환자 등록 양식에서 데이터를 추출하려고 합니까? Nanonets OCR 소프트웨어를 사용하여 98% 이상의 정확도로 필드를 추출하십시오.

의료 산업은 많은 양의 데이터를 수용하며 대부분은 구조화되지 않고 복잡합니다. 사용 가능한 데이터가 단편화되고 격리되어 있기 때문에 개인 건강 정보는 그 잠재력을 최대한 활용하지 못했습니다.

그러나이 데이터를 올바르게 추출하고 구성하여 정확하고 신뢰할 수있는 정보를 생성하여 조기 발견, 진행 지연 및 여러 질병 예방, 높고 증가하는 의료 비용 절감 및 환자 개선이라는 의료 목표를 달성하는 데 활용할 수 있다면 전반적으로 향상된 환자 치료를 제공하기 위한 커뮤니케이션.

환자 등록 양식과 그 내용은 무엇입니까?

환자 등록 양식은 의료기관을 처음 방문하는 환자가 작성하는 문서입니다. 이를 통해 의료 제공자는 의도한 치료를 받기 위해 등록하기 전에 개인 및 건강 관련 정보를 수집할 수 있습니다.

환자 등록 양식의 내용은 의료 기관마다 다르지만 일반적인 내용은 다음과 같습니다.

첫 번째 섹션에서는 환자의 이름, 성별, 생년월일, 주소, 결혼 여부, 연락처 정보 및 주민등록번호 또는 여권번호 형식의 식별 번호를 포함하여 환자의 세부 정보를 묻습니다.

두 번째 섹션에는 비상시 연락할 담당자, 친족 또는 미성년자의 법적 후견인에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

세 번째 섹션에는 회사 이름, 보험 번호 및 정책을 포함하여 환자의 보험 체계에 대한 정보가 있습니다.

다음 섹션에는 환자의 날짜로 서명해야 하는 환자 선언, 기밀 유지 계약 및 기타 법적 구속력이 있는 조건을 포함하는 환자 동의서 양식이 있습니다.

또한 병력, 환자가 현재 복용하고 있는 약물, 알레르기, 가족력, 약물 남용 이력 등을 포함하는 섹션이 있습니다.

출처

A. 수동 데이터 입력

이 방법에서는 운영자가 환자 등록 양식의 정보를 데이터베이스에 수동으로 입력합니다. 이러한 전통적인 데이터 입력 방법은 운영자 요인에 따라 달라지며 자동화 시스템에 비해 장점보다 단점이 더 많습니다.

장점

수동 데이터 입력에는 고도로 숙련된 직원과 정교한 소프트웨어 및 하드웨어가 데이터를 컴파일하고 제시할 필요가 없으므로 운영자 교육 및 인프라 측면에서 자본 지출이 줄어들 것입니다.

단점

건강 기록이 매우 상세하기 때문에 데이터 추출에는 몇 시간이 걸리고 지침 및 정의를 준수하지 않아 입력 및 계산 중에 의료 정보에 오류가 추가될 수 있으며 데이터가 균일하지 않을 수 있습니다. 이로 인해 계단식 효과가 발생하여 진단 불량, 잘못된 처방 및 불리한 환자 결과를 초래할 수 있습니다.

추출된 데이터의 복잡성으로 인해 기존 방법은 예측을 위해 일반적으로 수집된 제한된 수의 변수만 사용합니다. 이로 인해 환자에 대한 거짓 양성 및 거짓 경보가 생성되어 경고 피로가 발생할 수 있으며 임상적으로 중요한 이벤트가 누락되어 환자 관리가 불량해질 수 있습니다.

B. 전자 건강 기록(EHR)

EHR은 병원, 일반 의사 진료, 실험실, 약국 등을 포함한 많은 의료 기관에서 조각화되고 격리된 대량의 데이터를 캡처합니다.

장점

EHR은 데이터 입력, 계산, 지침 및 데이터 정의 비준수에서 운영자 수준의 오류를 줄여 의료 오류를 줄였습니다. 2011년 미국 의사들 사이에서 수행된 연구에 따르면 EHR이 가능한 투약 오류의 65%를 경고하고 62% 중요한 실험실 가치의 78%까지 전반적인 환자 치료를 향상시킵니다.

EHR과 딥러닝 기법을 활용한 정확한 예측에 따른 적절한 진단, 적절한 조사, 관리를 통해 의료비를 절감했습니다.

EHR의 사용으로 환자 수준 정보가 여러 조직 간에 공유되는 건강 정보 교환(HIE) 프로세스가 가능해졌습니다. 이로 인해 환자가 다른 위치에 있는 의료 제공자에게 의료 지원을 요청할 때 의사가 자신의 의료 기록에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

단점

의료 기관마다 데이터 표시 형식이 약간 다릅니다. 한편, 가이드라인이 다르며 국제질병분류(ICD)를 통한 진단은 EHR 예측에 무작위 오류를 추가할 수 있습니다. 따라서 통일된 용어, 시스템 아키텍처 및 색인이 없으면 EHR에서 기대되는 이점이 줄어들 수 있습니다.

EHR은 하드웨어 및 운영자 교육을 위한 높은 시작 비용과 관련이 있으며 이는 컴퓨터 사용 능력 및 데이터베이스 처리에 대한 사용자의 불평등으로 인해 가변적일 수 있습니다.

많은 양의 데이터가 함께 수집되고 적절한 보안 조치가 마련되지 않아 환자의 민감한 정보의 기밀성과 보안이 위태로워집니다.

C. 하이브리드 접근법

EHR에서 사용할 수 있는 정보는 비표준 코드 및 구조의 형태로 되어 있기 때문에 Dynamic ETL(Extraction, Transformation, and Loading)과 같은 건강 데이터 변환 및 로딩 접근 방식이 EHR 데이터를 공통 형식으로 재구성하고 변환하는 것이 실용화되었습니다. 다양한 조직과 연구 데이터 네트워크 간에 조화를 이루는 표준 용어.

나노넷츠는 의료 자동화가 가능한 AI 기반 OCR 소프트웨어(GDPR & SOC2 민원)입니다. 문서 처리 코드 없는 워크플로.

Nanonets는 다음을 포함하여 의료 문서 처리의 여러 단계를 자동화할 수 있습니다.

문서 업로드, 데이터 추출, 데이터 처리 (데이터 정리, 서식 지정, 변환), 승인 및 문서 보관.

Nanonets는 특정 요구 사항을 준수하며 코드가 전혀 없는 플랫폼이므로 조직의 모든 사람이 사용할 수 있습니다.

이를 사용하여 의료 등록 양식에서 데이터를 추출하는 방법을 살펴보겠습니다.

먼저 사용하려면, Nanonets에서 무료 계정 만들기 또는 귀하의 계정에 로그인하십시오.

사용자 지정 OCR 모델을 선택합니다. 이 모델을 교육하려면 XNUMX개의 의료 보고서를 제공해야 합니다.

학습을 마치면 이제 데이터 형식을 지정하는 규칙을 설정할 수 있습니다. 이러한 코드 없는 규칙을 사용하여 XNUMX의 수를 변경하거나 데이터베이스에서 값을 조회하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

다음 단계는 의료 보고서에서 데이터를 내보내려는 방법을 내보내고 선택하는 것입니다. 옵션을 탐색하거나 통합을 선택하고 의료 EHR 시스템에 직접 연결하십시오.

더 할 필요가 있습니까? 사용 사례를 설명할 수 있는 AI 전문가와 통화를 설정하면 워크플로를 설정해 드립니다.

왜 나노 넷인가?

Nanonets는 지능형 OCR 플랫폼입니다. 환자 등록 양식에서 텍스트를 식별하기 위한 템플릿이 필요하지 않습니다. 인식할 수 없는 문서의 텍스트를 쉽게 식별할 수 있습니다.

사용하기 쉽고 1일 안에 설정할 수 있으며 데이터 추출 중에 99% 이상의 정확도를 보장합니다.

그러나 일반 OCR 기능과 별도로 Nanonets를 차별화하는 요소는 다음과 같습니다.

비교할 수 없는 이미지 처리

환자 등록 양식은 의료 기관마다 다양한 형식을 가질 수 있습니다. Nanonets는 시작하기에 완벽하지 않은 모든 문서 또는 이미지에서 데이터 추출을 처리할 수 있습니다. 고급 사전 및 사후 처리를 통해 플랫폼은 기울기 보정, 방향 변경, 회전, 자르기 및 퍼지 일치를 수행할 수 있으므로 매번 등록 양식에서 정확한 데이터를 얻을 수 있습니다.  

동급 최고의 OCR

Nanonets는 98% 이상의 정확도로 의료 문서에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 40개 이상의 언어를 감지할 수 있으며 맞춤형 OCR 지원을 지원합니다.

강력한 통합

Nanonets를 사용하면 시스템에 대한 데이터 입력을 쉽게 자동화할 수 있습니다. Nanonets 통합을 통해 실시간으로 500개 이상의 비즈니스 소프트웨어에서 문서를 스캔하고 환자 프로필을 업데이트합니다.

자동화된 맞춤형 워크플로

코드 없는 워크플로우로 문서 검사, 환자 온보딩, 데이터 서식 지정, 데이터 강화, 의료 보고서 수집, 데이터 동기화, 문서 일치 등을 자동화합니다. 규칙을 입력하고 자동 조종 모드로 설정하기만 하면 됩니다.

그리고 더. Nanonets는 필요에 따라 사용자 정의할 수 있으며 화이트 라벨 OCR 소프트웨어와 온프레미스 또는 클라우드 호스팅 옵션을 제공합니다.

환자 등록 양식에서 데이터를 추출해야 합니까?

그렇다면, 나노넷으로 향하다 or 우리 팀과 통화 일정을 잡습니다.

Technology

EHR을 사용하는 건강 정보 관리 시스템은 고속의 안정적인 인터넷 액세스, 하드웨어 및 소프트웨어와 함께 값비싼 네트워크 연결이 필요합니다. 시작 비용이 높고 저렴하고 효과적인 기술을 사용할 수 없기 때문에 자동화된 데이터 추출의 인공 지능 기반 방법을 구현하는 것은 일부 조직에서 일관된 프로그램일 뿐입니다.

데이터 소유권

의료 제공자 간의 기존 경쟁 관계로 인해 교환되는 정보의 유형과 양에 대한 문제가 발생합니다. 공유되는 독점 정보는 기술 공급업체에 의해 '읽기 전용'으로 제한됩니다. 따라서 최신 정보를 사용할 수 없습니다.

환자의 프라이버시 문제

개인의 건강정보를 다루기 때문에 개인정보 보호법을 준수하는 환자 진료를 위해서만 기관 간 정보 공유가 이루어집니다. 불법적인 정보 공개를 방지하기 위해 법적 책임이 있습니다. 따라서 데이터 교환의 손상 위험은 항상 잠재적인 보상보다 커야 합니다.

A. 데이터 정확도 향상

느리고 오류가 발생하기 쉬운 전통적인 데이터 입력 방법이 귀중한 직원의 재능을 낭비하는 대신 자동화된 데이터 추출은 반복 사용으로 더 높은 정확성을 보장합니다.

EHR 및 자유 텍스트에서 추출한 데이터가 딥 러닝 기술에 통합됨에 따라 의료 품질 및 결과와 리소스 활용에 관한 다양한 의료 영역에 대해 유효하고 정확한 예측이 이루어집니다. 신뢰할 수 있고 정확한 정보는 정확한 진단과 적절한 관리에 도움을 주어 환자의 결과를 향상시킵니다.

B. 효율성 향상

자동화 시스템은 아직 충분히 활용되지 않은 파편화되고 고립된 개인 건강 정보를 구조화된 형태로 통합하여 제공되는 치료의 효과와 효율성을 향상시킬 것입니다.

2016년에 수행된 연구에 따르면 데이터 분석가는 근무 시간의 20%만 데이터 분석에 사용하고 나머지 시간은 데이터 수집 및 추출에 사용합니다. 자동화된 데이터 추출은 오류가 발생하기 쉬운 수동 데이터 추출에 낭비되는 인력과 시간을 줄이고 환자 치료를 향상하도록 지시합니다.

C. 향상된 환자 관리

사람들은 다른 위치에서 의료 시설을 이용할 것입니다. 따라서 상호 연결되고 자동화된 시스템은 의료 제공자에게 환자의 상태에 대한 명확한 그림을 제공하고 일관되고 효과적인 관리를 제공할 수 있습니다. 미국 의사의 30 – 50%는 전자 시스템이 권장 치료 및 적절한 조사를 제공하는 데 도움이 되고 연구 모집단의 78%에서 향상된 전체 환자 치료를 통해 좋은 환자 커뮤니케이션을 허용한다고 보고했습니다.

D. 비용 절감

환자 기록은 서로 다른 영역에서 다양한 데이터를 제공하기 때문에 수동 데이터 입력은 시간과 비용이 많이 들며 가치가 낮은 잘못된 결과를 낳습니다. 자동화된 데이터 추출은 시작 비용이 높지만 장기적으로 인간의 노동력을 소비하는 정기적인 반복 활동을 자동화하여 구조화되고 정확한 데이터와 예측을 얻을 수 있다면 비용 절감을 달성할 수 있습니다.

격리된 데이터 수집과 달리 자동화된 데이터 추출 및 편집은 많은 의료 서비스 제공자가 사용할 수 있는 중앙에서 제어되는 개인 건강 정보 데이터베이스를 제공하여 데이터 복제 비용을 줄입니다.

E. 간소화된 작업 흐름 및 의사 결정

FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources) 및 딥 러닝 방법을 기반으로 하는 EHR은 여러 센터의 의료 이벤트에 대한 정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 수요에 도달하기 위해 사용 가능한 자원을 관리하는 데 도움이 될 사망률, 재입원, 입원 기간 등에 대한 예측이 수행됩니다. 환자 등록 양식에서 추출한 비구조화/반구조화 데이터는 치료 및 동반 질환의 효과와 단점을 식별하고 특정 조건을 가진 환자의 예상 결과를 결정하는 데 활용될 수 있습니다.

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