환자 치료 및 의료 행정의 허브로서 병원은 종종 방대한 양의 서류 작업과 문서를 관리합니다. 수동 데이터 입력에 대한 전통적인 의존은 귀중한 시간을 소비하고 심각한 결과를 초래할 수 있는 오류 위험을 초래합니다.

Enter 광학 문자 인식(OCR) 소프트웨어는 병원이 문서화 프로세스를 처리하는 방식을 바꾸는 놀라운 기술입니다. OCR 소프트웨어는 의료 기관이 직면한 가장 시급한 과제에 대한 솔루션을 제공하면서 게임 체인저로 등장했습니다.

이러한 과제는 무엇입니까?

• 풍부한 서류 작업: 병원에는 환자 기록, 처방전부터 청구서, 보험 양식에 이르기까지 매일 서류 작업이 넘쳐납니다. 이러한 종이의 홍수는 물류상의 악몽을 야기하고 중요한 정보의 신속하고 정확한 검색을 방해합니다.
• 데이터 정확성 보장: 의료에서는 정확성이 가장 중요하며, 환자 정보나 의료 기록의 오류는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 수동으로 데이터를 입력하면 사람의 실수가 발생하기 쉬우며, 이로 인해 잘못된 해석, 전사 오류가 발생하고 환자 안전이 위태로워집니다.
• 규정 준수 및 보안 문제 해결: 의료 산업은 환자 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보호하기 위한 초석인 건강 보험 이동성 및 책임법(HIPAA)을 통해 엄격한 규제 프레임워크에 따라 운영됩니다. HIPAA 준수는 의료 기관이 협상할 수 없으며, 준수가 실패하면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

시간이 생사의 문제가 될 수 있는 분야에서는 효율적인 문서 관리의 필요성이 그 어느 때보다 절실합니다.

10년 병원을 위한 상위 2024개 OCR 소프트웨어는 다음과 같습니다.

Nanonet의 AI 기반 OCR 소프트웨어를 사용하여 수동 데이터 입력을 자동화합니다. 문서에서 데이터를 즉시 캡처하고 데이터 워크플로를 자동화합니다. 처리 시간을 줄이고 수동 작업을 제거합니다.

병원용 OCR이란 무엇입니까?

OCR 소프트웨어 또는 광학 문자 인식 소프트웨어는 다양한 유형의 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 병원에서 OCR 소프트웨어는 환자 치료, 행정, ​​의료 프로세스와 관련된 방대한 양의 서류 작업과 문서를 디지털화하고 관리하는 데 매우 중요합니다.

병원용 OCR 소프트웨어의 주요 특징과 기능은 다음과 같습니다.

1. 문서 디지털화
   OCR 소프트웨어를 사용하면 병원에서는 환자 기록, 의료 차트, 처방전, 청구 정보 등의 실제 문서를 디지털 형식으로 변환할 수 있습니다. 이러한 디지털화 프로세스를 통해 중요한 의료 정보를 보다 쉽게 ​​저장, 검색 및 공유할 수 있습니다.
2. 텍스트 추출
   OCR의 주요 기능 중 하나는 스캔한 문서나 이미지에서 텍스트를 추출하는 것입니다. 의료 환경에서 이는 손으로 쓴 메모, 인쇄된 문서 또는 양식에서 중요한 세부 정보를 캡처하여 보다 효율적인 데이터 관리에 기여하는 데 특히 유용합니다.
3. 데이터 정확도
   OCR 소프트웨어는 수동 데이터 입력과 관련된 오류를 최소화합니다. 문서에서 텍스트 추출을 자동화하면 전사 실수의 위험이 줄어들고 환자 정보가 정확하게 기록되고 유지 관리됩니다.
4. 작업 흐름 효율성
   병원 환경에서는 관리 프로세스를 간소화하는 것이 필수적입니다. OCR 소프트웨어는 문서 처리를 자동화하여 업무 흐름 효율성을 향상시켜 의료 전문가가 서류 작업보다는 환자 치료에 더 집중할 수 있도록 해줍니다.
5. 검색 및 검색
   디지털화된 문서는 검색이 가능해 정보를 빠르고 쉽게 검색할 수 있습니다. 의료 직원은 특정 환자 기록이나 관련 의료 정보를 효율적으로 찾을 수 있어 더 빠른 의사 결정과 환자 치료 개선에 기여할 수 있습니다.
6. 규정 준수 및 보안
   OCR 소프트웨어는 병원이 HIPAA와 같은 의료 개인 정보 보호법에 명시된 규정을 포함하여 규제 표준을 준수하는 데 도움이 됩니다. 암호화, 액세스 제어, 개인 건강 정보(PHI) 수정 등의 기능을 통해 민감한 환자 정보를 안전하게 처리할 수 있습니다.
7. 전자 건강 기록(EHR) 시스템과 통합
   많은 OCR 솔루션은 전자 건강 기록(EHR) 시스템과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 이러한 통합을 통해 디지털화된 정보를 병원 인프라로 원활하게 전송하여 의료 데이터 관리에 대한 응집력 있고 중앙 집중화된 접근 방식을 촉진할 수 있습니다.
8. 언어 지원
   병원에서는 여러 언어로 된 문서를 처리하는 경우가 많습니다. 강력한 언어 지원을 갖춘 OCR 소프트웨어는 다양한 언어로 작성된 문서에서 텍스트를 정확하게 처리하고 추출하여 의료 문서의 포괄성을 보장합니다.

2024년 최고의 병원용 OCR 소프트웨어

병원에 가장 적합한 OCR 중 일부를 살펴보겠습니다.

1. 나노넷

Nanonets는 의료 문서에서 직면하는 고유한 문제를 해결하기 위한 맞춤형 접근 방식을 제공하는 뛰어난 병원용 OCR 소프트웨어 솔루션으로 두각을 나타냅니다.

고급 기계 학습 알고리즘은 손으로 쓴 메모와 복잡한 양식을 포함한 다양한 의료 문서에서 텍스트를 정확하게 추출하는 데 탁월합니다. Nanonets의 탁월한 데이터 정확성은 환자 기록의 정확한 기록을 보장하여 오류 위험을 최소화하고 의료 전문가가 최적의 치료를 제공할 수 있도록 지원합니다.

Nanonets의 주요 강점 중 하나는 전자 건강 기록(EHR) 시스템과의 원활한 통합으로 종이에서 디지털 워크플로우로의 전환을 손쉽게 간소화한다는 것입니다. 암호화 및 PII 수정을 포함한 소프트웨어의 강력한 보안 기능은 HIPAA와 같은 의료 규정의 엄격한 준수 요구 사항에 부합합니다.

Nanonets는 효율성과 데이터 정확성을 향상하여 병원 문서 관리를 혁신할 뿐만 아니라 의료 기관이 규제 표준을 충족하고 환자 기밀을 우선시할 수 있도록 지원합니다.

장점 :

• 현대 UI
• 많은 양의 문서 처리
• 합리적인 가격
• 사용 용이성
• 제로 샷 또는 제로 트레이닝 데이터 추출
• 데이터의 인지적 캡처 – 결과적으로 최소한의 개입
• 사내 개발자 팀이 필요하지 않습니다.
• 알고리즘/모델을 훈련/재훈련할 수 있습니다.
• 훌륭한 문서 및 지원
• 많은 사용자 정의 옵션
• 다양한 통합 옵션
• 정확한 다국어 OCR
• 여러 회계 소프트웨어와의 원활한 양방향 통합
• 개발자를 위한 훌륭한 OCR API

단점 :

• 테이블 캡처 UI가 더 좋을 수 있습니다.

Nanonets의 사전 훈련된 OCR 추출기로 시작하거나 나만의 것을 만들어라. 맞춤형 OCR 모델. 당신은 또한 수 데모 예약 OCR에 대해 자세히 알아보려면 사용 사례!

2. ABBYY 유연성

ABBYY FlexiCapture는 다양한 의료 문서의 데이터를 캡처하고 디지털화하는 데 탁월한 OCR 솔루션입니다. 정교한 기계 학습 알고리즘을 갖춘 FlexiCapture는 텍스트 추출 시 높은 정확성을 보장하므로 환자 기록, 처방전 및 기타 의료 관련 서류를 복사하는 데 이상적입니다.

장점 :

• 이미지를 매우 잘 인식합니다.
• 하드 카피 결과를 시스템에 저장하기 쉬움
• ERP 시스템과 잘 통합
• 문서에서 데이터 추출을 자동화합니다.

단점 :

• 초기 설정은 어렵고 복잡 할 수 있습니다.
• 의료 문서 자동 처리가 설정되지 않았습니다.
• 기성 템플릿 없음
• 커스터마이징이 어렵다
• 사용 가능한 리소스 없음
• RPA 솔루션과 더 잘 통합 될 수 있습니다.
• 저해상도 이미지 / 문서의 낮은 정확도
• 특정구간에만 오류가 있어도 일괄검증 보류
• 건너뛰어야 하는 항목에 대해서도 광고 항목 오류 메시지가 나타납니다.
• RESTful API는 온프레미스 버전에서 사용할 수 없습니다.

3. ABBYY 파인리더

FineReader는 주로 개인 사용자와 소규모 기업을 위해 설계되었으며 스캔한 문서, 이미지 및 PDF를 편집 및 검색 가능한 형식으로 변환하는 강력한 OCR 기능을 제공합니다. 인쇄된 문서를 디지털화하거나, 책에서 텍스트를 추출하거나, 종이 기반 콘텐츠를 전자 형식으로 변환하는 데 탁월한 선택입니다. FineReader는 다재다능하고 사용자 친화적이지만 의료 환경에서 일반적으로 발생하는 복잡한 대규모 문서 처리에 필수적인 일부 고급 자동화 및 데이터 캡처 기능이 부족할 수 있습니다.

ABBYY FineReader를 사용하면 인쇄된 의료 문서를 디지털 형식으로 변환하거나 의학 교과서에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.

장점 :

• 수동 수정을위한 키보드 친화적 OCR 편집기
• 매우 명확한 인터페이스
• 여러 형식으로 내보내기
• 고유 한 문서 비교 기능

단점 :

• 빠른 검색을위한 전체 텍스트 인덱싱 부족
• 학습 곡선 필요
• 가격이 엄청나게 높을 수 있습니다.
• 문서 변경 내역을 볼 수 없음
• 여러 파일을 하나로 병합할 수 없음
• 약간의 후처리가 필요할 수 있음
• UI가 처음에는 압도적일 수 있습니다.
• 대용량 파일 처리 속도가 느림

이미지-텍스트 추출 또는 PDF 데이터 추출을 위해 OCR 소프트웨어가 필요합니까? Nanonets의 실제 작동 모습을 확인해보세요!

Omnipage는 대용량 의료 문서 처리 작업을 자동화할 수 있는 강력한 PDF OCR 소프트웨어입니다. 이 소프트웨어에는 스캔한 문서에서 텍스트와 데이터를 정확하게 추출하는 고급 OCR 기능이 탑재되어 있습니다. 의료 분야에서 이 기능은 의료 기록, 처방전 등 다양한 소스에서 관련 정보를 캡처하는 데 중요합니다.

혜택 :

• 매우 정확한 텍스트 추출과 처방전, 테스트 보고서와 같은 의료 문서의 데이터를 통해 다운스트림 데이터 흐름 오류를 최소화합니다.
• OCR 이전에 스캔하거나 촬영한 의료 문서의 품질을 향상시킬 수 있는 다양한 내장 필터 및 도구를 제공합니다.

제한 사항 :

• AP 자동화 워크플로 또는 API 통합 설정에는 기술 지식이 없는 사용자에게 적합하지 않은 복잡한 설정이 포함됩니다.
• 인터페이스는 학습 곡선이 가파르고 더 직관적이어서 병원 채택을 방해할 수 있습니다.
• UI는 직관적이지 않으며 바쁜 의료 전문가에게는 적합하지 않을 수 있습니다.

5. IBM 데이터캡

IBM Datacap은 강력한 문서 캡처 및 처리 소프트웨어입니다. Datacap은 의료 기관이 의료 문서의 캡처, 인식 및 분류를 간소화하여 환자 기록, 처방전 및 기타 문서를 디지털화하는 데 도움을 줍니다. AI 기반 지능형 처리 및 기계 학습과 같은 고급 기능을 통해 Datacap은 복잡한 문서 처리를 자동화하여 정확성을 높이고 수동 데이터 입력 부담을 줄입니다.

Datacap과 IBM Cloud Pak for Business Automation의 통합은 의료 문서 관리를 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 다중 채널 입력, 다양한 애플리케이션으로 내보내기, 적응력이 뛰어난 규칙 기반 캡처 워크플로우를 지원합니다.

장점 :

• 데이터 캡처에서 복잡한 애플리케이션 구성
• 스캐닝 메커니즘
• 사용 용이성

단점 :

• 온라인 지원이 거의 없음
• UI가 더 직관적 일 수 있습니다.
• 설정이 번거로울 수 있습니다.
• 천천히
• 사용자 지정 흐름을 만드는 것은 간단하지 않습니다.
• 일괄 커밋에는 시간이 걸립니다

사용 시작 자동화를 위한 나노넷. 다양한 OCR 모델을 시도하거나 데모 신청 . 찾아 Nanonets의 사용 사례를 제품에 적용하는 방법

6. Google 문서 AI

Google Document AI는 머신러닝을 활용하여 구조화되지 않은 문서에서 중요한 정보를 추출하는 강력한 문서 처리 도구입니다. Document AI는 의료 기록, 처방전, 송장에서 중요한 데이터를 자동으로 추출하여 의료 부문의 관리 업무를 간소화할 수 있습니다. 자연어 처리 및 지능형 데이터 추출의 고급 기능은 문서 처리의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 기여합니다.

장점 :

• 설정하기 쉬운
• 다른 Google 서비스와 잘 통합됩니다.
• 정보 저장
• 속도

단점 :

• AI 모듈에는 적절한 문서가 없습니다.
• 기존 모듈 및 라이브러리의 사용자 정의가 어렵습니다.
• Python 또는 기타 코딩 언어에 적합하지 않음
• 오래된 API 문서
• 고급 레벨
• 하이브리드 클라우드 배포에 적합하지 않음
• 맞춤형 AI 알고리즘이 필요한 사용 사례에는 적합하지 않음

AWS 텍스트트랙트 Amazon Web Services의 광학 문자 인식(OCR) 엔진입니다. 의료를 포함한 다양한 산업 분야의 애플리케이션을 사용하여 스캔한 이미지와 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환할 수 있습니다.

다양한 문서 유형 및 언어의 텍스트를 인식하는 Tesseract의 다양성은 의료 시스템의 상호 운용성을 향상시킵니다. AWS Tesseract는 종이 기반 문서를 디지털 형식으로 자동 변환함으로써 의료 기관의 효율성 향상, 데이터 정확성 향상 및 전반적인 환자 치료 개선에 기여합니다.

장점 :

• 종량제 청구 모델
• 사용 용이성
• 테이블 및 양식에 적합

단점 :

• 훈련 할 수 없음
• 다양한 정확도
• 손으로 쓴 문서 용이 아닙니다.

PDF 문서에서 데이터를 스크랩하고, PDF 테이블을 Excel로 변환하거나, 테이블 추출을 자동화하고 싶으십니까? Nanonets PDF 스크레이퍼를 확인하거나 PDF 파서 PDF 데이터를 스크랩하거나 대규모로 PDF를 구문 분석하려면!

8. 문서 파서

Docparser는 송장, 양식, 영수증 등 비정형 문서를 정형 데이터로 변환하는 문서 구문 분석 및 데이터 추출 플랫폼입니다. Docparser는 의료 기록, 보험 양식 및 기타 의료 관련 문서에서 주요 정보를 자동으로 추출하여 의료 분야의 문서 처리를 간소화할 수 있습니다. 고급 구문 분석 기능을 통해 특정 데이터 필드를 추출할 수 있어 환자 정보를 정확하고 효율적으로 디지털화할 수 있습니다.

장점 :

• 간편한 설정
• 지피에 통합

단점 :

• 웹 후크가 때때로 실패 함
• 구문 분석 규칙을 선택하려면 약간의 교육이 필요합니다.
• 템플릿이 충분하지 않습니다.
• 영역 OCR 접근 방식 – 알 수 없는 템플릿을 처리할 수 없음
• UI가 더 좋을 수 있습니다.
• 페이지로드 속도가 느림
• 문서화가 더 나을 수 있습니다

9. 어도비 아크로뱃 DC

Adobe Acrobat은 PDF(Portable Document Format) 파일 생성, 편집, 변환 및 관리를 위해 Adobe Inc.에서 개발한 포괄적인 소프트웨어 및 서비스 제품군입니다. 광학 문자 인식은 스캔한 종이 문서나 이미지를 편집 및 검색 가능한 텍스트로 변환하는 Adobe Acrobat 내의 기능입니다.

Adobe Acrobat OCR을 사용하면 사용자는 스캔한 문서에서 텍스트를 인식하고 추출할 수 있으므로 PDF 파일 내의 콘텐츠를 편집, 검색 및 조작할 수 있습니다. 이 기능은 원본 문서가 편집할 수 없는 이미지 형식으로만 존재하는 시나리오에서 특히 유용하므로 텍스트 기반 정보로 작업할 때 유연성과 접근성이 향상됩니다.

장점 :

• 안정성/호환성
• 사용 용이성

단점 :

• 고급 레벨
• 독점적 인 OCR 소프트웨어가 아닙니다.
• 시스템에 무거움
• 하드 디스크의 많은 공간을 차지합니다.
• Sharepoint 또는 Dropbox와 같은 서비스와 통합하기 어려움
• Adobe Creative Cloud 라이선스가 필요합니다.

10. 클리파

Klippa는 고급 OCR(광학 문자 인식) 및 기계 학습 기술을 사용하여 구조화되지 않은 문서에서 관련 정보를 정확하게 식별, 분류 및 추출하여 수동 데이터 입력과 오류 위험을 줄입니다.

의료 분야에 Klippa를 적용하면 효율성이 향상되고, 데이터 관리의 정확성이 향상되며, 규제 표준 준수가 강화됩니다.

장점 :

• 빠른 설정
• 훌륭한 지원
• 개발자를위한 훌륭한 API
• 명확하고 간결한 API 문서
• 회계 프로그램과 잘 연결
• 경쟁력있는 가격대
• 통합

단점 :

• OCR 인식이 더 좋을 수 있습니다.
• 제한된 템플릿 사용자 정의
• 제한된 화이트 라벨 사용자 정의
• 대량 조정은 지원되지 않습니다.
• VAT가 종종 올바르게 표시되지 않음
• 앱이 자주 충돌합니다.
• OCR 모델을 훈련 할 수 없습니다.
• 선택지가 많기 때문에 선택 과정이 간단하지 않습니다.

나노 넷 OCR API 흥미로운 것이 많다 사용 사례 비즈니스 성과를 최적화하고 비용을 절감할 수 있으며,, 성장을 촉진합니다. 찾아 Nanonets의 사용 사례를 제품에 적용하는 방법

다른 주목할만한 언급은 다음과 같습니다. 베리피, 레디리스, 침해, 로섬 & 히 파토스. 또한, 주요 내용을 확인하세요. 나노넷의 대안.

다음은 몇 가지 중요한 OCR 소프트웨어 기능 및 매개 변수에 대해 위에 나열된 모든 OCR 소프트웨어를 빠르게 비교 한 것입니다.

Nanonets가 병원을 위한 가장 포괄적인 OCR 소프트웨어인 이유는 무엇입니까?

Nanonets OCR 소프트웨어는 쉽고 유연한 설정, 약 하루 정도 소요됩니다. 그만큼 지능형 자동화 플랫폼 핸들 비정형 데이터 큰 어려움 없이 AI가 처리해 줍니다. 일반적인 데이터 제약 쉽게.

병원에서 Nanonets OCR의 이점은 더 나은 정확성, 경험 및 확장성 그 이상입니다.

1. 데이터 캡처 및 입력 -Nanonets OCR을 사용하면 처방전, 청구서, 기존 의료 데이터 등의 데이터를 몇 초 내에 정확하게 캡처할 수 있습니다. 추출된 데이터는 모든 병원 관리 소프트웨어에 직접 연결될 수 있어 수동으로 데이터를 입력할 필요성이 줄어들고 정확성이 향상됩니다.
2. 문서화 및 저장 — Nanonets OCR은 모든 의료 문서의 편집 가능한 디지털 사본을 쉽게 만들 수 있습니다. 이러한 문서는 필요할 때마다 쉽게 저장하고 검색할 수 있습니다.
3. 품질 관리-Nanonets OCR은 문서가 시스템에 수집되거나 승인을 위해 전송되기 전에 여러 승인 단계를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 오류를 조기에 식별하고 재작업에 필요한 리소스와 비용을 줄일 수 있습니다.
4. 사용자 친화적인 인터페이스: Nanonets는 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어 광범위한 기술 교육 없이도 의료 전문가가 접근할 수 있습니다.

병원용 무료 OCR 소프트웨어가 있습니까?

Tesseract와 같은 오픈 소스 OCR 엔진에서 실행되는 이 무료 솔루션은 사진을 변환하는 데 도움이 됩니다. PDF 파일, TIFF 또는 스캔한 문서를 편집 가능한 디지털 텍스트 형식으로 변환합니다. 복잡한 의료 기록을 대규모로 처리할 수는 없지만 간단한 형식의 간단한 문서에서 텍스트를 추출하는 데는 적합합니다.

무료 OCR 소프트웨어는 손으로 쓴 문서, 여러 열로 구성된 표, 줄이 긴 항목 또는 품질이 낮은 이미지/스캔을 정기적으로 처리하지 못합니다.

고려해야 할 몇 가지 무료 광학 문자 인식 도구는 다음과 같습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://nanonets.com/blog/ocr-for-hospitals/