Als Drehscheiben für die Patientenversorgung und medizinische Verwaltung verwalten Krankenhäuser häufig große Mengen an Papierkram und Dokumentation. Die traditionelle Abhängigkeit von der manuellen Dateneingabe kostet wertvolle Zeit und birgt das Risiko von Fehlern, die schwerwiegende Folgen haben können.

Die OCR-Software (Optical Character Recognition) von Enter ist ein technologisches Wunderwerk, das die Art und Weise, wie Krankenhäuser Dokumentationsprozesse handhaben, neu gestaltet. OCR-Software hat sich als bahnbrechend erwiesen und bietet Lösungen für einige der dringendsten Herausforderungen, mit denen Gesundheitseinrichtungen konfrontiert sind.

Was sind diese Herausforderungen?

• Papierkram in Hülle und Fülle: Krankenhäuser werden täglich mit Papierkram überschwemmt, von Patientenakten und Rezepten bis hin zu Abrechnungsdokumenten und Versicherungsformularen. Diese Papierflut stellt einen logistischen Albtraum dar und behindert den schnellen und genauen Abruf wichtiger Informationen.
• Gewährleistung der Datengenauigkeit: Genauigkeit ist im Gesundheitswesen von größter Bedeutung, und Fehler in Patienteninformationen oder Krankenakten können schwerwiegende Folgen haben. Die manuelle Dateneingabe ist anfällig für menschliches Versagen, was zu Fehlinterpretationen und Übertragungsfehlern führt und die Patientensicherheit gefährdet.
• Umgang mit Compliance- und Sicherheitsbedenken: Die Gesundheitsbranche unterliegt strengen regulatorischen Rahmenbedingungen, wobei der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ein Eckpfeiler für den Schutz der Privatsphäre und Sicherheit von Patientendaten ist. Die Einhaltung von HIPAA ist für Gesundheitseinrichtungen nicht verhandelbar und jede Nichteinhaltung kann schwerwiegende Folgen haben.

In einem Bereich, in dem Zeit über Leben und Tod entscheiden kann, ist der Bedarf an einer optimierten Dokumentenverwaltung dringender denn je.

Hier sind die Top 10 der OCR-Software für Krankenhäuser im Jahr 2024.

Automatisieren Sie die manuelle Dateneingabe mit der KI-basierten OCR-Software von Nanonet. Erfassen Sie Daten aus Dokumenten sofort und automatisieren Sie Daten-Workflows. Reduzieren Sie die Durchlaufzeiten und eliminieren Sie den manuellen Aufwand.

Was ist OCR für Krankenhäuser?

OCR-Software oder Optical Character Recognition-Software wandelt verschiedene Arten von Dokumenten in maschinenlesbaren Text um. In Krankenhäusern ist OCR-Software von entscheidender Bedeutung für die Digitalisierung und Verwaltung großer Mengen an Papierkram und Dokumenten im Zusammenhang mit der Patientenversorgung, der Verwaltung und den Prozessen im Gesundheitswesen.

Hier sind die wichtigsten Merkmale und Funktionalitäten der OCR-Software für Krankenhäuser:

1. Digitalisierung von Dokumenten
   OCR-Software ermöglicht es Krankenhäusern, physische Dokumente wie Patientenakten, Krankenakten, Rezepte und Rechnungsinformationen in digitale Formate umzuwandeln. Dieser Digitalisierungsprozess erleichtert das Speichern, Abrufen und Teilen wichtiger Gesundheitsinformationen.
2. Textextraktion
   Eine der Hauptfunktionen von OCR besteht darin, Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern zu extrahieren. Im Gesundheitswesen ist dies besonders nützlich, um wichtige Details aus handschriftlichen Notizen, gedruckten Dokumenten oder Formularen zu erfassen und so zu einer effizienteren Datenverwaltung beizutragen.
3. Datengenauigkeit
   OCR-Software minimiert Fehler, die mit der manuellen Dateneingabe verbunden sind. Durch die Automatisierung der Textextraktion aus Dokumenten wird das Risiko von Transkriptionsfehlern verringert und sichergestellt, dass Patienteninformationen genau erfasst und gepflegt werden.
4. Workflow-Effizienz
   Die Optimierung administrativer Prozesse ist im Krankenhausumfeld von entscheidender Bedeutung. OCR-Software verbessert die Arbeitsablaufeffizienz durch die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung, sodass sich medizinisches Fachpersonal mehr auf die Patientenversorgung und weniger auf den Papierkram konzentrieren kann.
5. Suchen und Abrufen
   Digitalisierte Dokumente werden durchsuchbar und ermöglichen ein schnelles und einfaches Auffinden von Informationen. Das Gesundheitspersonal kann bestimmte Patientenakten oder relevante medizinische Informationen effizient finden und so zu einer schnelleren Entscheidungsfindung und einer verbesserten Patientenversorgung beitragen.
6. Compliance und Sicherheit
   OCR-Software unterstützt Krankenhäuser bei der Einhaltung regulatorischer Standards, einschließlich derjenigen, die in Datenschutzgesetzen im Gesundheitswesen wie HIPAA festgelegt sind. Es gewährleistet den sicheren Umgang mit sensiblen Patienteninformationen mit Funktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Schwärzung geschützter Gesundheitsinformationen (PHI).
7. Integration mit Systemen für elektronische Patientenakten (EHR).
   Viele OCR-Lösungen sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in elektronische Patientenakten (EHR) integrieren lassen. Diese Integration erleichtert die reibungslose Übertragung digitalisierter Informationen in die Infrastruktur des Krankenhauses und fördert einen kohärenten und zentralisierten Ansatz für die Gesundheitsdatenverwaltung.
8. Sprachunterstützung
   Krankenhäuser arbeiten häufig mit Dokumenten in mehreren Sprachen. OCR-Software mit robuster Sprachunterstützung kann Text aus in verschiedenen Sprachen verfassten Dokumenten präzise verarbeiten und extrahieren und sorgt so für Inklusivität in der Gesundheitsdokumentation.

Die beste OCR-Software für Krankenhäuser im Jahr 2024

Schauen wir uns einige der besten verfügbaren OCR für Krankenhäuser an.

1. Nanonetze

Nanonets zeichnet sich als herausragende OCR-Softwarelösung für Krankenhäuser aus und bietet einen maßgeschneiderten Ansatz zur Bewältigung der einzigartigen Herausforderungen bei der Dokumentation im Gesundheitswesen.

Seine fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen zeichnen sich durch die präzise Textextraktion aus verschiedenen medizinischen Dokumenten aus, darunter handschriftliche Notizen und komplexe Formulare. Die außergewöhnliche Datengenauigkeit von Nanonets gewährleistet eine präzise Transkription von Patientenakten, minimiert das Fehlerrisiko und unterstützt medizinisches Fachpersonal bei der Bereitstellung einer optimalen Pflege.

Eine der Hauptstärken von Nanonets ist die nahtlose Integration mit Systemen für elektronische Patientenakten (EHR), die den Übergang von Papier- zu digitalen Arbeitsabläufen mühelos rationalisiert. Die robusten Sicherheitsfunktionen der Software, einschließlich Verschlüsselung und Schwärzung personenbezogener Daten, entsprechen den strengen Compliance-Anforderungen von Gesundheitsvorschriften wie HIPAA.

Nanonets revolutioniert nicht nur das Dokumentenmanagement in Krankenhäusern durch die Verbesserung der Effizienz und Datengenauigkeit, sondern versetzt Gesundheitseinrichtungen auch in die Lage, behördliche Standards einzuhalten und der Vertraulichkeit der Patienten Priorität einzuräumen.

Vorteile:

• moderne Benutzeroberfläche
• Verarbeitet große Dokumentmengen
• Akzeptabler Preis
• Benutzerfreundlichkeit
• Zero-Shot- oder Zero-Training-Datenextraktion
• Kognitive Erfassung von Daten – was zu minimalem Eingriff führt
• Benötigt kein internes Entwicklerteam
• Algorithmen/Modelle können trainiert/umtrainiert werden
• Tolle Dokumentation und Unterstützung
• Viele Anpassungsoptionen
• Große Auswahl an Integrationsmöglichkeiten
• Präzise mehrsprachige OCR
• Nahtlose 2-Wege-Integration mit mehreren Buchhaltungssoftware
• Großartige OCR-API für Entwickler

Nachteile:

• Die Benutzeroberfläche für die Tabellenerfassung kann besser sein

Beginnen Sie mit den vortrainierten OCR-Extraktoren von Nanonets oder Bau dein eigenes benutzerdefinierte OCR-Modelle. Du kannst auch planen eine Demo um mehr über unsere OCR zu erfahren Anwendungsfälle!

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture ist eine OCR-Lösung, die sich hervorragend für die Erfassung und Digitalisierung von Daten aus verschiedenen medizinischen Dokumenten eignet. Mit seinen hochentwickelten Algorithmen für maschinelles Lernen gewährleistet FlexiCapture eine hohe Genauigkeit bei der Textextraktion und eignet sich daher ideal für die Transkription von Patientenakten, Rezepten und anderen Dokumenten im Gesundheitswesen.

Vorteile:

• Erkennt Bilder sehr gut
• Einfach zu speichernde Hardcopy-Ergebnisse im System
• Lässt sich gut in ERP-Systeme integrieren
• Automatisiert die Datenextraktion aus Dokumenten (bis zu einem gewissen Grad)

Nachteile:

• Die Ersteinrichtung kann schwierig und komplex sein
• Automatische Verarbeitung MEDIZINISCHER DOKUMENTE nicht eingerichtet
• Keine vorgefertigten Vorlagen
• Schwierig anzupassen
• Keine Ressourcen verfügbar
• Könnte eine bessere Integration mit RPA-Lösungen haben
• Geringe Genauigkeit bei Bildern / Dokumenten mit niedriger Auflösung
• Chargenüberprüfungen werden aufgehalten, selbst wenn nur in einem bestimmten Abschnitt ein Fehler auftritt
• Fehlermeldungen zu Einzelposten werden sogar für Posten angezeigt, die übersprungen werden sollten
• Die RESTful-API ist in der On-Prem-Version nicht verfügbar

3. ABBYY Finereader

FineReader ist in erster Linie für Einzelbenutzer und kleine Unternehmen konzipiert und bietet leistungsstarke OCR-Funktionen zum Konvertieren gescannter Dokumente, Bilder und PDFs in bearbeitbare und durchsuchbare Formate. Es ist eine ausgezeichnete Wahl zum Digitalisieren gedruckter Dokumente, zum Extrahieren von Text aus Büchern oder zum Konvertieren papierbasierter Inhalte in elektronische Formate. Obwohl FineReader vielseitig und benutzerfreundlich ist, fehlen ihm möglicherweise einige erweiterte Automatisierungs- und Datenerfassungsfunktionen, die für die Verarbeitung komplexer, umfangreicher Dokumente, wie sie im Gesundheitswesen üblich sind, unerlässlich sind.

Mit ABBYY FineReader können Sie gedruckte medizinische Dokumente in digitale Formate konvertieren oder Texte aus medizinischen Lehrbüchern extrahieren.

Vorteile:

• Tastaturfreundlicher OCR-Editor für manuelle Korrekturen
• Außergewöhnlich klare Schnittstelle
• Exportiert in mehrere Formate
• Einzigartige Funktion zum Vergleichen von Dokumenten

Nachteile:

• Fehlt die Volltextindizierung für eine schnelle Suche
• Benötigt eine Lernkurve
• Die Preisgestaltung kann unerschwinglich sein
• Der Verlauf der Dokumentänderungen kann nicht angezeigt werden
• Mehrere Dateien können nicht zu einer zusammengeführt werden
• Könnte eine Nachbearbeitung erfordern
• Die Benutzeroberfläche könnte zunächst überwältigend sein
• Langsame Verarbeitung großer Dateien

Benötigen Sie eine OCR-Software für die Bild-zu-Text-Extraktion oder PDF-Datenextraktion? Schauen Sie sich Nanonets in Aktion an!

Omnipage ist eine leistungsstarke PDF-OCR-Software, die die Automatisierung großvolumiger medizinischer Dokumentenverarbeitungsaufgaben übernehmen kann. Die Software ist mit erweiterten OCR-Funktionen ausgestattet, um Text und Daten aus gescannten Dokumenten präzise zu extrahieren. Im Gesundheitswesen ist diese Funktion von entscheidender Bedeutung für die Erfassung relevanter Informationen aus verschiedenen Quellen wie Krankenakten und Rezepten.

Vorteile:

• Minimiert nachgelagerte Datenflussfehler durch hochpräzise Textextraktion und Daten aus medizinischen Dokumenten wie Rezepten und Testberichten.
• Bietet eine breite Palette integrierter Filter und Tools zur Verbesserung der Qualität gescannter oder fotografierter medizinischer Dokumente vor der OCR.

Einschränkungen:

• Das Einrichten der AP-Automatisierungsworkflows oder der API-Integration erfordert komplizierte Setups, die für technisch nicht versierte Benutzer ungeeignet sind.
• Die Benutzeroberfläche hat eine steile Lernkurve und könnte intuitiver sein, was die Akzeptanz im Krankenhaus erschwert.
• Die Benutzeroberfläche ist nicht intuitiv und eignet sich möglicherweise nicht für vielbeschäftigte medizinische Fachkräfte.

5. IBM Datacap

IBM Datacap ist eine robuste Software zur Dokumentenerfassung und -verarbeitung. Datacap unterstützt Gesundheitsorganisationen bei der Digitalisierung von Patientenakten, Rezepten und anderen Dokumenten, indem es die Erfassung, Erkennung und Klassifizierung medizinischer Dokumente optimiert. Mit erweiterten Funktionen wie KI-gestützter intelligenter Verarbeitung und maschinellem Lernen automatisiert Datacap die Bearbeitung komplexer Dokumente, erhöht die Genauigkeit und reduziert den Aufwand der manuellen Dateneingabe.

Die Integration von Datacap mit IBM Cloud Pak for Business Automation bietet eine umfassende Lösung für die Dokumentenverwaltung im Gesundheitswesen. Es unterstützt die Mehrkanaleingabe, den Export in verschiedene Anwendungen und hochgradig anpassbare regelbasierte Erfassungsworkflows.

Vorteile:

• Konfiguriert komplexe Anwendungen bei der Datenerfassung
• Scanmechanismus
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Sehr wenig Online-Support
• Die Benutzeroberfläche könnte intuitiver sein
• Das Einrichten kann umständlich sein
• Bremst
• Das Erstellen eines benutzerdefinierten Ablaufs ist nicht einfach
• Batch-Commits brauchen Zeit

Beginnen Sie mit Nanonetze für die Automatisierung. Probieren Sie die verschiedenen OCR-Modelle aus bzw DEMOVERSION ANFORDERN heute. Finden Sie heraus Wie können die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden?

6. Google Dokument AI

Google Document AI ist ein leistungsstarkes Dokumentverarbeitungstool, das maschinelles Lernen nutzt, um wertvolle Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren. Document AI kann Verwaltungsaufgaben im Gesundheitswesen rationalisieren, indem es die Extraktion wichtiger Daten aus Krankenakten, Rezepten und Rechnungen automatisiert. Seine fortschrittlichen Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache und der intelligenten Datenextraktion tragen zu einer verbesserten Genauigkeit und Effizienz bei der Dokumentenverarbeitung bei.

Vorteile:

• Einfache Einrichtung
• Lässt sich sehr gut in andere Google-Dienste integrieren
• Speicherung von Informationen
• Schnelligkeit

Nachteile:

• AI-Module sind nicht ordnungsgemäß dokumentiert
• Die Anpassung vorhandener Module und Bibliotheken ist schwierig
• Nicht für Python oder andere Codierungssprachen geeignet
• Veraltete API-Dokumentation
• Teuer
• Nicht für Hybrid-Cloud-Bereitstellungen geeignet
• Nicht für Anwendungsfälle geeignet, die benutzerdefinierte AI-Algorithmen erfordern

AWS Textract ist eine OCR-Engine (Optical Character Recognition) von Amazon Web Services. Es kann gescannte Bilder und Dokumente in maschinenlesbaren Text umwandeln und findet Anwendung in verschiedenen Branchen, einschließlich des Gesundheitswesens.

Die Vielseitigkeit von Tesseract bei der Texterkennung aus verschiedenen Dokumenttypen und Sprachen verbessert die Interoperabilität in Gesundheitssystemen. Durch die Automatisierung der Konvertierung papierbasierter Dokumente in digitale Formate trägt AWS Tesseract zu mehr Effizienz, verbesserter Datengenauigkeit und einer insgesamt besseren Patientenversorgung in Gesundheitseinrichtungen bei.

Vorteile:

• Pay-per-Use-Abrechnungsmodell
• Benutzerfreundlichkeit
• Funktioniert gut für Tabellen und Formulare

Nachteile:

• Kann nicht trainiert werden
• Unterschiedliche Genauigkeit
• Nicht für handschriftliche Dokumente gedacht

Möchten Sie Daten aus PDF-Dokumenten extrahieren, PDF-Tabellen in Excel konvertieren oder die Tabellenextraktion automatisieren? Schauen Sie sich Nanonets PDF Scraper an oder PDF-Parser um PDF-Daten zu scrapen oder PDFs im großen Maßstab zu analysieren!

8. Docparser

Docparser ist eine Plattform zum Parsen und Extrahieren von Dokumenten, die unstrukturierte Dokumente wie Rechnungen, Formulare und Quittungen in strukturierte Daten umwandelt. Docparser kann die Dokumentenverarbeitung im Gesundheitswesen rationalisieren, indem es automatisch wichtige Informationen aus Krankenakten, Versicherungsformularen und anderen gesundheitsbezogenen Dokumenten extrahiert. Seine fortschrittlichen Parsing-Funktionen ermöglichen die Extraktion spezifischer Datenfelder und erleichtern so die genaue und effiziente Digitalisierung von Patienteninformationen.

Vorteile:

• Einfache Einstellung
• Zapier-Integration

Nachteile:

• Die Webhooks fallen gelegentlich aus
• Erfordert einige Schulungen, um die Parsing-Regeln zu erlernen
• Nicht genug Vorlagen
• Zonale OCR Ansatz – kann unbekannte Vorlagen nicht verarbeiten
• Die Benutzeroberfläche könnte besser sein
• Das Laden von Seiten ist langsam
• Die Dokumentation könnte besser sein

9.Adobe Acrobat DC

Adobe Acrobat ist eine umfassende Familie von Software und Diensten, die von Adobe Inc. zum Erstellen, Bearbeiten, Konvertieren und Verwalten von PDF-Dateien (Portable Document Format) entwickelt wurden. Die optische Zeichenerkennung ist eine Funktion in Adobe Acrobat, die gescannte Papierdokumente oder Bilder in bearbeitbaren und durchsuchbaren Text umwandelt.

Mit Adobe Acrobat OCR können Benutzer Text aus gescannten Dokumenten erkennen und extrahieren, sodass der Inhalt in PDF-Dateien bearbeitet, durchsucht und bearbeitet werden kann. Diese Funktion ist besonders nützlich in Szenarien, in denen das Originaldokument nur in nicht bearbeitbaren Bildformaten vorliegt, und ermöglicht so eine größere Flexibilität und Zugänglichkeit bei der Arbeit mit textbasierten Informationen.

Vorteile:

• Stabilität/Kompatibilität
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Teuer
• Keine exklusive OCR-Software
• Schwer auf dem System
• Nimmt viel Platz auf der Festplatte ein
• Schwierig mit Diensten wie Sharepoint oder Dropbox zu integrieren
• Erfordert eine Adobe Creative Cloud-Lizenz

10. Klippa

Klippa nutzt fortschrittliche OCR-Technologien (Optical Character Recognition) und maschinelles Lernen, um relevante Informationen aus unstrukturierten Dokumenten genau zu identifizieren, zu klassifizieren und zu extrahieren, wodurch die manuelle Dateneingabe und das Fehlerrisiko reduziert werden.

Die Anwendungen von Klippa im Gesundheitswesen können zu einer höheren Effizienz, einer verbesserten Genauigkeit bei der Datenverwaltung und einer verbesserten Einhaltung gesetzlicher Standards führen.

Vorteile:

• Schnelle Einrichtung
• Großartige Unterstützung
• Tolle API für Entwickler
• Klare und präzise API-Dokumentation
• Lässt sich gut mit Buchhaltungsprogrammen verbinden
• Sehr gutes Preis-/Leistungsverhältnis
• Integration

Nachteile:

• OCR-Erkennung kann besser sein
• Begrenzte Vorlagenanpassungen
• Begrenzte White-Label-Anpassungen
• Massenanpassungen werden nicht unterstützt
• Die Mehrwertsteuer wird oft nicht richtig angezeigt
• Die App stürzt oft ab
• Das OCR-Modell kann nicht trainiert werden
• Der Auswahlprozess ist nicht einfach, da es viele Optionen gibt

Nanonetze OCR-API hat viele interessante Anwendungsfälle Das könnte Ihre Geschäftsleistung optimieren, Kosten sparen,, und das Wachstum ankurbeln. Finden Sie heraus Wie können die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden?

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Hier ist ein schneller Vergleich aller oben aufgeführten OCR-Software mit einigen wichtigen Funktionen und Parametern der OCR-Software:

Warum ist Nanonets die umfassendste OCR-Software für Krankenhäuser?

Nanonets OCR-Software ist einfach und flexibel einzurichten, was nur etwa einen Tag dauert. Der Intelligente Automatisierungsplattform Griffe unstrukturierte Daten ohne große Schwierigkeiten, und die KI kommt auch zurecht allgemeine Datenbeschränkungen mit Leichtigkeit.

Die Vorteile von Nanonets OCR in Krankenhäusern gehen über höhere Genauigkeit, Erfahrung und Skalierbarkeit hinaus.

1. Datenerfassung und -eingabe –Mit der OCR von Nanonets können Daten aus Rezepten, Rechnungen, alten medizinischen Daten und mehr innerhalb von Sekunden genau erfasst werden. Die extrahierten Daten können direkt mit jeder Krankenhausverwaltungssoftware verbunden werden, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe verringert und die Genauigkeit verbessert wird.
2. Dokumentation und Aufbewahrung – Nanonets OCR kann problemlos digitale und bearbeitbare Kopien aller medizinischen Dokumente erstellen. Diese Dokumente können dann einfach gespeichert und bei Bedarf abgerufen werden.
3. Qualitätskontrolle-Nanonets OCR kann mehrere Genehmigungsschritte bereitstellen, bevor ein Dokument in das System aufgenommen oder zur Genehmigung gesendet wird. Dies hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen und den Ressourcen- und Kostenaufwand für Nacharbeiten zu reduzieren.
4. Benutzerfreundliches Bedienfeld: Nanonets verfügt über eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche, sodass es auch für medizinisches Fachpersonal ohne umfangreiche technische Schulung zugänglich ist.

Gibt es eine kostenlose OCR-Software für Krankenhäuser?

Diese kostenlosen Lösungen laufen auf Open-Source-OCR-Engines (wie Tesseract) und helfen beim Konvertieren von Fotos, PDFs, TIFFs oder gescannte Dokumente in bearbeitbare digitale Textformate. Obwohl sie möglicherweise nicht in der Lage sind, komplexe Krankenakten in großem Maßstab zu verarbeiten, sind sie für die Textextraktion aus einfachen Dokumenten mit einfacher Formatierung ausreichend.

Kostenlose OCR-Software ist regelmäßig nicht in der Lage, handgeschriebene Dokumente, mehrspaltige Tabellen, lange Zeilen oder Bilder/Scans von geringer Qualität zu verarbeiten.

Hier sind einige kostenlose Tools zur optischen Zeichenerkennung, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://nanonets.com/blog/ocr-for-hospitals/