OCR в охороні здоров'я - Автоматизуйте процеси за допомогою OCR у медичному секторі

OCR в охороні здоров’я – автоматизуйте процеси за допомогою OCR у медичному секторі

Мітка часу: 30 березня 2023 1:34
Вихідний вузол: 2552451

Вступ

Охорона здоров'я та медичні заклади відомі великою кількістю засобів введення даних і ведення записів. Багато з цих процесів виконуються вручну, що може призвести до помилок, затримок і неефективності. Ручне введення даних передбачає використання людей-операторів для введення даних у комп’ютерну систему або базу даних, і цей процес може зайняти багато часу та бути схильним до помилок. Рішенням цієї проблеми є оптичне розпізнавання символів (OCR), технологія, яка може допомогти автоматизувати багато з цих ручних процесів.

Багато проблем може виникнути через ручне введення даних у сфері охорони здоров'я:

  1. Підвищений ризик помилок: Введення даних вручну може призвести до людських помилок, наприклад до помилок, неправильного введення даних і пропуску інформації. Ці помилки можуть призвести до неточних записів пацієнтів, неправильних діагнозів і неправильних планів лікування.
  2. Витрата часу: Ручне введення даних може зайняти багато часу, і постачальникам медичних послуг може знадобитися найняти додатковий персонал для виконання робочого навантаження, що може збільшити витрати.
  3. Неефективність: Ручне введення даних може уповільнити процес доступу та оновлення інформації про пацієнта. Це може призвести до затримок у догляді та лікуванні пацієнтів, що може вплинути на результати пацієнтів.
  4. Знижена продуктивність: Постачальники медичних послуг можуть витрачати значну кількість часу на ручне введення даних, що може знизити продуктивність і вплинути на догляд за пацієнтами.
  5. Збільшені витрати: Ручне введення даних може збільшити витрати через потребу в додатковому персоналі, витрати на виправлення помилок і потенційні юридичні та фінансові наслідки через неточності в картах пацієнтів.
  6. Невідповідність: Неточні або неповні дані можуть призвести до невідповідності нормативним вимогам і призвести до штрафів, штрафів або судових позовів.

OCR в охороні здоров'я

Технологія OCR передбачає використання програмного забезпечення, яке може розпізнавати та читати друкований або рукописний текст і перетворювати його в цифрову форму. Технологія OCR існує вже кілька десятиліть, але останні досягнення в області штучного інтелекту та машинного навчання зробили її більш точною та надійною, ніж будь-коли раніше. Технологія OCR особливо корисна в закладах охорони здоров’я та медичних установах, де існує великий обсяг паперових документів, які необхідно оцифрувати та зберігати в електронних медичних записах (EHR).

Однією з найбільших переваг технології OCR є те, що вона може допомогти зменшити кількість помилок і підвищити точність введення даних. Коли люди вводять дані вручну, вони схильні робити помилки, такі як опечатки, орфографічні помилки та транспонування. Ці помилки можуть мати серйозні наслідки, особливо в охороні здоров’я, де точні дані мають вирішальне значення для безпеки пацієнтів і результатів. Технологія OCR може допомогти усунути ці помилки, автоматизувавши процес введення даних і зменшивши потребу в людському втручанні.

Ще одна перевага технології OCR полягає в тому, що вона може допомогти прискорити процес введення даних. Введення даних вручну може зайняти багато часу, особливо під час роботи з великими обсягами даних. Технологія OCR може допомогти автоматизувати цей процес, дозволяючи вводити дані набагато швидше та ефективніше. Це може допомогти охороні здоров’я та медичним установам підвищити продуктивність і ефективність, а також дозволить їм зосередитися на більш важливих завданнях, таких як догляд за пацієнтами.

Технологія оптичного розпізнавання тексту також може допомогти покращити безпеку та конфіденційність даних. У закладах охорони здоров’я та медичних закладах існує високий рівень чутливості щодо даних пацієнтів. Технологія оптичного розпізнавання символів (OCR) може допомогти забезпечити точне та безпечне введення даних пацієнта в EHR, зменшуючи ризик витоку даних та інших проблем безпеки.

Існує кілька різних типів технології оптичного розпізнавання символів, кожна з яких має свої сильні та слабкі сторони. Деякі системи оптичного розпізнавання тексту призначені для роботи з певними типами документів, такими як медичні записи чи етикетки з рецептами, тоді як інші є більш загальними. Деякі системи оптичного розпізнавання символів краще розпізнають рукописний текст, а інші точніше розпізнають друкований текст. Для закладів охорони здоров’я та медичних закладів важливо вибрати правильну систему оптичного розпізнавання символів відповідно до своїх потреб на основі таких факторів, як точність, швидкість і вартість.

Технологія OCR може бути цінним інструментом для автоматизації багатьох процесів ручного введення даних у закладах охорони здоров’я та медичних закладах. Це може допомогти зменшити кількість помилок, прискорити процес введення даних, покращити безпеку та конфіденційність даних, а також дозволити постачальникам медичних послуг зосередитися на більш важливих завданнях, таких як догляд за пацієнтами. Оскільки OCR технологія продовжує розвиватися та вдосконалюватися, вона, імовірно, ставатиме все більш важливою частиною сфери охорони здоров’я та медицини.

Хочете автоматизувати процеси за допомогою OCR в охороні здоров’я? Не дивіться далі! Спробуйте автоматизовані робочі процеси Nanonets OCR для сфери охорони здоров’я та медицини безкоштовно.

Випадки використання OCR в охороні здоров'я

Технологія оптичного розпізнавання символів (OCR) має широкий спектр використання в медичних закладах. Ось кілька прикладів:

Оцифрування карт пацієнтів

Технологія оптичного розпізнавання символів (OCR) може допомогти медичним закладам оцифрувати паперові записи пацієнтів, включаючи історії хвороби, результати лабораторних досліджень і звіти про зображення. Це може підвищити точність даних пацієнтів і спростити для постачальників медичних послуг доступ до інформації про пацієнтів і обмін ними.

  • Нанонети: Nanonets надає рішення OCR на базі штучного інтелекту для закладів охорони здоров’я, яке може точно отримувати дані з медичних записів і перетворювати їх у структуровані цифрові дані. Це може допомогти постачальникам медичних послуг підвищити точність даних пацієнтів і зменшити кількість помилок введення даних вручну. сайт: https://nanonets.com/

Хочете автоматизувати процеси за допомогою OCR в охороні здоров’я? Не дивіться далі! Спробуйте автоматизовані робочі процеси Nanonets OCR для сфери охорони здоров’я та медицини безкоштовно.

  • ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture — це програмне забезпечення OCR, яке може допомогти медичним закладам оцифрувати паперові записи пацієнтів. Програмне забезпечення може отримувати дані з різних типів документів, включаючи історії хвороби, результати лабораторних досліджень і звіти про зображення, і перетворювати їх у структуровані цифрові дані. сайт: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

Обробка страхових вимог

Технологію OCR можна використовувати для автоматизації обробки страхових претензій, включаючи вилучення даних із форм і документів. Це може допомогти зменшити кількість помилок і прискорити процес розгляду претензій.

  • Нанонети: Nanonets може автоматизувати обробку страхових претензій, витягуючи дані з різних форм страхових претензій, включаючи форми медичного страхування. Це може допомогти зменшити помилки введення даних вручну та прискорити процес обробки претензій. сайт: https://nanonets.com/

Хочете автоматизувати процеси за допомогою OCR в охороні здоров’я? Не дивіться далі! Спробуйте автоматизовані робочі процеси Nanonets OCR для сфери охорони здоров’я та медицини безкоштовно.

  • Formstack OCR: Formstack OCR — це програмне забезпечення OCR, яке може отримувати дані зі страхових заяв і перетворювати їх у цифрові дані. Програмне забезпечення може розпізнавати різні поля у формі страхової претензії, такі як ім’я пацієнта, ідентифікаційний номер страхувальника та коди діагнозу. сайт: https://www.formstack.com/features/ocr

Управління рецептами

Технологію OCR можна використовувати для оцифрування рецептів, включаючи ім’я пацієнта, ліки, дозування та інструкції. Це може допомогти зменшити кількість помилок і підвищити безпеку пацієнтів, гарантуючи, що рецепти точні та повні.

  • Нанонети: Nanonets може автоматизувати керування рецептами, витягуючи дані з рецептів, включаючи ім’я пацієнта, ліки, дозування та інструкції. Програмне забезпечення може допомогти зменшити кількість помилок і підвищити безпеку пацієнтів, гарантуючи, що рецепти точні та повні. сайт: https://nanonets.com/
  • Россум: Rossum — це програмне забезпечення OCR, яке може отримувати дані з різних типів документів, у тому числі рецептів. Програмне забезпечення використовує штучний інтелект для розпізнавання та отримання даних про рецепти, таких як назва препарату, дозування та інструкції. сайт: https://rossum.ai/

Виставлення рахунків і рахунків

Технологію OCR можна використовувати для автоматизації обробки рахунків і рахунків-фактур, включаючи вилучення даних із рахунків-фактур і їх зіставлення з відповідними записами пацієнтів. Це може допомогти закладам охорони здоров’я підвищити точність виставлення рахунків і зменшити кількість помилок.

  • Нанонети: Nanonets надає рішення OCR на основі штучного інтелекту для закладів охорони здоров’я, яке може автоматизувати обробку документів для виставлення рахунків і рахунків. Програмне забезпечення може точно отримувати дані з різних полів документів, включаючи інформацію про пацієнта та постачальника, коди діагнозу та лікування та суми рахунків, і перетворювати їх у структуровані цифрові дані. Це може допомогти постачальникам медичних послуг зменшити помилки ручного введення даних, підвищити точність виставлення рахунків і прискорити процес виставлення рахунків. Nanonets також пропонує інтеграцію з популярним бухгалтерським програмним забезпеченням, таким як QuickBooks і Xero. сайт: https://nanonets.com/
[Вбудоване вміст]

Хочете автоматизувати процеси за допомогою OCR в охороні здоров’я? Не дивіться далі! Спробуйте автоматизовані робочі процеси Nanonets OCR для сфери охорони здоров’я та медицини безкоштовно.

  • Россум: Rossum — це програмне забезпечення OCR, яке може автоматизувати обробку документів для виставлення рахунків і рахунків. Програмне забезпечення використовує технологію штучного інтелекту для точного вилучення даних із різних полів документів, включаючи інформацію про пацієнта та постачальника, номери рахунків-фактур і суми рахунків. Це може допомогти постачальникам медичних послуг оптимізувати процеси виставлення рахунків і рахунків-фактур і зменшити кількість помилок. сайт: https://rossum.ai/

Дослідження

Технологію OCR можна використовувати для оцифрування наукових статей, звітів та інших документів, що полегшує пошук і аналіз великих обсягів даних. Це може допомогти закладам охорони здоров’я проводити дослідження ефективніше та підвищити точність своїх висновків.

  • Нанонети: Nanonets — це програмне забезпечення OCR на основі штучного інтелекту, яке можна використовувати для медичних досліджень. Він може отримувати дані з різних типів медичних документів, таких як звіти про клінічні випробування, дослідницькі статті та наукові публікації. Програмне забезпечення використовує алгоритми глибокого навчання для підвищення точності з часом і може розпізнавати різні поля в документах, наприклад демографічні дані пацієнтів, діагнози та ліки. Nanonets також пропонує інтеграцію імпорту з таким програмним забезпеченням, як Google Drive і Dropbox. сайт: https://nanonets.com/
  • Grooper: Grooper — це вдосконалене програмне забезпечення OCR, яке можна використовувати для медичних досліджень. Він може отримувати дані з різних типів дослідницьких документів, таких як звіти про клінічні випробування, дослідницькі статті та наукові публікації. Програмне забезпечення може розпізнавати та витягувати дані з різних полів документів, таких як демографічні дані пацієнтів, діагнози та ліки. Grooper також пропонує розширені функції, такі як збагачення даних, перевірка та інтеграція з іншим програмним забезпеченням для керування дослідженнями. Це може допомогти дослідникам оптимізувати процес збору даних і зменшити кількість помилок. сайт: https://www.bisok.com/grooper/

Медичне кодування

Технологію OCR можна використовувати для автоматизації медичного кодування, яке передбачає призначення кодів діагнозам, процедурам і методам лікування. Це може допомогти закладам охорони здоров’я оптимізувати процес кодування та зменшити кількість помилок.

  • ChartWise: ChartWise — це програмне забезпечення для медичного кодування, яке використовує штучний інтелект для визначення клінічних показників у медичних записах і пропонує відповідні коди. Програмне забезпечення може допомогти постачальникам медичних послуг підвищити точність медичного кодування та зменшити кількість помилок кодування. сайт: https://www.chartwisemed.com/

Технологію OCR можна використовувати для отримання даних із медичних зображень, включаючи текстові анотації та мітки. Це може допомогти постачальникам медичних послуг аналізувати та інтерпретувати зображення точніше та ефективніше.

  • Наномережі: наномережі можуть отримувати дані з медичних зображень, включаючи текстові анотації та мітки. Програмне забезпечення використовує штучний інтелект для розпізнавання та вилучення тексту з медичних зображень, що полегшує постачальникам медичних послуг аналіз та інтерпретацію зображень. сайт: https://nanonets.com/

Хочете автоматизувати процеси за допомогою OCR в охороні здоров’я? Не дивіться далі! Спробуйте автоматизовані робочі процеси Nanonets OCR для сфери охорони здоров’я та медицини безкоштовно.

  • ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture може отримувати дані з медичних зображень і перетворювати їх у структуровані цифрові дані. Програмне забезпечення може розпізнавати різні типи даних на медичних зображеннях, наприклад анотації та мітки, і перетворювати їх у текст для пошуку. сайт: https://www.abbyy.com/flexicapture/

Технологія OCR може бути використана для оцифрування форм згоди та відмови, включаючи підпис пацієнта. Це може допомогти закладам охорони здоров’я ефективніше керувати вимогами законодавства та нормативних вимог.

  • Нанонети: Nanonets надає рішення OCR на основі штучного інтелекту для закладів охорони здоров’я, яке може точно отримувати дані з форм згоди та відмов. Програмне забезпечення може отримувати дані з різних полів у формах, включаючи ім’я пацієнта, підпис і дату, і перетворювати їх у структуровані цифрові дані. Це може допомогти постачальникам медичних послуг зменшити кількість помилок ручного введення даних і підвищити точність даних пацієнтів. сайт: https://nanonets.com/
  • Abbyy FlexiCapture: Abbyy FlexiCapture — це програмне забезпечення OCR, яке може точно отримувати дані з форм згоди та відмов. Програмне забезпечення може розпізнавати та витягувати дані з різних полів у формах, включаючи ім’я пацієнта, дату народження та підпис, і перетворювати їх у структуровані цифрові дані. Це може допомогти постачальникам медичних послуг оптимізувати процес керування згодою та зменшити кількість помилок. Abbyy FlexiCapture також пропонує інтеграцію з такими популярними системами охорони здоров’я, як Epic і Cerner. сайт: https://www.abbyy.com/en-us/flexicapture/

Загалом технологія OCR може допомогти закладам охорони здоров’я підвищити свою ефективність, точність і безпеку пацієнтів шляхом автоматизації ручних процесів і оцифрування паперових записів.

Переваги використання OCR в охороні здоров'я

Ось деякі переваги використання OCR у закладах охорони здоров’я разом із конкретними прикладами:

  1. Покращена точність даних: OCR може допомогти підвищити точність даних пацієнтів шляхом зменшення помилок ручного введення даних. Наприклад, під час введення даних із рукописних карт пацієнтів OCR може допомогти усунути помилки, які можуть виникнути через нерозбірливий почерк або помилки транскрипції.
  2. Підвищення ефективності: OCR може допомогти підвищити ефективність шляхом автоматизації ручних процесів, таких як введення даних, ведення записів і виставлення рахунків. Це може допомогти скоротити час і зусилля, необхідні для керування даними пацієнтів, дозволяючи постачальникам медичних послуг зосередитися на наданні кращого догляду за пацієнтами.
  3. Підвищена безпека пацієнтів: OCR може допомогти підвищити безпеку пацієнтів, гарантуючи, що дані пацієнтів є точними та актуальними. Наприклад, під час отримання даних із медичних записів OCR може допомогти виявити потенційні помилки в лікуванні або інші невідповідності лікування.
  4. Скорочення витрат: OCR може допомогти зменшити витрати, усуваючи потребу в ручному введенні даних і веденні паперових записів. Наприклад, завдяки автоматизації обробки страхових претензій OCR може допомогти зменшити адміністративні витрати, пов’язані з обробкою претензій.
  5. Краща відповідність: OCR може допомогти постачальникам медичних послуг краще виконувати нормативні вимоги, гарантуючи, що дані пацієнтів є точними та повними. Наприклад, під час отримання даних із форм згоди та відмов, OCR може допомогти переконатися, що всі необхідні поля заповнені, а згода пацієнта належним чином задокументована.
  6. Покращена аналітика: OCR може допомогти покращити аналітику, спростивши отримання даних із медичних зображень та інших неструктурованих джерел даних. Наприклад, одержуючи дані з медичних зображень, OCR може допомогти постачальникам медичних послуг проаналізувати дані зображень, щоб визначити закономірності або тенденції, які можуть бути невидимі неозброєним оком.

Загалом OCR може надати багато переваг медичним закладам, зокрема покращити точність даних, підвищити ефективність, підвищити безпеку пацієнтів, зменшити витрати, краще дотримання правил і покращену аналітику. Використовуючи технологію OCR, постачальники медичних послуг можуть покращити свою діяльність і надавати кращий догляд своїм пацієнтам.

Хочете автоматизувати процеси за допомогою OCR в охороні здоров’я? Не дивіться далі! Спробуйте автоматизовані робочі процеси Nanonets OCR для сфери охорони здоров’я та медицини безкоштовно.

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання