En tant que centres de soins aux patients et d’administration médicale, les hôpitaux gèrent souvent de grandes quantités de paperasse et de documentation. Le recours traditionnel à la saisie manuelle des données fait perdre un temps précieux et introduit un risque d'erreurs pouvant avoir des conséquences critiques.

Enter Le logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR) est une merveille technologique qui remodèle la façon dont les hôpitaux gèrent les processus de documentation. Le logiciel OCR a changé la donne, offrant des solutions à certains des défis les plus urgents auxquels les établissements de santé sont confrontés.

Quels sont ces défis ?

• De la paperasse à gogo : Les hôpitaux sont quotidiennement inondés de paperasse, depuis les dossiers des patients et les ordonnances jusqu'aux documents de facturation et aux formulaires d'assurance. Ce déluge de papier constitue un cauchemar logistique et entrave la récupération rapide et précise d’informations cruciales.
• Garantir l’exactitude des données : La précision est primordiale dans le domaine des soins de santé, et les erreurs dans les informations sur les patients ou dans les dossiers médicaux peuvent avoir de graves conséquences. La saisie manuelle des données est sujette aux erreurs humaines, entraînant des interprétations erronées, des erreurs de transcription et mettant en danger la sécurité des patients.
• Répondre aux problèmes de conformité et de sécurité : Le secteur de la santé fonctionne dans des cadres réglementaires stricts, la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) étant la pierre angulaire de la protection de la confidentialité et de la sécurité des données des patients. La conformité à la HIPAA n'est pas négociable pour les établissements de santé, et tout manquement à cette conformité peut entraîner de graves conséquences.

Dans un domaine où le temps peut être une question de vie ou de mort, le besoin d’une gestion rationalisée des documents est plus pressant que jamais.

Voici les 10 meilleurs logiciels OCR pour les hôpitaux en 2024.

Automatisez la saisie manuelle des données à l'aide du logiciel OCR basé sur l'IA de Nanonet. Capturez instantanément les données des documents et automatisez les flux de travail de données. Réduisez les délais d’exécution et éliminez les efforts manuels.

Qu’est-ce que l’OCR pour les hôpitaux ?

Le logiciel OCR, ou logiciel de reconnaissance optique de caractères, convertit différents types de documents en texte lisible par machine. Dans les hôpitaux, le logiciel OCR est crucial pour numériser et gérer de grandes quantités de paperasse et de documents associés aux soins des patients, à l'administration et aux processus de soins de santé.

Voici les principales caractéristiques et fonctionnalités du logiciel OCR pour les hôpitaux :

1. Numérisation de documents
   Le logiciel OCR permet aux hôpitaux de convertir des documents physiques, tels que les dossiers des patients, les dossiers médicaux, les ordonnances et les informations de facturation, en formats numériques. Ce processus de numérisation facilite le stockage, la récupération et le partage d’informations cruciales sur les soins de santé.
2. Extraction de texte
   L'une des principales fonctions de l'OCR est d'extraire du texte à partir de documents ou d'images numérisés. Dans le domaine des soins de santé, cela est particulièrement utile pour capturer des détails importants à partir de notes manuscrites, de documents imprimés ou de formulaires, contribuant ainsi à une gestion plus efficace des données.
3. Précision des données
   Le logiciel OCR minimise les erreurs associées à la saisie manuelle des données. L'automatisation de l'extraction de texte à partir de documents réduit le risque d'erreurs de transcription, garantissant ainsi que les informations sur les patients sont enregistrées et conservées avec précision.
4. Efficacité du flux de travail
   La rationalisation des processus administratifs est essentielle en milieu hospitalier. Le logiciel OCR améliore l'efficacité du flux de travail en automatisant la gestion des documents, permettant aux professionnels de la santé de se concentrer davantage sur les soins aux patients et moins sur la paperasse.
5. Recherche et récupération
   Les documents numérisés deviennent consultables, permettant une récupération rapide et facile des informations. Le personnel de santé peut localiser efficacement les dossiers de patients spécifiques ou les informations médicales pertinentes, contribuant ainsi à une prise de décision plus rapide et à une amélioration des soins aux patients.
6. Conformité et sécurité
   Le logiciel OCR aide les hôpitaux à respecter les normes réglementaires, y compris celles décrites dans les lois sur la confidentialité des soins de santé telles que HIPAA. Il garantit un traitement sécurisé des informations sensibles des patients, avec des fonctionnalités telles que le cryptage, les contrôles d'accès et la rédaction des informations de santé protégées (PHI).
7. Intégration avec les systèmes de dossiers de santé électroniques (DSE)
   De nombreuses solutions OCR sont conçues pour s'intégrer de manière transparente aux systèmes de dossiers de santé électroniques (DSE). Cette intégration facilite le transfert fluide des informations numérisées dans l'infrastructure de l'hôpital, favorisant une approche cohérente et centralisée de la gestion des données de santé.
8. Équipe de soutien
   Les hôpitaux traitent souvent des documents dans plusieurs langues. Un logiciel OCR avec une prise en charge linguistique robuste peut traiter et extraire avec précision le texte de documents écrits dans différentes langues, garantissant ainsi l'inclusivité dans la documentation de santé.

Le meilleur logiciel OCR pour les hôpitaux en 2024

Examinons quelques-uns des meilleurs OCR disponibles pour les hôpitaux.

1. nanofilets

Nanonets se distingue comme une solution logicielle OCR exceptionnelle pour les hôpitaux, offrant une approche sur mesure pour relever les défis uniques rencontrés dans la documentation des soins de santé.

Ses algorithmes avancés d’apprentissage automatique excellent dans l’extraction précise de texte à partir de divers documents médicaux, notamment des notes manuscrites et des formulaires complexes. La précision exceptionnelle des données de Nanonets garantit une transcription précise des dossiers des patients, minimisant ainsi le risque d'erreurs et aidant les professionnels de la santé à prodiguer des soins optimaux.

L'un des principaux atouts de Nanonets est son intégration transparente avec les systèmes de dossiers de santé électroniques (DSE), rationalisant sans effort la transition des flux de travail papier vers les flux de travail numériques. Les fonctionnalités de sécurité robustes du logiciel, notamment le cryptage et la suppression des informations personnelles, sont conformes aux exigences strictes de conformité des réglementations en matière de soins de santé telles que HIPAA.

Nanonets révolutionne non seulement la gestion des documents hospitaliers en améliorant l'efficacité et l'exactitude des données, mais permet également aux établissements de santé de respecter les normes réglementaires et de donner la priorité à la confidentialité des patients.

Avantages:

• UI moderne
• Gère de grands volumes de documents
• Prix ​​raisonnable
• Facilité d’utilisation
• Extraction de données Zero-Shot ou Zero-Training
• Capture cognitive des données – résultant en une intervention minimale
• Ne nécessite aucune équipe interne de développeurs
• Les algorithmes/modèles peuvent être entraînés/recyclés
• Excellente documentation et assistance
• Beaucoup d'options de personnalisation
• Large choix d'options d'intégration
• OCR multilingue précis
• Intégration bidirectionnelle transparente avec plusieurs logiciels de comptabilité
• Excellente API OCR pour les développeurs

Inconvénients:

• L'interface utilisateur de capture de table peut être meilleure

Commencez avec les extracteurs OCR préformés de Nanonets ou construit le tien modèles OCR personnalisés. Vous pouvez aussi planifier une démo pour en savoir plus sur notre OCR cas d'utilisation!

2. ABBYY FlexiCapture

ABBYY FlexiCapture est une solution OCR excellente dans la capture et la numérisation des données de divers documents médicaux. Grâce à ses algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique, FlexiCapture garantit une grande précision dans l'extraction de texte, ce qui le rend idéal pour transcrire les dossiers des patients, les ordonnances et autres documents liés aux soins de santé.

Avantages:

• Reconnaît très bien les images
• Résultat papier facile à stocker dans le système
• S'intègre bien aux systèmes ERP
• Automatise l'extraction de données à partir de documents (dans une certaine mesure)

Inconvénients:

• La configuration initiale peut être difficile et complexe
• Traitement automatique des DOCUMENTS MÉDICAUX non paramétré
• Pas de modèles prêts à l'emploi
• Difficile à personnaliser
• Aucune ressource disponible
• Pourrait avoir une meilleure intégration avec les solutions RPA
• Faible précision avec des images / documents à faible résolution
• Les vérifications par lots sont bloquées même s'il y a une erreur juste dans une section particulière
• Des messages d'erreur d'élément de ligne s'affichent même pour les éléments qui doivent être ignorés
• L'API RESTful n'est pas disponible dans la version sur site

3. ABBYY FineReader

FineReader est principalement conçu pour les utilisateurs individuels et les petites entreprises, offrant de puissantes fonctionnalités OCR pour convertir des documents numérisés, des images et des PDF en formats modifiables et consultables. C'est un excellent choix pour numériser des documents imprimés, extraire du texte de livres ou convertir du contenu papier en formats électroniques. Bien que FineReader soit polyvalent et convivial, il peut manquer de certaines fonctionnalités avancées d'automatisation et de capture de données essentielles au traitement de documents complexes et à grande échelle, courants dans les établissements de santé.

ABBYY FineReader peut être utilisé pour convertir des documents médicaux imprimés en formats numériques ou extraire du texte de manuels médicaux.

Avantages:

• Éditeur OCR convivial pour les corrections manuelles
• Interface exceptionnellement claire
• Exporte vers plusieurs formats
• Fonction unique de comparaison de documents

Inconvénients:

• Manque d'indexation de texte intégral pour les recherches rapides
• Nécessite une courbe d'apprentissage
• Les prix peuvent être prohibitifs
• Impossibilité d'afficher l'historique des modifications de documents
• Impossible de fusionner plusieurs fichiers en un seul
• Peut nécessiter un post-traitement
• L'interface utilisateur peut être écrasante au début
• Lent à traiter les gros fichiers

Besoin d'un logiciel OCR pour l'extraction d'image en texte ou l'extraction de données PDF ? Découvrez les Nanonets en action !

Omnipage est un puissant logiciel PDF OCR capable de gérer l'automatisation des tâches de traitement de gros volumes de documents médicaux. Le logiciel est équipé de capacités OCR avancées pour extraire avec précision le texte et les données des documents numérisés. Dans le domaine de la santé, cette fonctionnalité est cruciale pour capturer des informations pertinentes provenant de diverses sources telles que les dossiers médicaux et les ordonnances.

Avantages :

• Minimise les erreurs de flux de données en aval grâce à une extraction de texte et de données très précises provenant de documents médicaux tels que les ordonnances et les rapports de tests.
• Fournit une large gamme de filtres et d'outils intégrés pour améliorer la qualité des documents médicaux numérisés ou photographiés avant l'OCR.

Limitations:

• La configuration des flux de travail d'automatisation AP ou de l'intégration API implique des configurations complexes qui ne conviennent pas aux utilisateurs non techniques.
• L'interface nécessite une courbe d'apprentissage abrupte et pourrait être plus intuitive, ce qui entraverait son adoption par les hôpitaux.
• L’interface utilisateur n’est pas intuitive et peut ne pas convenir aux professionnels de santé très occupés.

5. IBM DataCap

IBM Datacap est un logiciel robuste de capture et de traitement de documents. Datacap aide les établissements de santé à numériser les dossiers des patients, les ordonnances et autres documents en rationalisant la capture, la reconnaissance et la classification des documents médicaux. Grâce à des fonctionnalités avancées telles que le traitement intelligent et l'apprentissage automatique basés sur l'IA, Datacap automatise la gestion de documents complexes, améliorant ainsi la précision et réduisant la charge de saisie manuelle des données.

L'intégration de Datacap avec IBM Cloud Pak for Business Automation fournit une solution complète pour la gestion des documents de santé. Il prend en charge l'entrée multicanal, l'exportation vers diverses applications et des flux de travail de capture basés sur des règles hautement adaptables.

Avantages:

• Configure des applications complexes dans la capture de données
• Mécanisme de numérisation
• Facilité d’utilisation

Inconvénients:

• Très peu d'assistance en ligne
• L'interface utilisateur pourrait être plus intuitive
• La configuration peut être lourde
• Lent
• Créer un flux personnalisé n'est pas simple
• Les validations par lots prennent du temps

Commencer à utiliser Nanonets pour l'automatisation. Essayez les différents modèles d'OCR ou demander une démo dès aujourd’hui. Découvre ça comment les cas d'utilisation de Nanonets peuvent s'appliquer à votre produit.

6. IA de documents Google

Google Document AI est un puissant outil de traitement de documents qui utilise l'apprentissage automatique pour extraire des informations précieuses à partir de documents non structurés. Document AI peut rationaliser les tâches administratives dans le domaine de la santé en automatisant l'extraction de données cruciales des dossiers médicaux, des ordonnances et des factures. Ses capacités avancées de traitement du langage naturel et d’extraction intelligente de données contribuent à améliorer la précision et l’efficacité du traitement des documents.

Avantages:

• Facile à installer
• S'intègre très bien avec d'autres services Google
• Stockage des informations
• Vitesse

Inconvénients:

• Les modules AI manquent de documentation appropriée
• La personnalisation des modules et bibliothèques existants est difficile
• Ne convient pas à Python ou à d'autres langages de codage
• Documentation API obsolète
• Cher
• Ne convient pas aux déploiements de cloud hybride
• Ne convient pas aux cas d'utilisation qui nécessitent des algorithmes d'IA personnalisés

Extrait AWS est un moteur de reconnaissance optique de caractères (OCR) d'Amazon Web Services. Il peut convertir des images et des documents numérisés en texte lisible par machine, avec des applications dans divers secteurs, notamment celui de la santé.

La polyvalence de Tesseract dans la reconnaissance de texte provenant de divers types de documents et langues améliore l'interopérabilité des systèmes de santé. En automatisant la conversion de documents papier en formats numériques, AWS Tesseract contribue à une efficacité accrue, à une meilleure précision des données et à une meilleure prise en charge globale des patients dans les établissements de santé.

Avantages:

• Modèle de facturation à l'utilisation
• Facilité d’utilisation
• Fonctionne bien pour les tableaux et les formulaires

Inconvénients:

• Ne peut pas être formé
• Précision variable
• Non destiné aux documents manuscrits

Vous souhaitez extraire des données de documents PDF, convertir des tableaux PDF en Excel ou automatiser l'extraction de tableaux ? Découvrez le grattoir PDF Nanonets ou Analyseur PDF pour récupérer des données PDF ou analyser des PDF à grande échelle !

8. Analyseur de documents

Docparser est une plateforme d'analyse de documents et d'extraction de données qui transforme les documents non structurés, tels que les factures, les formulaires et les reçus, en données structurées. Docparser peut rationaliser le traitement des documents dans le domaine de la santé en extrayant automatiquement les informations clés des dossiers médicaux, des formulaires d'assurance et d'autres documents liés aux soins de santé. Ses capacités d'analyse avancées permettent l'extraction de champs de données spécifiques, facilitant ainsi une numérisation précise et efficace des informations sur les patients.

Avantages:

• Configuration facile
• L'intégration de Zapier

Inconvénients:

• Les webhooks échouent parfois
• Nécessite une certaine formation pour comprendre les règles d'analyse
• Pas assez de modèles
• OCR zonal approche - ne peut pas gérer les modèles inconnus
• L'interface utilisateur pourrait être meilleure
• Chargement des pages lent
• La documentation pourrait être meilleure

9.Adobe Acrobat DC

Adobe Acrobat est une famille complète de logiciels et de services développés par Adobe Inc. pour créer, éditer, convertir et gérer des fichiers PDF (Portable Document Format). La reconnaissance optique de caractères est une fonctionnalité d'Adobe Acrobat qui convertit les documents papier ou les images numérisés en texte modifiable et consultable.

Avec Adobe Acrobat OCR, les utilisateurs peuvent reconnaître et extraire le texte des documents numérisés, ce qui permet de modifier, rechercher et manipuler le contenu des fichiers PDF. Cette fonctionnalité est particulièrement utile dans les scénarios où le document original n'existe que dans des formats d'image non modifiables, permettant une plus grande flexibilité et une plus grande accessibilité lorsque vous travaillez avec des informations textuelles.

Avantages:

• Stabilité/compatibilité
• Facilité d’utilisation

Inconvénients:

• Cher
• Pas un logiciel OCR exclusif
• Lourd sur le système
• Prend beaucoup de place sur le disque dur
• Difficile à intégrer avec des services comme Sharepoint ou Dropbox
• Nécessite une licence Adobe Creative Cloud

10. Klippa

Klippa utilise des technologies avancées d'OCR (reconnaissance optique de caractères) et d'apprentissage automatique pour identifier, classer et extraire avec précision les informations pertinentes des documents non structurés, réduisant ainsi la saisie manuelle des données et le risque d'erreurs.

Les applications de Klippa dans le domaine de la santé peuvent conduire à une efficacité accrue, à une meilleure précision de la gestion des données et à une meilleure conformité aux normes réglementaires.

Avantages:

• Configuration rapide
• Grand soutien
• Excellente API pour les développeurs
• Documentation API claire et concise
• Se lie bien avec les programmes de comptabilité
• Prix ​​compétitif
• Intégration

Inconvénients:

• La reconnaissance OCR peut être meilleure
• Personnalisations de modèles limitées
• Personnalisations limitées en marque blanche
• Ajustements groupés non pris en charge
• La TVA n'est souvent pas affichée correctement
• L'application plante souvent
• Impossible de former le modèle OCR
• Le processus de sélection n'est pas simple, car il existe de nombreuses options

nanonets API OCR a beaucoup d'intéressants cas d'utilisation qui pourrait optimiser les performances de votre entreprise, réduire les coûts,, et stimuler la croissance. Découvre ça comment les cas d'utilisation de Nanonets peuvent s'appliquer à votre produit.

D'autres mentions notables incluent Très-fi, Lire, Infrarouge, Rossum & Hypatos. Consultez également le leader alternatives aux Nanonets.

Voici une comparaison rapide de tous les logiciels OCR énumérés ci-dessus à travers certaines fonctionnalités et paramètres cruciaux du logiciel OCR:

Pourquoi Nanonets est-il le logiciel OCR le plus complet pour les hôpitaux ?

Le logiciel Nanonets OCR est facile et flexible à installer, nécessitant à peine une journée environ. Le plate-forme d'automatisation intelligente poignées données non structurées sans trop de difficulté, et l'IA gère également contraintes de données courantes avec facilité.

Les avantages de Nanonets OCR dans les hôpitaux vont au-delà d’une meilleure précision, expérience et évolutivité.

1. Capture et saisie de données—Nanonets OCR peut être utilisé pour capturer avec précision les données des ordonnances, des factures, des données médicales existantes, etc. en quelques secondes. Les données extraites peuvent être directement connectées à n’importe quel logiciel de gestion hospitalière, réduisant ainsi le besoin de saisie manuelle des données et améliorant la précision.
2. Documentation et stockage— Nanonets OCR peut facilement créer des copies numériques et modifiables de tous les documents médicaux. Ces documents peuvent ensuite être facilement stockés et récupérés à tout moment.
3. Contrôle de qualité-Nanonets OCR peut fournir plusieurs étapes d'approbation avant qu'un document ne soit ingéré dans le système ou envoyé pour approbation. Cela permet d’identifier les erreurs à un stade précoce et de réduire les ressources et les coûts requis pour les retouches.
4. Interface conviviale: Nanonets possède une interface intuitive et conviviale, le rendant accessible aux professionnels de santé sans formation technique approfondie.

Existe-t-il un logiciel OCR gratuit pour les hôpitaux ?

Fonctionnant sur des moteurs OCR open source (comme Tesseract), ces solutions gratuites permettent de convertir des photos, PDF, TIFF ou documents numérisés dans des formats de texte numérique modifiables. Même s’ils ne sont peut-être pas en mesure de traiter des dossiers médicaux complexes à grande échelle, ils conviennent parfaitement pour extraire du texte à partir de documents simples avec un formatage simple.

Les logiciels OCR gratuits ne parviennent régulièrement pas à traiter les documents manuscrits, les tableaux à plusieurs colonnes, les éléments de longue durée ou les images/numérisations de mauvaise qualité.

Voici quelques outils gratuits de reconnaissance optique de caractères à considérer :

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://nanonets.com/blog/ocr-for-hospitals/