Als knooppunten voor patiëntenzorg en medische administratie beheren ziekenhuizen vaak grote hoeveelheden papierwerk en documentatie. De traditionele afhankelijkheid van handmatige gegevensinvoer kost kostbare tijd en introduceert het risico op fouten die kritieke gevolgen kunnen hebben.

Enter Optical Character Recognition (OCR)-software is een technologisch wonder dat de manier verandert waarop ziekenhuizen met documentatieprocessen omgaan. OCR-software heeft zich ontpopt als een gamechanger en biedt oplossingen voor enkele van de meest urgente uitdagingen waarmee zorginstellingen worden geconfronteerd.

Wat zijn deze uitdagingen?

• Papierwerk in overvloed: Ziekenhuizen worden dagelijks overspoeld met papierwerk, van patiëntendossiers en recepten tot factuurdocumenten en verzekeringsformulieren. Deze stortvloed aan papier vormt een logistieke nachtmerrie en belemmert het snel en accuraat ophalen van cruciale informatie.
• Zorgen voor nauwkeurigheid van gegevens: Nauwkeurigheid is van cruciaal belang in de gezondheidszorg, en fouten in patiëntinformatie of medische dossiers kunnen ernstige gevolgen hebben. Handmatige gegevensinvoer is gevoelig voor menselijke fouten, wat leidt tot verkeerde interpretaties en transcriptiefouten en de veiligheid van de patiënt in gevaar brengt.
• Nalevings- en beveiligingsproblemen aanpakken: De gezondheidszorgsector opereert onder strikte regelgevingskaders, met de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) als hoeksteen voor het waarborgen van de privacy en veiligheid van patiëntgegevens. Over de naleving van HIPAA kan niet worden onderhandeld voor zorginstellingen, en elke tekortkoming in de naleving ervan kan ernstige gevolgen hebben.

In een vakgebied waar tijd een kwestie van leven of dood kan zijn, is de behoefte aan gestroomlijnd documentbeheer urgenter dan ooit.

Hier vindt u de top 10 OCR-software voor ziekenhuizen in 2024.

Automatiseer handmatige gegevensinvoer met behulp van de AI-gebaseerde OCR-software van Nanonet. Leg direct gegevens uit documenten vast en automatiseer gegevensworkflows. Verkort de doorlooptijden en elimineer handmatige inspanningen.

Wat is OCR voor ziekenhuizen?

OCR-software, of Optical Character Recognition-software, converteert verschillende soorten documenten naar machinaal leesbare tekst. In ziekenhuizen is OCR-software van cruciaal belang bij het digitaliseren en beheren van grote hoeveelheden papierwerk en documenten die verband houden met patiëntenzorg, administratie en gezondheidszorgprocessen.

Dit zijn de belangrijkste kenmerken en functionaliteiten van OCR-software voor ziekenhuizen:

1. Digitalisering van documenten
   Met OCR-software kunnen ziekenhuizen fysieke documenten, zoals patiëntendossiers, medische dossiers, recepten en factuurgegevens, omzetten in digitale formaten. Dit digitaliseringsproces vergemakkelijkt het eenvoudiger opslaan, ophalen en delen van cruciale gezondheidszorginformatie.
2. Tekstextractie
   Een van de belangrijkste functies van OCR is het extraheren van tekst uit gescande documenten of afbeeldingen. In de gezondheidszorg is dit met name handig voor het vastleggen van belangrijke details uit handgeschreven notities, gedrukte documenten of formulieren, wat bijdraagt ​​aan een efficiënter gegevensbeheer.
3. Nauwkeurigheid van de gegevens
   OCR-software minimaliseert fouten die gepaard gaan met handmatige gegevensinvoer. Het automatiseren van tekstextractie uit documenten vermindert het risico op transcriptiefouten en zorgt ervoor dat patiëntinformatie nauwkeurig wordt vastgelegd en onderhouden.
4. Efficiëntie van de workflow
   Het stroomlijnen van administratieve processen is essentieel in een ziekenhuisomgeving. OCR-software verbetert de efficiëntie van de workflow door de documentverwerking te automatiseren, waardoor professionals in de gezondheidszorg zich meer kunnen concentreren op de patiëntenzorg en minder op het papierwerk.
5. Zoeken en ophalen
   Gedigitaliseerde documenten worden doorzoekbaar, waardoor informatie snel en eenvoudig kan worden teruggevonden. Zorgpersoneel kan op efficiënte wijze specifieke patiëntendossiers of relevante medische informatie lokaliseren, wat bijdraagt ​​aan snellere besluitvorming en verbeterde patiëntenzorg.
6. Naleving en beveiliging
   OCR-software helpt ziekenhuizen te voldoen aan wettelijke normen, waaronder de normen die zijn vastgelegd in de privacywetten in de gezondheidszorg, zoals HIPAA. Het zorgt voor een veilige verwerking van gevoelige patiëntinformatie, met functies zoals encryptie, toegangscontrole en redactie van beschermde gezondheidsinformatie (PHI).
7. Integratie met elektronische medische dossiers (EPD)-systemen
   Veel OCR-oplossingen zijn ontworpen om naadloos te integreren met systemen voor elektronische medische dossiers (EPD). Deze integratie vergemakkelijkt de soepele overdracht van gedigitaliseerde informatie naar de infrastructuur van het ziekenhuis, waardoor een samenhangende en gecentraliseerde aanpak van het beheer van gezondheidszorggegevens wordt bevorderd.
8. Taalondersteuning
   Ziekenhuizen hebben vaak te maken met documenten in meerdere talen. OCR-software met robuuste taalondersteuning kan tekst nauwkeurig verwerken en extraheren uit documenten die in verschillende talen zijn geschreven, waardoor inclusiviteit in zorgdocumentatie wordt gegarandeerd.

De beste OCR-software voor ziekenhuizen in 2024

Laten we eens kijken naar enkele van de beste OCR voor ziekenhuizen die beschikbaar zijn.

1. nanonetten

Nanonets onderscheidt zich als een geweldige OCR-softwareoplossing voor ziekenhuizen en biedt een aanpak op maat om de unieke uitdagingen aan te pakken waarmee gezondheidszorgdocumentatie te maken heeft.

De geavanceerde machine learning-algoritmen blinken uit in het nauwkeurig extraheren van tekst uit diverse medische documenten, inclusief handgeschreven aantekeningen en complexe formulieren. De uitzonderlijke gegevensnauwkeurigheid van Nanonets zorgt voor een nauwkeurige transcriptie van patiëntendossiers, waardoor het risico op fouten wordt geminimaliseerd en professionals in de gezondheidszorg worden ondersteund bij het leveren van optimale zorg.

Een van de belangrijkste sterke punten van Nanonets is de naadloze integratie met systemen voor elektronische medische dossiers (EPD), waardoor de overgang van papieren naar digitale workflows moeiteloos wordt gestroomlijnd. De robuuste beveiligingsfuncties van de software, waaronder encryptie en PII-redactie, komen overeen met de strenge nalevingsvereisten van gezondheidszorgregelgeving zoals HIPAA.

Nanonetten brengen niet alleen een revolutie teweeg in het documentbeheer van ziekenhuizen door de efficiëntie en nauwkeurigheid van de gegevens te verbeteren, maar stellen zorginstellingen ook in staat om te voldoen aan wettelijke normen en prioriteit te geven aan de vertrouwelijkheid van patiënten.

Voors:

• modern UI
• Verwerkt grote hoeveelheden documenten
• Redelijk geprijsd
• Gebruiksgemak
• Zero-shot of zero-training data-extractie
• Cognitieve vastlegging van gegevens – resulterend in minimale interventie
• Vereist geen intern team van ontwikkelaars
• Algoritmen/modellen kunnen worden getraind/bijgeschoold
• Geweldige documentatie en ondersteuning
• Veel aanpassingsmogelijkheden
• Ruime keuze aan integratiemogelijkheden
• Nauwkeurige meertalige OCR
• Naadloze 2-way integratie met meerdere boekhoudsoftware
• Geweldige OCR-API voor ontwikkelaars

nadelen:

• UI voor het vastleggen van tabellen kan beter zijn

Ga aan de slag met de vooraf getrainde OCR-extractors van Nanonets of bouw je eigen aangepaste OCR-modellen. Je kan ook een demo plannen voor meer informatie over onze OCR use cases!

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture is een OCR-oplossing die uitblinkt in het vastleggen en digitaliseren van gegevens uit verschillende medische documenten. Met zijn geavanceerde machine learning-algoritmen zorgt FlexiCapture voor een hoge nauwkeurigheid bij het extraheren van tekst, waardoor het ideaal is voor het transcriberen van patiëntendossiers, recepten en ander gezondheidszorggerelateerd papierwerk.

Voors:

• Herkent afbeeldingen heel goed
• Eenvoudig op te slaan resultaat op papier in het systeem
• Integreert goed met ERP-systemen
• Automatiseert gegevensextractie uit documenten (tot op zekere hoogte)

nadelen:

• De eerste installatie kan moeilijk en complex zijn
• Automatische verwerking van MEDISCHE DOCUMENTEN niet ingesteld
• Geen kant-en-klare sjablonen
• Moeilijk aan te passen
• Geen middelen beschikbaar
• Kan een betere integratie hebben met RPA-oplossingen
• Lage nauwkeurigheid met afbeeldingen / documenten met een lage resolutie
• Batchverificaties worden opgehouden, zelfs als er een fout is in een bepaalde sectie
• Foutmeldingen voor regelitems verschijnen zelfs voor items die moeten worden overgeslagen
• RESTful API is niet beschikbaar in de on-prem versie

3. ABBYY Finereader

FineReader is in de eerste plaats ontworpen voor individuele gebruikers en kleine bedrijven en biedt krachtige OCR-mogelijkheden voor het converteren van gescande documenten, afbeeldingen en PDF's naar bewerkbare en doorzoekbare formaten. Het is een uitstekende keuze voor het digitaliseren van gedrukte documenten, het extraheren van tekst uit boeken of het converteren van papieren inhoud naar elektronische formaten. Hoewel FineReader veelzijdig en gebruiksvriendelijk is, mist het mogelijk enkele geavanceerde functies voor automatisering en gegevensvastlegging die essentieel zijn voor complexe, grootschalige documentverwerking die gebruikelijk is in gezondheidszorgomgevingen.

ABBYY FineReader kan worden gebruikt om gedrukte medische documenten om te zetten in digitale formaten of om tekst uit medische leerboeken te extraheren.

Voors:

• Toetsenbordvriendelijke OCR-editor voor handmatige correcties
• Uitzonderlijk duidelijke interface
• Exporteert naar meerdere formaten
• Unieke functie voor het vergelijken van documenten

nadelen:

• Ontbreekt volledige tekstindexering voor snelle zoekopdrachten
• Vereist een leercurve
• Prijzen kunnen onbetaalbaar zijn
• Kan de geschiedenis van documentwijzigingen niet bekijken
• Kan niet meerdere bestanden samenvoegen tot één
• Misschien wat nabewerking nodig
• De gebruikersinterface kan in het begin overweldigend zijn
• Traag om grote bestanden te verwerken

Heeft u OCR-software nodig voor het extraheren van afbeeldingen naar tekst of het extraheren van PDF-gegevens? Bekijk Nanonetten in actie!

Omnipage is krachtige PDF OCR-software die automatisering kan verwerken voor de verwerking van grote hoeveelheden medische documenten. De software is uitgerust met geavanceerde OCR-mogelijkheden om tekst en gegevens nauwkeurig uit gescande documenten te extraheren. In de gezondheidszorg is deze functie van cruciaal belang voor het vastleggen van relevante informatie uit diverse bronnen, zoals medische dossiers en recepten.

Voordelen:

• Minimaliseert downstream-gegevensstroomfouten met zeer nauwkeurige tekstextractie en gegevens uit medische documenten zoals recepten en testrapporten.
• Biedt een breed scala aan ingebouwde filters en hulpmiddelen om de kwaliteit van gescande of gefotografeerde medische documenten vóór OCR te verbeteren.

Beperkingen:

• Het opzetten van de AP-automatiseringsworkflows of de API-integratie brengt ingewikkelde instellingen met zich mee die niet geschikt zijn voor niet-technische gebruikers.
• De interface heeft een steile leercurve en zou intuïtiever kunnen zijn, wat de adoptie in ziekenhuizen belemmert.
• De gebruikersinterface is niet intuïtief en is mogelijk niet geschikt voor drukke zorgprofessionals.

5. IBM-datacap

IBM Datacap is een robuuste software voor het vastleggen en verwerken van documenten. Datacap helpt zorgorganisaties bij het digitaliseren van patiëntendossiers, recepten en andere documenten door het vastleggen, herkennen en classificeren van medische documenten te stroomlijnen. Met geavanceerde functies zoals AI-aangedreven intelligente verwerking en machine learning automatiseert Datacap de verwerking van complexe documenten, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd en de last van handmatige gegevensinvoer wordt verminderd.

De integratie van Datacap met IBM Cloud Pak for Business Automation biedt een uitgebreide oplossing voor documentbeheer in de gezondheidszorg. Het ondersteunt invoer via meerdere kanalen, export naar verschillende toepassingen en zeer aanpasbare, op regels gebaseerde vastlegworkflows.

Voors:

• Configureert complexe applicaties bij het vastleggen van gegevens
• Scanmechanisme
• Gebruiksgemak

nadelen:

• Zeer weinig online ondersteuning
• UI zou intuïtiever kunnen zijn
• De installatie kan omslachtig zijn
• Langzaam
• Het maken van een aangepaste stroom is niet eenvoudig
• Batch-commits kosten tijd

Start gebruiken Nanonetten voor automatisering. Probeer de verschillende OCR-modellen uit of vraag een demo aan <p></p> Ontdek hoe de use-cases van Nanonets van toepassing kunnen zijn op uw product.

6. Google Document-AI

Google Document AI is een krachtige tool voor documentverwerking die gebruikmaakt van machinaal leren om waardevolle informatie uit ongestructureerde documenten te halen. Document AI kan administratieve taken in de gezondheidszorg stroomlijnen door de extractie van cruciale gegevens uit medische dossiers, recepten en facturen te automatiseren. De geavanceerde mogelijkheden op het gebied van natuurlijke taalverwerking en intelligente gegevensextractie dragen bij aan verbeterde nauwkeurigheid en efficiëntie bij de documentverwerking.

Voors:

• Makkelijk op te zetten
• Integreert erg goed met andere Google-services
• Opslag van informatie
• Speed

nadelen:

• AI-modules missen de juiste documentatie
• Aanpassing van bestaande modules en bibliotheken is moeilijk
• Niet geschikt voor Python of andere codeertalen
• Verouderde API-documentatie
• Duur
• Niet geschikt voor hybride cloudimplementaties
• Niet geschikt voor gebruikssituaties die aangepaste AI-algoritmen vereisen

AWS T-extract is een engine voor optische tekenherkenning (OCR) van Amazon Web Services. Het kan gescande afbeeldingen en documenten omzetten in machinaal leesbare tekst, met toepassingen in verschillende sectoren, waaronder de gezondheidszorg.

De veelzijdigheid van Tesseract bij het herkennen van tekst uit verschillende documenttypen en talen verbetert de interoperabiliteit in gezondheidszorgsystemen. Door de conversie van papieren documenten naar digitale formaten te automatiseren, draagt ​​AWS Tesseract bij aan verhoogde efficiëntie, verbeterde gegevensnauwkeurigheid en betere algehele patiëntenzorg in zorginstellingen.

Voors:

• Factureringsmodel op basis van betaling
• Gebruiksgemak
• Werkt goed voor tabellen en formulieren

nadelen:

• Kan niet worden getraind
• Variërende nauwkeurigheid
• Niet bedoeld voor handgeschreven documenten

Wilt u gegevens uit PDF-documenten schrapen, PDF-tabellen naar Excel converteren of de extractie van tabellen automatiseren? Bekijk Nanonets PDF-scraper of PDF-parser om PDF-gegevens te schrapen of PDF's op schaal te parseren!

8. Docparser

Docparser is een platform voor het parseren en gegevensextractie van documenten dat ongestructureerde documenten, zoals facturen, formulieren en kwitanties, omzet in gestructureerde gegevens. Docparser kan de documentverwerking in de gezondheidszorg stroomlijnen door automatisch belangrijke informatie uit medische dossiers, verzekeringsformulieren en andere zorggerelateerde documenten te extraheren. De geavanceerde parseermogelijkheden maken de extractie van specifieke gegevensvelden mogelijk, waardoor nauwkeurige en efficiënte digitalisering van patiëntinformatie wordt vergemakkelijkt.

Voors:

• Eenvoudige setup
• Zapier-integratie

nadelen:

• De webhooks mislukken af ​​en toe
• Vereist enige training om de ontledingsregels op te pikken
• Niet genoeg sjablonen
• Zonale OCR aanpak - kan onbekende sjablonen niet aan
• UI kan beter zijn
• Pagina's laden langzaam
• Documentatie kan beter

9.Adobe Acrobat DC

Adobe Acrobat is een uitgebreide reeks software en services ontwikkeld door Adobe Inc. voor het maken, bewerken, converteren en beheren van PDF-bestanden (Portable Document Format). Optische tekenherkenning is een functionaliteit binnen Adobe Acrobat die gescande papieren documenten of afbeeldingen omzet in bewerkbare en doorzoekbare tekst.

Met Adobe Acrobat OCR kunnen gebruikers tekst uit gescande documenten herkennen en extraheren, waardoor het mogelijk wordt de inhoud in PDF-bestanden te bewerken, doorzoeken en manipuleren. Deze functie is vooral handig in scenario's waarin het originele document alleen bestaat in niet-bewerkbare afbeeldingsformaten, waardoor een grotere flexibiliteit en toegankelijkheid mogelijk is bij het werken met op tekst gebaseerde informatie.

Voors:

• Stabiliteit/compatibiliteit
• Gebruiksgemak

nadelen:

• Duur
• Geen exclusieve OCR-software
• Zwaar op het systeem
• Neemt veel ruimte in beslag op de harde schijf
• Moeilijk te integreren met diensten zoals Sharepoint of Dropbox
• Vereist een Adobe Creative Cloud-licentie

10. Klippa

Klippa maakt gebruik van geavanceerde OCR- (Optical Character Recognition) en machine learning-technologieën om relevante informatie nauwkeurig te identificeren, classificeren en extraheren uit ongestructureerde documenten, waardoor handmatige gegevensinvoer en het risico op fouten worden verminderd.

De toepassingen van Klippa in de gezondheidszorg kunnen leiden tot verhoogde efficiëntie, verbeterde nauwkeurigheid in gegevensbeheer en verbeterde naleving van wettelijke normen.

Voors:

• Snelle installatie
• Goede hulp
• Geweldige API voor ontwikkelaars
• Duidelijke en beknopte API-documentatie
• Sluit goed aan op boekhoudprogramma's
• Scherp geprijsd
• Integraties

nadelen:

• OCR-herkenning kan beter zijn
• Beperkte sjabloonaanpassingen
• Beperkte white-label aanpassingen
• Bulkaanpassingen worden niet ondersteund
• De btw wordt vaak niet correct weergegeven
• De app crasht vaak
• Kan het OCR-model niet trainen
• Het selectieproces is niet eenvoudig, omdat er veel opties zijn

Nanonetten OCR-API heeft veel interessante use cases die uw bedrijfsprestaties kunnen optimaliseren, kosten kunnen besparen,, en de groei stimuleren. Ontdek hoe de use-cases van Nanonets van toepassing kunnen zijn op uw product.

Andere opmerkelijke vermeldingen zijn onder meer heel goed, Leesiris, infrrd, Rossum & Hypatos. Kijk ook eens naar de leidende alternatieven voor Nanonetten.

Hier is een snelle vergelijking van alle hierboven genoemde OCR-software voor enkele cruciale OCR-softwarefuncties en -parameters:

Waarom is Nanonets de meest uitgebreide OCR-software voor ziekenhuizen?

Nanonets OCR-software is eenvoudig en flexibel op te zetten, waarvoor slechts ongeveer een dag nodig is. De intelligent automatiseringsplatform handgrepen ongestructureerde gegevens zonder veel moeite, en de AI kan het ook aan gemeenschappelijke gegevensbeperkingen met gemak.

De voordelen van Nanonets OCR in ziekenhuizen gaan verder dan betere nauwkeurigheid, ervaring en schaalbaarheid.

1. Vastleggen en invoeren van gegevens—Nanonets OCR kan worden gebruikt om binnen enkele seconden nauwkeurig gegevens van recepten, facturen, oudere medische gegevens en meer vast te leggen. De geëxtraheerde gegevens kunnen rechtstreeks worden gekoppeld aan elke ziekenhuisbeheersoftware, waardoor de noodzaak voor handmatige gegevensinvoer wordt verminderd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.
2. Documentatie en opslag— Nanonets OCR kan eenvoudig digitale en bewerkbare kopieën maken van alle medische documenten. Deze documenten kunnen vervolgens eenvoudig worden opgeslagen en opgevraagd wanneer dat nodig is.
3. Kwaliteitscontrole-Nanonets OCR kan meerdere goedkeuringsstappen bieden voordat een document in het systeem wordt opgenomen of ter goedkeuring wordt verzonden. Dit helpt fouten vroegtijdig te identificeren en vermindert de middelen en kosten die nodig zijn voor herbewerking.
4. Gebruiksvriendelijke interface: Nanonets heeft een intuïtieve en gebruiksvriendelijke interface, waardoor het toegankelijk is voor zorgprofessionals zonder uitgebreide technische training.

Bestaat er gratis OCR-software voor ziekenhuizen?

Deze gratis oplossingen draaien op open-source OCR-engines (zoals Tesseract) en helpen bij het converteren van foto's, PDF's, TIFF's of gescande documenten in bewerkbare digitale tekstformaten. Hoewel ze misschien niet in staat zijn om complexe medische dossiers op grote schaal te verwerken, zijn ze wel geschikt om tekst uit eenvoudige documenten te extraheren met eenvoudige opmaak.

Gratis OCR-software slaagt er regelmatig niet in om handgeschreven documenten, tabellen met meerdere kolommen, lange regels of afbeeldingen/scans van lage kwaliteit te verwerken.

Hier zijn enkele gratis tools voor optische tekenherkenning ter overweging:

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/ocr-for-hospitals/