باعتبارها مراكز لرعاية المرضى والإدارة الطبية، غالبًا ما تدير المستشفيات كميات هائلة من الأعمال الورقية والوثائق. يستهلك الاعتماد التقليدي على إدخال البيانات يدويًا وقتًا ثمينًا وينطوي على مخاطر الأخطاء التي يمكن أن يكون لها عواقب وخيمة.

يعد برنامج Enter للتعرف البصري على الأحرف (OCR) بمثابة أعجوبة تكنولوجية تعيد تشكيل كيفية تعامل المستشفيات مع عمليات التوثيق. لقد برز برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) باعتباره مغيرًا لقواعد اللعبة، حيث يقدم حلولاً لبعض التحديات الأكثر إلحاحًا التي تواجهها مؤسسات الرعاية الصحية.

ما هي هذه التحديات؟

• وفرة الأعمال الورقية: تمتلئ المستشفيات بالأوراق يوميًا، بدءًا من سجلات المرضى والوصفات الطبية وحتى وثائق الفواتير ونماذج التأمين. يشكل هذا الطوفان من الورق كابوسًا لوجستيًا ويعوق الاسترجاع السريع والدقيق للمعلومات المهمة.
• ضمان دقة البيانات: الدقة أمر بالغ الأهمية في مجال الرعاية الصحية، والأخطاء في معلومات المريض أو السجلات الطبية يمكن أن يكون لها عواقب وخيمة. يعد إدخال البيانات يدويًا عرضة للخطأ البشري، مما يؤدي إلى سوء التفسير، وأخطاء النسخ، وتعريض سلامة المرضى للخطر.
• معالجة المخاوف المتعلقة بالامتثال والأمن: تعمل صناعة الرعاية الصحية في ظل أطر تنظيمية صارمة، مع قانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) باعتباره حجر الزاوية لحماية خصوصية وأمن بيانات المرضى. إن الامتثال لقانون HIPAA غير قابل للتفاوض بالنسبة لمؤسسات الرعاية الصحية، وأي خطأ في الالتزام يمكن أن يؤدي إلى عواقب وخيمة.

في مجال يمكن أن يكون فيه الوقت مسألة حياة أو موت، أصبحت الحاجة إلى إدارة مبسطة للمستندات أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى.

فيما يلي أفضل 10 برامج التعرف الضوئي على الحروف للمستشفيات في عام 2024.

أتمتة إدخال البيانات يدويًا باستخدام برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القائم على الذكاء الاصطناعي من Nanonet. التقط البيانات من المستندات على الفور وقم بأتمتة سير عمل البيانات. تقليل أوقات الاستجابة والقضاء على الجهد اليدوي.

ما هو التعرف الضوئي على الحروف (OCR) للمستشفيات؟

يقوم برنامج OCR، أو برنامج التعرف البصري على الأحرف، بتحويل أنواع مختلفة من المستندات إلى نص يمكن قراءته آليًا. في المستشفيات، يعد برنامج التعرف الضوئي على الحروف أمرًا بالغ الأهمية في رقمنة وإدارة كميات هائلة من الأوراق والمستندات المرتبطة بعمليات رعاية المرضى والإدارة والرعاية الصحية.

فيما يلي الميزات والوظائف الرئيسية لبرنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) للمستشفيات:

1. رقمنة الوثيقة
   يسمح برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) للمستشفيات بتحويل المستندات المادية، مثل سجلات المرضى والمخططات الطبية والوصفات الطبية ومعلومات الفواتير، إلى تنسيقات رقمية. تسهل عملية الرقمنة هذه تخزين معلومات الرعاية الصحية المهمة واسترجاعها ومشاركتها بشكل أسهل.
2. استخراج النص
   تتمثل إحدى الوظائف الأساسية لـ OCR في استخراج النص من المستندات أو الصور الممسوحة ضوئيًا. في بيئة الرعاية الصحية، يعد هذا مفيدًا بشكل خاص لالتقاط التفاصيل المهمة من الملاحظات المكتوبة بخط اليد أو المستندات المطبوعة أو النماذج، مما يساهم في إدارة البيانات بشكل أكثر كفاءة.
3. دقة البيانات
   يعمل برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على تقليل الأخطاء المرتبطة بإدخال البيانات يدويًا. يؤدي أتمتة استخراج النص من المستندات إلى تقليل مخاطر أخطاء النسخ، مما يضمن تسجيل معلومات المريض والحفاظ عليها بدقة.
4. كفاءة سير العمل
   يعد تبسيط العمليات الإدارية أمرًا ضروريًا في بيئة المستشفى. يعمل برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على تحسين كفاءة سير العمل من خلال أتمتة معالجة المستندات، مما يسمح لمتخصصي الرعاية الصحية بالتركيز بشكل أكبر على رعاية المرضى وتقليل التركيز على الأعمال الورقية.
5. البحث والاسترجاع
   تصبح المستندات الرقمية قابلة للبحث، مما يتيح استرجاع المعلومات بسرعة وسهولة. يمكن لموظفي الرعاية الصحية تحديد سجلات المرضى المحددة أو المعلومات الطبية ذات الصلة بكفاءة، مما يساهم في اتخاذ القرار بشكل أسرع وتحسين رعاية المرضى.
6. الامتثال والأمان
   يساعد برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المستشفيات على الالتزام بالمعايير التنظيمية، بما في ذلك تلك المنصوص عليها في قوانين خصوصية الرعاية الصحية مثل HIPAA. فهو يضمن التعامل الآمن مع معلومات المريض الحساسة، مع ميزات مثل التشفير وعناصر التحكم في الوصول وتنقيح المعلومات الصحية المحمية (PHI).
7. التكامل مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR).
   تم تصميم العديد من حلول التعرف الضوئي على الحروف للتكامل مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) بسلاسة. يسهل هذا التكامل النقل السلس للمعلومات الرقمية إلى البنية التحتية للمستشفى، مما يعزز اتباع نهج متماسك ومركزي لإدارة بيانات الرعاية الصحية.
8. دعم اللغة
   تتعامل المستشفيات غالبًا مع المستندات بلغات متعددة. يستطيع برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المزود بدعم لغوي قوي معالجة النص واستخراجه بدقة من المستندات المكتوبة بلغات مختلفة، مما يضمن الشمولية في وثائق الرعاية الصحية.

أفضل برامج التعرف الضوئي على الحروف للمستشفيات في عام 2024

دعونا نلقي نظرة على بعض أفضل تقنيات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المتاحة للمستشفيات.

1. النانو

تبرز Nanonets كحل برمجي ممتاز للتعرف الضوئي على الحروف للمستشفيات، حيث تقدم نهجًا مخصصًا لمواجهة التحديات الفريدة التي تواجه توثيق الرعاية الصحية.

تتفوق خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة في استخراج النص بدقة من المستندات الطبية المتنوعة، بما في ذلك الملاحظات المكتوبة بخط اليد والنماذج المعقدة. تضمن دقة البيانات الاستثنائية التي تتميز بها Nanonets النسخ الدقيق لسجلات المرضى، مما يقلل من مخاطر الأخطاء ويدعم المتخصصين في الرعاية الصحية في تقديم الرعاية المثالية.

تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية لـ Nanonets في تكاملها السلس مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، مما يسهل عملية الانتقال من سير العمل الورقي إلى سير العمل الرقمي. تتوافق ميزات الأمان القوية للبرنامج، بما في ذلك التشفير وتنقيح معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII)، مع متطلبات الامتثال الصارمة للوائح الرعاية الصحية مثل HIPAA.

لا تعمل الشبكات النانوية على إحداث ثورة في إدارة مستندات المستشفيات من خلال تعزيز الكفاءة ودقة البيانات فحسب، بل تعمل أيضًا على تمكين مؤسسات الرعاية الصحية من تلبية المعايير التنظيمية وإعطاء الأولوية لسرية المرضى.

الايجابيات:

• UI الحديث
• يتعامل مع كميات كبيرة من المستندات
• مسعر بشكل معقول
• سهولة الاستخدام
• استخراج البيانات بدون طلقة أو التدريب الصفري
• الالتقاط المعرفي للبيانات - مما يؤدي إلى الحد الأدنى من التدخل
• لا يتطلب أي فريق داخلي من المطورين
• يمكن تدريب/إعادة تدريب الخوارزميات/النماذج
• توثيق ودعم رائع
• الكثير من خيارات التخصيص
• مجموعة واسعة من خيارات التكامل
• التعرف الضوئي على الحروف (OCR) متعدد اللغات الدقيق
• تكامل سلس ثنائي الاتجاه مع برامج محاسبة متعددة
• واجهة برمجة تطبيقات OCR رائعة للمطورين

سلبيات:

• يمكن أن تكون واجهة مستخدم التقاط الجدول أفضل

ابدأ باستخدام أدوات استخراج OCR المدربة مسبقًا من Nanonets أو بناء الخاصة بك نماذج OCR المخصصة. يمكنك أيضا جدولة عرض لمعرفة المزيد عن التعرف الضوئي على الحروف لدينا استخدم حالات!

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture هو أحد حلول التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وهو متميز في التقاط البيانات وتحويلها رقميًا من المستندات الطبية المختلفة. بفضل خوارزميات التعلم الآلي المتطورة، يضمن FlexiCapture دقة عالية في استخراج النص، مما يجعله مثاليًا لنسخ سجلات المرضى والوصفات الطبية وغيرها من الأعمال الورقية المتعلقة بالرعاية الصحية.

الايجابيات:

• يتعرف على الصور جيدًا
• من السهل تخزين نسخة مطبوعة في النظام
• يتكامل بشكل جيد مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات
• أتمتة استخراج البيانات من المستندات (إلى حد ما)

سلبيات:

• يمكن أن يكون الإعداد الأولي صعبًا ومعقدًا
• لم يتم إعداد المعالجة التلقائية للمستندات الطبية
• لا توجد قوالب جاهزة
• من الصعب التخصيص
• لا توجد موارد متاحة
• يمكن أن يكون هناك تكامل أفضل مع حلول RPA
• دقة منخفضة مع صور / مستندات منخفضة الدقة
• يتم تعليق عمليات التحقق من الدُفعات حتى إذا كان هناك خطأ في قسم معين فقط
• تنبثق رسائل خطأ العنصر حتى بالنسبة للعناصر التي يجب تخطيها
• RESTful API غير متوفر في الإصدار المحلي

3. آبي فاين ريدر

تم تصميم FineReader في المقام الأول للمستخدمين الفرديين والشركات الصغيرة، حيث يوفر إمكانات التعرف الضوئي على الحروف القوية لتحويل المستندات والصور وملفات PDF الممسوحة ضوئيًا إلى تنسيقات قابلة للتحرير والبحث. إنه خيار ممتاز لتحويل المستندات المطبوعة إلى صيغة رقمية، أو استخراج النص من الكتب، أو تحويل المحتوى الورقي إلى تنسيقات إلكترونية. على الرغم من أن برنامج FineReader متعدد الاستخدامات وسهل الاستخدام، إلا أنه قد يفتقر إلى بعض ميزات الأتمتة المتقدمة والتقاط البيانات الضرورية لمعالجة المستندات المعقدة والواسعة النطاق الشائعة في إعدادات الرعاية الصحية.

يمكن استخدام ABBYY FineReader لتحويل المستندات الطبية المطبوعة إلى تنسيقات رقمية أو استخراج النص من الكتب المدرسية الطبية.

الايجابيات:

• محرر OCR سهل الاستخدام للوحة المفاتيح للتصحيحات اليدوية
• واجهة واضحة بشكل استثنائي
• الصادرات إلى صيغ متعددة
• ميزة فريدة لمقارنة المستندات

سلبيات:

• يفتقر إلى فهرسة النص الكامل لعمليات البحث السريعة
• يتطلب منحنى التعلم
• يمكن أن يكون التسعير باهظًا
• عدم القدرة على عرض محفوظات تغييرات المستند
• لا يمكن دمج عدة ملفات في ملف واحد
• قد تتطلب بعض المعالجة اللاحقة
• قد تكون واجهة المستخدم مربكة في البداية
• بطيئة في معالجة الملفات الكبيرة

هل تحتاج إلى برنامج OCR لاستخراج الصورة إلى نص أو استخراج بيانات PDF؟ تحقق من شبكات النانو أثناء العمل!

Omnipage هو برنامج PDF OCR قوي يمكنه التعامل مع الأتمتة لمهام معالجة المستندات الطبية ذات الحجم الكبير. تم تجهيز البرنامج بقدرات التعرف الضوئي على الحروف المتقدمة لاستخراج النصوص والبيانات من المستندات الممسوحة ضوئيًا بدقة. في مجال الرعاية الصحية، تعد هذه الميزة ضرورية للحصول على المعلومات ذات الصلة من مصادر متنوعة مثل السجلات الطبية والوصفات الطبية.

الفوائد :

• يقلل من أخطاء تدفق البيانات النهائية من خلال استخراج النصوص والبيانات الدقيقة للغاية من المستندات الطبية مثل الوصفات الطبية وتقارير الاختبار.
• يوفر مجموعة واسعة من المرشحات والأدوات المدمجة لتحسين جودة المستندات الطبية الممسوحة ضوئيًا أو المصورة قبل التعرف الضوئي على الحروف (OCR).

القيود:

• يتضمن إعداد سير عمل أتمتة AP أو تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API) إعدادات معقدة غير مناسبة للمستخدمين غير التقنيين.
• تتميز الواجهة بمنحنى تعليمي حاد ويمكن أن تكون أكثر سهولة، مما يعيق اعتمادها في المستشفى.
• واجهة المستخدم ليست بديهية وقد لا تكون مناسبة لمتخصصي الرعاية الصحية المشغولين.

5. قاعدة بيانات آي بي إم

يعد IBM Datacap برنامجًا قويًا لالتقاط المستندات ومعالجتها. تساعد Datacap مؤسسات الرعاية الصحية على رقمنة سجلات المرضى والوصفات الطبية والمستندات الأخرى من خلال تبسيط التقاط المستندات الطبية والتعرف عليها وتصنيفها. بفضل الميزات المتقدمة مثل المعالجة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تقوم Datacap بأتمتة التعامل مع المستندات المعقدة، مما يعزز الدقة ويقلل عبء إدخال البيانات يدويًا.

يوفر تكامل Datacap مع IBM Cloud Pak for Business Automation حلا شاملا لادارة مستندات الرعاية الصحية. وهو يدعم الإدخال متعدد القنوات، والتصدير إلى تطبيقات مختلفة، وسير عمل الالتقاط القائم على القواعد والقابل للتكيف بدرجة كبيرة.

الايجابيات:

• تكوين التطبيقات المعقدة في التقاط البيانات
• آلية المسح
• سهولة الاستخدام

سلبيات:

• القليل جدًا من الدعم عبر الإنترنت
• يمكن أن تكون واجهة المستخدم أكثر سهولة
• يمكن أن يكون الإعداد مرهقًا
• بطيء
• لا يعد إنشاء تدفق مخصص أمرًا سهلاً
• تستغرق الالتزامات الدفعية وقتًا

بدء استخدام شبكات النانو للأتمتة. جرب نماذج OCR المختلفة أو ملفات طلب عرض اليوم. اكتشف كيف يمكن تطبيق حالات استخدام Nanonets على منتجك.

6. مستند Google AI

Google Document AI هي أداة قوية لمعالجة المستندات تستخدم التعلم الآلي لاستخراج معلومات قيمة من المستندات غير المنظمة. يمكن للذكاء الاصطناعي للمستند تبسيط المهام الإدارية في مجال الرعاية الصحية من خلال أتمتة استخراج البيانات المهمة من السجلات الطبية والوصفات الطبية والفواتير. تساهم قدراتها المتقدمة في معالجة اللغات الطبيعية واستخراج البيانات الذكية في تحسين الدقة والكفاءة في التعامل مع المستندات.

الايجابيات:

• من السهل فرده وطيه
• يتكامل بشكل جيد مع خدمات Google الأخرى
• تخزين المعلومات
• سرعة

سلبيات:

• تفتقر وحدات الذكاء الاصطناعي إلى التوثيق المناسب
• يعد تخصيص الوحدات النمطية والمكتبات أمرًا صعبًا
• غير مناسب للغة Python أو لغات البرمجة الأخرى
• وثائق API قديمة
• غالية
• غير مناسب لعمليات النشر السحابية المختلطة
• غير مناسب لحالات الاستخدام التي تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المخصصة

نص AWS هو محرك للتعرف البصري على الأحرف (OCR) بواسطة Amazon Web Services. ويمكنه تحويل الصور والمستندات الممسوحة ضوئيًا إلى نص يمكن قراءته آليًا، مع تطبيقات في مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية.

إن تعدد استخدامات Tesseract في التعرف على النص من مختلف أنواع المستندات واللغات يعزز إمكانية التشغيل البيني في أنظمة الرعاية الصحية. من خلال أتمتة تحويل المستندات الورقية إلى تنسيقات رقمية، تساهم AWS Tesseract في زيادة الكفاءة وتحسين دقة البيانات وتحسين الرعاية الشاملة للمرضى في مؤسسات الرعاية الصحية.

الايجابيات:

• نموذج فوترة الدفع لكل استخدام
• سهولة الاستخدام
• يعمل بشكل جيد للجداول والنماذج

سلبيات:

• لا يمكن تدريبه
• دقة متفاوتة
• غير مخصص للمستندات المكتوبة بخط اليد

هل تريد استخراج البيانات من مستندات PDF، أو تحويل جداول PDF إلى Excel، أو أتمتة استخراج الجدول؟ تحقق من مكشطة Nanonets PDF أو محلل PDF لكشط بيانات PDF أو تحليل ملفات PDF على نطاق واسع!

8. محلل المستندات

Docparser عبارة عن منصة لتحليل المستندات واستخراج البيانات تعمل على تحويل المستندات غير المنظمة، مثل الفواتير والنماذج والإيصالات، إلى بيانات منظمة. يمكن لـ Docparser تبسيط معالجة المستندات في مجال الرعاية الصحية عن طريق استخراج المعلومات الأساسية تلقائيًا من السجلات الطبية ونماذج التأمين والمستندات الأخرى المتعلقة بالرعاية الصحية. تتيح قدرات التحليل المتقدمة الخاصة به استخراج حقول بيانات محددة، مما يسهل رقمنة معلومات المريض بشكل دقيق وفعال.

الايجابيات:

• سهلة الإعداد
• التكامل Zapier

سلبيات:

• تفشل خطافات الويب أحيانًا
• يتطلب قدرًا من التدريب لالتقاط قواعد الإعراب
• لا توجد قوالب كافية
• التعرف الضوئي على الحروف في المنطقة نهج - لا يمكن التعامل مع قوالب غير معروفة
• يمكن أن تكون واجهة المستخدم أفضل
• بطيء في تحميل الصفحات
• يمكن أن يكون التوثيق أفضل

9- برنامج Adobe Acrobat DC

Adobe Acrobat عبارة عن مجموعة شاملة من البرامج والخدمات التي طورتها شركة Adobe Inc. لإنشاء ملفات PDF (تنسيق المستندات المحمولة) وتحريرها وتحويلها وإدارتها. يعد التعرف البصري على الأحرف إحدى الوظائف الموجودة في Adobe Acrobat والتي تعمل على تحويل المستندات الورقية أو الصور الممسوحة ضوئيًا إلى نص قابل للتحرير وقابل للبحث.

باستخدام Adobe Acrobat OCR، يمكن للمستخدمين التعرف على النص واستخراجه من المستندات الممسوحة ضوئيًا، مما يجعل من الممكن تحرير المحتوى والبحث فيه ومعالجته داخل ملفات PDF. تعتبر هذه الميزة مفيدة بشكل خاص في السيناريوهات التي يكون فيها المستند الأصلي موجودًا فقط في تنسيقات صور غير قابلة للتحرير، مما يتيح قدرًا أكبر من المرونة وإمكانية الوصول عند العمل باستخدام المعلومات المستندة إلى النص.

الايجابيات:

• الاستقرار/التوافق
• سهولة الاستخدام

سلبيات:

• غالية
• ليس برنامج OCR حصري
• ثقيل على النظام
• يشغل مساحة كبيرة على القرص الصلب
• من الصعب التكامل مع خدمات مثل Sharepoint أو Dropbox
• يتطلب ترخيص Adobe Creative Cloud

10. كليبا

تستخدم Klippa تقنيات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المتقدمة والتعلم الآلي لتحديد المعلومات ذات الصلة وتصنيفها واستخراجها بدقة من المستندات غير المنظمة، مما يقلل من إدخال البيانات يدويًا ومخاطر الأخطاء.

يمكن أن تؤدي تطبيقات Klippa في مجال الرعاية الصحية إلى زيادة الكفاءة وتحسين الدقة في إدارة البيانات وتعزيز الامتثال للمعايير التنظيمية.

الايجابيات:

• الإعداد السريع
• دعم كبير
• واجهة برمجة تطبيقات رائعة للمطورين
• وثائق API واضحة وموجزة
• روابط جيدة مع برامج المحاسبة
• بأسعار تنافسية
• التكاملات

سلبيات:

• يمكن أن يكون التعرف الضوئي على الحروف أفضل
• تخصيصات قالب محدودة
• تخصيصات محدودة التسمية البيضاء
• التعديلات المجمعة غير مدعومة
• غالبًا لا يتم عرض ضريبة القيمة المضافة بشكل صحيح
• التطبيق يتعطل في كثير من الأحيان
• لا يمكن تدريب نموذج OCR
• عملية الاختيار ليست سهلة، حيث أن هناك الكثير من الخيارات

النانو واجهة برمجة تطبيقات OCR لديها الكثير من الاهتمام استخدم حالات التي يمكنها تحسين أداء عملك، وتوفير التكاليف،, وتعزيز النمو. اكتشف كيف يمكن تطبيق حالات استخدام Nanonets على منتجك.

تشمل الإشارات البارزة الأخرى فيفي, ريديريس, إنفررد, روسوم & هيباتوس. أيضا، تحقق من الرائدة بدائل النانو.

فيما يلي مقارنة سريعة لجميع برامج التعرف الضوئي على الحروف المدرجة أعلاه عبر بعض ميزات ومعلمات برنامج التعرف الضوئي على الحروف:

لماذا يعتبر برنامج Nanonets هو برنامج التعرف الضوئي على الحروف الأكثر شمولاً للمستشفيات؟

برنامج Nanonets OCR هو سهلة ومرنة لاقامة، وتتطلب يومًا واحدًا فقط. ال منصة أتمتة ذكية مقابض غير منظم البيانات دون صعوبة كبيرة، ويتعامل الذكاء الاصطناعي أيضًا قيود البيانات المشتركة بسهولة.

تتجاوز فوائد Nanonets OCR في المستشفيات الدقة والخبرة وقابلية التوسع.

1. التقاط البيانات وإدخالها -يمكن استخدام Nanonets OCR لالتقاط البيانات بدقة من الوصفات الطبية والفواتير والبيانات الطبية القديمة والمزيد في غضون ثوانٍ. ويمكن ربط البيانات المستخرجة مباشرة بأي برنامج لإدارة المستشفى، مما يقلل الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا ويحسن الدقة.
2. التوثيق والتخزين - يمكن لـ Nanonets OCR إنشاء نسخ رقمية وقابلة للتحرير بسهولة من جميع المستندات الطبية. ويمكن بعد ذلك تخزين هذه المستندات واسترجاعها بسهولة عند الحاجة.
3. رقابة جودة-يمكن لـ Nanonets OCR توفير خطوات موافقة متعددة قبل استيعاب المستند في النظام أو إرساله للموافقة. ويساعد ذلك في تحديد الأخطاء مبكرًا ويقلل من الموارد والتكاليف المطلوبة لإعادة العمل.
4. واجهة سهلة الاستخدام: تتمتع Nanonets بواجهة بديهية وسهلة الاستخدام، مما يجعلها في متناول متخصصي الرعاية الصحية دون تدريب فني مكثف.

هل هناك أي برامج مجانية للتعرف الضوئي على الحروف للمستشفيات؟

تعمل هذه الحلول المجانية على محركات OCR مفتوحة المصدر (مثل Tesseract)، وتساعد في تحويل الصور، ملفات PDFأو TIFFs أو المستندات الممسوحة ضوئيًا إلى تنسيقات نصية رقمية قابلة للتحرير. على الرغم من أنها قد لا تكون قادرة على معالجة السجلات الطبية المعقدة على نطاق واسع، إلا أنها كافية لاستخراج النص من المستندات البسيطة ذات التنسيق المباشر.

يفشل برنامج OCR المجاني بانتظام في معالجة المستندات المكتوبة بخط اليد أو الجداول متعددة الأعمدة أو العناصر الطويلة أو الصور/المسح الضوئي منخفض الجودة.

فيما يلي بعض أدوات التعرف البصري على الأحرف المجانية التي يمكنك وضعها في الاعتبار:

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://nanonets.com/blog/ocr-for-hospitals/