Hasta bakımı ve tıbbi yönetim merkezleri olarak hastaneler genellikle çok büyük miktarda evrak ve belgeyi yönetir. Manuel veri girişine olan geleneksel güven, değerli zamanı tüketir ve kritik sonuçlara yol açabilecek hata riskini beraberinde getirir.

Enter Optik Karakter Tanıma (OCR) yazılımı, hastanelerin dokümantasyon süreçlerini yürütme biçimini yeniden şekillendiren bir teknoloji harikasıdır. OCR yazılımı, sağlık kurumlarının karşılaştığı en acil zorluklardan bazılarına çözümler sunarak ezber bozan bir yazılım olarak ortaya çıktı.

Bu zorluklar nelerdir?

• Çok sayıda evrak işi: Hastaneler, hasta kayıtlarından reçetelere, fatura belgelerinden sigorta formlarına kadar her gün evraklarla dolup taşıyor. Bu kağıt seli lojistik açıdan bir kabusa neden oluyor ve önemli bilgilerin hızlı ve doğru şekilde alınmasını engelliyor.
• Veri Doğruluğunun Sağlanması: Sağlık hizmetlerinde doğruluk çok önemlidir ve hasta bilgilerindeki veya tıbbi kayıtlardaki hatalar ciddi sonuçlara yol açabilir. Manuel veri girişi insan hatasına açıktır, bu da yanlış yorumlamalara, transkripsiyon hatalarına yol açar ve hasta güvenliğini tehlikeye atar.
• Uyumluluk ve Güvenlik Kaygılarının Ele Alınması: Sağlık sektörü, hasta verilerinin mahremiyetini ve güvenliğini korumanın temel taşı olan Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası'nın (HIPAA) geçerli olduğu katı düzenleyici çerçeveler altında faaliyet göstermektedir. HIPAA'ya uyum sağlık kurumları için tartışılamaz ve uyumdaki herhangi bir aksaklık ciddi sonuçlara yol açabilir.

Zamanın bir ölüm kalım meselesi olabileceği bir alanda, kolaylaştırılmış belge yönetimine olan ihtiyaç her zamankinden daha acildir.

İşte 10 yılında hastaneler için en iyi 2024 OCR yazılımı.

Nanonet'in yapay zeka tabanlı OCR yazılımını kullanarak manuel veri girişini otomatikleştirin. Belgelerden verileri anında yakalayın ve veri iş akışlarını otomatikleştirin. Geri dönüş sürelerini azaltın ve manuel çabayı ortadan kaldırın.

Hastaneler için OCR nedir?

OCR yazılımı veya Optik Karakter Tanıma yazılımı, farklı türdeki belgeleri makine tarafından okunabilen metne dönüştürür. Hastanelerde OCR yazılımı, hasta bakımı, idare ve sağlık hizmetleri süreçleriyle ilgili çok miktarda evrak ve belgenin dijitalleştirilmesi ve yönetilmesi açısından çok önemlidir.

Hastaneler için OCR yazılımının temel özellikleri ve işlevleri şunlardır:

1. Belge Dijitalleştirme
   OCR yazılımı, hastanelerin hasta kayıtları, tıbbi tablolar, reçeteler ve fatura bilgileri gibi fiziksel belgeleri dijital formatlara dönüştürmesine olanak tanır. Bu dijitalleştirme süreci, önemli sağlık bilgilerinin daha kolay saklanmasını, alınmasını ve paylaşılmasını kolaylaştırır.
2. Metin Çıkarma
   OCR'nin temel işlevlerinden biri, taranan belgelerden veya görüntülerden metin çıkarmaktır. Sağlık hizmeti ortamında bu, özellikle el yazısıyla yazılan notlardan, basılı belgelerden veya formlardan önemli ayrıntıların yakalanması için kullanışlıdır ve daha verimli veri yönetimine katkıda bulunur.
3. Veri doğruluğu
   OCR yazılımı, manuel veri girişiyle ilgili hataları en aza indirir. Belgelerden metin çıkarma işleminin otomatikleştirilmesi, transkripsiyon hatası riskini azaltarak hasta bilgilerinin doğru bir şekilde kaydedilmesini ve korunmasını sağlar.
4. İş Akışı Verimliliği
   Hastane ortamında idari süreçlerin kolaylaştırılması çok önemlidir. OCR yazılımı, belge işlemeyi otomatikleştirerek iş akışı verimliliğini artırır ve sağlık profesyonellerinin evrak işlerine daha az, hasta bakımına daha fazla odaklanmasına olanak tanır.
5. Arama ve Alma
   Dijitalleştirilmiş belgeler aranabilir hale gelir ve bilgiye hızlı ve kolay erişim sağlanır. Sağlık personeli, belirli hasta kayıtlarını veya ilgili tıbbi bilgileri verimli bir şekilde bulabilir, böylece daha hızlı karar alınmasına ve hasta bakımının iyileştirilmesine katkıda bulunabilir.
6. Uyum ve Güvenlik
   OCR yazılımı, hastanelerin, HIPAA gibi sağlık hizmeti gizlilik yasalarında belirtilenler de dahil olmak üzere düzenleyici standartlara uymasına yardımcı olur. Şifreleme, erişim kontrolleri ve korunan sağlık bilgilerinin (PHI) düzenlenmesi gibi özelliklerle hassas hasta bilgilerinin güvenli bir şekilde işlenmesini sağlar.
7. Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) Sistemleriyle Entegrasyon
   Birçok OCR çözümü, Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu entegrasyon, dijitalleştirilmiş bilgilerin hastanenin altyapısına sorunsuz bir şekilde aktarılmasını kolaylaştırarak sağlık hizmeti veri yönetimine uyumlu ve merkezi bir yaklaşımı teşvik ediyor.
8. Dil Desteği
   Hastaneler genellikle birden fazla dilde belgelerle ilgilenir. Güçlü dil desteğine sahip OCR yazılımı, farklı dillerde yazılmış belgelerdeki metinleri doğru bir şekilde işleyebilir ve çıkarabilir, böylece sağlık hizmetleri belgelerinde kapsayıcılık sağlar.

2024'ün Hastaneler için En İyi OCR Yazılımı

Hastaneler için mevcut en iyi OCR'lardan bazılarına bakalım.

1. Nanonetler

Nanonets, hastaneler için mükemmel bir OCR yazılım çözümü olarak öne çıkıyor ve sağlık hizmetleri dokümantasyonunda karşılaşılan benzersiz zorlukların üstesinden gelmek için özel bir yaklaşım sunuyor.

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, el yazısı notlar ve karmaşık formlar da dahil olmak üzere çeşitli tıbbi belgelerden metinleri doğru şekilde çıkarma konusunda mükemmeldir. Nanonets'in olağanüstü veri doğruluğu, hasta kayıtlarının hassas bir şekilde yazılmasını sağlar, hata riskini en aza indirir ve sağlık profesyonellerinin en iyi bakımı sunmalarına destek olur.

Nanonets'in en önemli güçlü yönlerinden biri, kağıttan dijital iş akışlarına geçişi zahmetsizce kolaylaştıran Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) sistemleriyle kusursuz entegrasyonudur. Yazılımın şifreleme ve PII düzenlemesi de dahil olmak üzere sağlam güvenlik özellikleri, HIPAA gibi sağlık düzenlemelerinin sıkı uyumluluk gereklilikleriyle uyumludur.

Nanonets, yalnızca verimliliği ve veri doğruluğunu artırarak hastane belge yönetiminde devrim yaratmakla kalmıyor, aynı zamanda sağlık kurumlarının düzenleyici standartları karşılamasını ve hasta gizliliğine öncelik vermesini de sağlıyor.

Artıları:

• Modern UI
• Büyük hacimli belgeleri işler
• Uygun fiyatlı
• Kullanım kolaylığı
• Sıfır atış veya sıfır eğitim veri çıkarma
• Bilişsel veri yakalama – minimum müdahale ile sonuçlanır
• Şirket içi geliştirici ekibi gerektirmez
• Algoritmalar/modeller eğitilebilir/yeniden eğitilebilir
• Harika dokümantasyon ve destek
• Çok sayıda özelleştirme seçeneği
• Geniş entegrasyon seçenekleri
• Doğru çok dilli OCR
• Birden çok muhasebe yazılımıyla sorunsuz 2 yönlü entegrasyon
• Geliştiriciler için harika OCR API'si

Eksileri:

• Tablo yakalama kullanıcı arayüzü daha iyi olabilir

Nanonets'in önceden eğitilmiş OCR çıkarıcılarını kullanmaya başlayın veya kendininkini inşa et özel OCR modelleri. Ayrıca bir demo planlayın OCR'miz hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanım durumları!

2. ABBYY Esnek Yakalama

ABBYY FlexiCapture, çeşitli tıbbi belgelerden veri yakalama ve dijitalleştirme konusunda uzmanlaşmış bir OCR çözümüdür. Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarıyla FlexiCapture, metin çıkarmada yüksek doğruluk sağlar; bu da onu hasta kayıtlarının, reçetelerin ve sağlıkla ilgili diğer evrak işlerinin yazıya geçirilmesi için ideal kılar.

Artıları:

• Görüntüleri çok iyi tanır
• Basılı kopya sonucunu sistemde saklamak kolay
• ERP sistemleriyle iyi entegre olur
• Belgelerden veri çıkarmayı otomatikleştirir (bir ölçüde)

Eksileri:

• İlk kurulum zor ve karmaşık olabilir
• TIBBİ BELGELERİN otomatik işlenmesi ayarlanmamış
• Hazır şablon yok
• Özelleştirmek zor
• Kullanılabilir kaynak yok
• RPA çözümleriyle daha iyi entegrasyona sahip olabilirdi
• Düşük çözünürlüklü görüntülerde / belgelerde düşük doğruluk
• Yalnızca belirli bir bölümde bir hata olsa bile toplu doğrulamalar ertelenir
• Atlanması gereken öğeler için bile satır öğesi hata mesajları çıkıyor
• RESTful API, şirket içi sürümde mevcut değildir

3. ABBYY Son Okuyucu

FineReader öncelikle bireysel kullanıcılar ve küçük işletmeler için tasarlanmış olup, taranan belgeleri, görüntüleri ve PDF'leri düzenlenebilir ve aranabilir formatlara dönüştürmek için güçlü OCR yetenekleri sunar. Basılı belgeleri dijitalleştirmek, kitaplardan metin çıkarmak veya kağıt bazlı içeriği elektronik formatlara dönüştürmek için mükemmel bir seçimdir. FineReader çok yönlü ve kullanıcı dostu olmasına rağmen, sağlık hizmetleri ortamlarında yaygın olarak kullanılan karmaşık, büyük ölçekli belge işleme için gerekli olan bazı gelişmiş otomasyon ve veri yakalama özelliklerinden yoksun olabilir.

ABBYY FineReader, basılı tıbbi belgeleri dijital formatlara dönüştürmek veya tıp ders kitaplarından metin çıkarmak için kullanılabilir.

Artıları:

• Manuel düzeltmeler için klavye dostu OCR düzenleyici
• Olağanüstü net arayüz
• Birden çok biçime aktarır
• Benzersiz belge karşılaştırma özelliği

Eksileri:

• Hızlı aramalar için tam metin indeksleme yok
• Bir öğrenme eğrisi gerektirir
• Fiyatlandırma yasaklayıcı olabilir
• Belge değişikliklerinin geçmişini görüntüleyememe
• Birkaç dosyayı tek bir dosyada birleştiremiyorum
• Bazı sonradan işleme gerektirebilir
• Kullanıcı arayüzü ilk başta ezici olabilir
• Büyük dosyaları işlemek için yavaş

Görüntüden metne çıkarma veya PDF veri çıkarma için bir OCR yazılımına mı ihtiyacınız var? Nanonet'leri çalışırken inceleyin!

Omnipage, yüksek hacimli tıbbi belge işleme görevlerinde otomasyonu gerçekleştirebilen güçlü bir PDF OCR yazılımıdır. Yazılım, taranan belgelerden metin ve verileri doğru bir şekilde çıkarmak için gelişmiş OCR yetenekleriyle donatılmıştır. Sağlık hizmetlerinde bu özellik, tıbbi kayıtlar ve reçeteler gibi çeşitli kaynaklardan ilgili bilgilerin yakalanması açısından çok önemlidir.

Faydaları:

• Reçeteler ve test raporları gibi tıbbi belgelerden yüksek doğrulukta metin çıkarma ve verilerle aşağı yönlü veri akışı hatalarını en aza indirir.
• OCR'dan önce taranan veya fotoğrafı çekilen tıbbi belgelerin kalitesini artırmak için çok çeşitli yerleşik filtreler ve araçlar sağlar.

Sınırlamalar:

• AP otomasyon iş akışlarının veya API entegrasyonunun ayarlanması, teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için uygun olmayan karmaşık kurulumlar içerir.
• Arayüzün öğrenme eğrisi diktir ve daha sezgisel olabilir, bu da hastanelerin benimsenmesini engelleyebilir.
• Kullanıcı arayüzü sezgisel değildir ve meşgul sağlık profesyonelleri için uygun olmayabilir.

5. IBM Veri Başlığı

IBM Datacap, güçlü bir belge yakalama ve işleme yazılımıdır. Datacap, tıbbi belgelerin yakalanmasını, tanınmasını ve sınıflandırılmasını kolaylaştırarak sağlık kuruluşlarının hasta kayıtlarını, reçetelerini ve diğer belgeleri dijitalleştirmesine yardımcı olur. Yapay zeka destekli akıllı işleme ve makine öğrenimi gibi gelişmiş özelliklerle Datacap, karmaşık belgelerin işlenmesini otomatikleştirerek doğruluğu artırır ve manuel veri girişi yükünü azaltır.

Datacap'in IBM Cloud Pak for Business Automation ile entegrasyonu, sağlık hizmetleri belge yönetimi için kapsamlı bir çözüm sağlar. Çok kanallı girişi, çeşitli uygulamalara aktarımı ve son derece uyarlanabilir kurallara dayalı yakalama iş akışlarını destekler.

Artıları:

• Veri yakalamada karmaşık uygulamaları yapılandırır
• Tarama mekanizması
• Kullanım kolaylığı

Eksileri:

• Çok az çevrimiçi destek
• UI daha sezgisel olabilir
• Kurulum zahmetli olabilir
• Yavaş
• Özelleştirilmiş bir akış oluşturmak kolay değildir
• Toplu taahhütler zaman alır

Kullanmaya başla Otomasyon için Nanonetler. Çeşitli OCR modellerini deneyin veya demo istemek bugün. Bulmak Nanonetlerin kullanım durumlarının ürününüze nasıl uygulanabileceği.

6. Google Doküman Yapay Zekası

Google Document AI, yapılandırılmamış belgelerden değerli bilgiler çıkarmak için makine öğreniminden yararlanan güçlü bir belge işleme aracıdır. Document AI, tıbbi kayıtlardan, reçetelerden ve faturalardan önemli verilerin çıkarılmasını otomatikleştirerek sağlık hizmetlerinde idari görevleri kolaylaştırabilir. Doğal dil işleme ve akıllı veri çıkarma konusundaki gelişmiş yetenekleri, belge işlemede gelişmiş doğruluk ve verimliliğe katkıda bulunur.

Artıları:

• Kolay kurulum
• Diğer Google hizmetleriyle çok iyi entegre olur
• Bilgilerin saklanması
• hız

Eksileri:

• AI modülleri uygun belgelerden yoksundur
• Mevcut modüllerin ve kitaplıkların özelleştirilmesi zordur
• Python veya diğer kodlama dilleri için uygun değildir
• Eski API belgeleri
• Pahalı
• Hibrit bulut dağıtımları için uygun değil
• Özel AI algoritmaları gerektiren kullanım durumları için uygun değildir

AWS Metni Amazon Web Services'in optik karakter tanıma (OCR) motorudur. Taranmış görüntüleri ve belgeleri, sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerdeki uygulamalarla makine tarafından okunabilir metne dönüştürebilir.

Tesseract'ın çeşitli belge türlerinden ve dillerden metinleri tanımadaki çok yönlülüğü, sağlık sistemlerinde birlikte çalışabilirliği artırır. AWS Tesseract, kağıt tabanlı belgelerin dijital formatlara dönüştürülmesini otomatikleştirerek sağlık kurumlarında verimliliğin artmasına, veri doğruluğunun iyileştirilmesine ve genel olarak daha iyi hasta bakımına katkıda bulunur.

Artıları:

• Kullanım başına ödeme faturalandırma modeli
• Kullanım kolaylığı
• Tablolar ve formlar için iyi çalışır

Eksileri:

• Eğitilemez
• Değişen doğruluk
• El yazısı belgeler için tasarlanmamıştır

PDF belgelerinden veri çıkarmak, PDF tablolarını Excel'e dönüştürmek veya tablo çıkarmayı otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Nanonets PDF kazıyıcıya göz atın veya PDF ayrıştırıcı PDF verilerini kazımak veya PDF'leri uygun ölçekte ayrıştırmak için!

8. Doküman Ayrıştırıcı

Docparser, fatura, form ve makbuz gibi yapılandırılmamış belgeleri yapılandırılmış verilere dönüştüren bir belge ayrıştırma ve veri çıkarma platformudur. Docparser, tıbbi kayıtlardan, sigorta formlarından ve sağlıkla ilgili diğer belgelerden önemli bilgileri otomatik olarak çıkararak sağlık hizmetlerinde belge işlemeyi kolaylaştırabilir. Gelişmiş ayrıştırma yetenekleri, belirli veri alanlarının çıkarılmasını sağlayarak hasta bilgilerinin doğru ve verimli bir şekilde sayısallaştırılmasını kolaylaştırır.

Artıları:

• Kolay kurulum
• Zapier entegrasyonu

Eksileri:

• Web kancaları bazen başarısız oluyor
• Ayrıştırma kurallarını almak için biraz eğitim gerektirir
• Yeterli şablon yok
• bölgesel OCR yaklaşım – bilinmeyen şablonları işleyemez
• UI daha iyi olabilirdi
• Sayfaların yüklenmesi yavaş
• Belgeler daha iyi olabilirdi

9.Adobe Acrobat DC

Adobe Acrobat, Adobe Inc. tarafından PDF (Taşınabilir Belge Formatı) dosyalarını oluşturmak, düzenlemek, dönüştürmek ve yönetmek için geliştirilen kapsamlı bir yazılım ve hizmet ailesidir. Optik Karakter Tanıma, Adobe Acrobat'ta taranan kağıt belgeleri veya görüntüleri düzenlenebilir ve aranabilir metne dönüştüren bir işlevselliktir.

Adobe Acrobat OCR ile kullanıcılar, taranan belgelerdeki metni tanıyıp çıkarabilir, böylece PDF dosyalarındaki içeriği düzenlemeyi, aramayı ve değiştirmeyi mümkün kılar. Bu özellik özellikle orijinal belgenin yalnızca düzenlenemeyen görüntü formatlarında mevcut olduğu senaryolarda kullanışlıdır ve metin tabanlı bilgilerle çalışırken daha fazla esneklik ve erişilebilirlik sağlar.

Artıları:

• Kararlılık/uyumluluk
• Kullanım kolaylığı

Eksileri:

• Pahalı
• Özel bir OCR yazılımı değil
• Sistemde ağır
• Sabit diskte çok yer kaplıyor
• Sharepoint veya Dropbox gibi servislerle entegrasyonu zor
• Adobe Creative Cloud lisansı gerektirir

10. Klippa

Klippa, yapılandırılmamış belgelerden ilgili bilgileri doğru şekilde tanımlamak, sınıflandırmak ve çıkarmak için gelişmiş OCR (Optik Karakter Tanıma) ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak manuel veri girişini ve hata riskini azaltır.

Klippa'nın sağlık hizmetlerindeki uygulamaları verimliliğin artmasına, veri yönetiminde doğruluğun artmasına ve düzenleyici standartlarla daha iyi uyumluluğa yol açabilir.

Artıları:

• Hızlı kurulum
• Büyük destek
• Geliştiriciler için harika API
• Açık ve özlü API belgeleri
• Muhasebe programlarıyla iyi bağlantılar
• Rekabetçi fiyat
• Entegrasyonlar

Eksileri:

• OCR tanıma daha iyi olabilir
• Sınırlı şablon özelleştirmeleri
• Sınırlı beyaz etiket özelleştirmeleri
• Toplu düzenlemeler desteklenmez
• KDV genellikle doğru görüntülenmiyor
• Uygulama sıklıkla çöküyor
• OCR modelini eğitemiyorum
• Seçenek çok olduğundan seçim süreci kolay değildir

Nanonetler OCR API'si çok ilginç var kullanım durumları iş performansınızı optimize edebilecek, maliyetlerden tasarruf edebilecek,, ve büyümeyi artırın. Bulmak Nanonetlerin kullanım durumlarının ürününüze nasıl uygulanabileceği.

Diğer önemli sözler şunları içerir: çokfi, Readiris, İhlal, Rossum & Hipatos. Ayrıca önde gelenlere göz atın Nanonet'lere alternatifler.

Yukarıda listelenen tüm OCR yazılımlarının bazı önemli OCR yazılım özellikleri ve parametreleri arasında hızlı bir karşılaştırması:

Nanonets Neden Hastaneler İçin En Kapsamlı OCR Yazılımıdır?

Nanonets OCR yazılımı kurulumu kolay ve esnek, yaklaşık bir gün gerektirir. akıllı otomasyon platformu kolları yapılandırılmamış veri çok fazla zorluk çekmeden ve yapay zeka da bunu yönetiyor ortak veri kısıtlamaları kolaylıkla.

Nanonets OCR'nin hastanelerdeki faydaları daha iyi doğruluk, deneyim ve ölçeklenebilirliğin ötesine geçiyor.

1. Veri yakalama ve girme—Nanonets OCR, reçetelerden, faturalardan, eski tıbbi verilerden ve daha fazlasından verileri saniyeler içinde doğru bir şekilde yakalamak için kullanılabilir. Çıkarılan veriler herhangi bir hastane yönetim yazılımına doğrudan bağlanarak manuel veri girişi ihtiyacını azaltır ve doğruluğu artırır.
2. Belgeleme ve saklama— Nanonets OCR, tüm tıbbi belgelerin dijital ve düzenlenebilir kopyalarını kolayca oluşturabilir. Bu belgeler daha sonra kolaylıkla saklanabilir ve gerektiğinde geri alınabilir.
3. Kalite kontrol-Nanonets OCR, bir belgenin sisteme aktarılmasından veya onay için gönderilmeden önce birden fazla onay adımı sağlayabilir. Bu, hataların erken tespit edilmesine yardımcı olur ve yeniden çalışma için gereken kaynakları ve maliyetleri azaltır.
4. Kullanıcı dostu arayüz: Nanonets'in sezgisel ve kullanıcı dostu bir arayüzü vardır ve bu da onu kapsamlı teknik eğitim gerektirmeyen sağlık profesyonellerinin erişebilmesini sağlar.

Hastaneler için Ücretsiz OCR Yazılımı Var mı?

Açık kaynaklı OCR motorlarında (Tesseract gibi) çalışan bu ücretsiz çözümler, fotoğrafların dönüştürülmesine, PDF'leri, TIFF'ler veya taranmış belgeleri düzenlenebilir dijital metin formatlarına dönüştürün. Karmaşık tıbbi kayıtları geniş ölçekte işleyemeseler de, basit biçimlendirmeyle basit belgelerden metin çıkarmak için yeterlidirler.

Ücretsiz OCR yazılımı, el yazısı belgeleri, çok sütunlu tabloları, uzun satırlı öğeleri veya düşük kaliteli görüntüleri/taramaları işlemede düzenli olarak başarısız olur.

İşte değerlendirmeniz için bazı ücretsiz optik karakter tanıma araçları:

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/ocr-for-hospitals/