in zmanjšati napake. Abbyy FlexiCapture ponuja tudi integracije s priljubljenimi zdravstvenimi sistemi, kot sta Epic in Cerner. Spletna stran: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

Na splošno lahko tehnologija OCR pomaga zdravstvenim ustanovam izboljšati svojo učinkovitost, natančnost in varnost pacientov z avtomatizacijo ročnih procesov in digitalizacijo zapisov v papirni obliki.

Prednosti uporabe OCR v zdravstvu

Tukaj je nekaj prednosti uporabe OCR v zdravstvenih ustanovah skupaj s posebnimi primeri:

  1. Izboljšana točnost podatkov: OCR lahko pomaga izboljšati natančnost podatkov o bolnikih z zmanjšanjem napak pri ročnem vnosu podatkov. Na primer, pri vnašanju podatkov iz ročno napisanih bolnikovih kartotek lahko OCR pomaga odpraviti napake, do katerih lahko pride zaradi nečitljivega rokopisa ali napak pri prepisu.
  2. Povečana učinkovitost: OCR lahko pomaga povečati učinkovitost z avtomatizacijo ročnih procesov, kot so vnos podatkov, vodenje evidenc in obračunavanje. To lahko pomaga skrajšati čas in trud, ki sta potrebna za upravljanje podatkov o pacientih, kar ponudnikom zdravstvenih storitev omogoča, da se osredotočijo na zagotavljanje boljše oskrbe pacientov.
  3. Povečana varnost pacientov: OCR lahko pomaga povečati varnost bolnikov z zagotavljanjem, da so podatki o bolnikih točni in posodobljeni. Na primer, pri pridobivanju podatkov iz zdravstvenih kartotek lahko OCR pomaga prepoznati morebitne napake pri zdravljenju ali druge nedoslednosti pri zdravljenju.
  4. Zmanjšani stroški: OCR lahko pomaga zmanjšati stroške z odpravo potrebe po ročnem vnosu podatkov in vodenju evidenc na papirju. Na primer, z avtomatizacijo obdelave zavarovalnih zahtevkov lahko OCR pomaga zmanjšati administrativne stroške, povezane z obdelavo zahtevkov.
  5. Boljša skladnost: OCR lahko pomaga izvajalcem zdravstvenega varstva bolje izpolnjevati regulativne zahteve z zagotavljanjem točnosti in popolnosti podatkov o bolnikih. Na primer, ko pridobivate podatke iz obrazcev za privolitev in opustitev, lahko OCR pomaga zagotoviti, da so izpolnjena vsa potrebna polja in da je privolitev bolnika ustrezno dokumentirana.
  6. Izboljšana analitika: OCR lahko pomaga izboljšati analitiko tako, da olajša pridobivanje podatkov iz medicinskih slik in drugih virov nestrukturiranih podatkov. Na primer, z ekstrakcijo podatkov iz medicinskih slik lahko OCR ponudnikom zdravstvenih storitev pomaga pri analizi slikovnih podatkov za prepoznavanje vzorcev ali trendov, ki morda niso vidni s prostim očesom.

Na splošno lahko OCR zdravstvenim ustanovam zagotovi številne prednosti, vključno z izboljšano natančnostjo podatkov, večjo učinkovitostjo, večjo varnostjo pacientov, nižjimi stroški, boljšo skladnostjo in izboljšano analitiko. Z uporabo tehnologije OCR lahko zdravstveni delavci izboljšajo svoje delovanje in zagotovijo boljšo oskrbo svojim pacientom.

Želite avtomatizirati procese z OCR v zdravstvu? Ne iščite več! Brezplačno preizkusite Nanonets Automated OCR Workflows za zdravstveni in medicinski sektor.

Časovni žig:

Več od AI in strojno učenje