Top 10 OCR-software til hospitaler i 2024

Top 10 OCR-software til hospitaler i 2024

Tidsstempel: 8. marts 2024 kl. 9:33

Som knudepunkter for patientbehandling og medicinsk administration administrerer hospitaler ofte enorme mængder papirarbejde og dokumentation. Den traditionelle afhængighed af manuel dataindtastning bruger værdifuld tid og introducerer risikoen for fejl, der kan have kritiske konsekvenser.

Enter Optical Character Recognition (OCR) software er et teknologisk vidunder, der omformer, hvordan hospitaler håndterer dokumentationsprocesser. OCR-software er dukket op som en game-changer, der tilbyder løsninger på nogle af de mest presserende udfordringer, sundhedsinstitutioner står over for.

Hvad er disse udfordringer?

  • Masser af papirarbejde: Hospitaler oversvømmes med papirarbejde dagligt, fra patientjournaler og recepter til faktureringsdokumenter og forsikringsformularer. Denne syndflod af papir udgør et logistisk mareridt og hindrer hurtig og nøjagtig genfinding af afgørende information.
  • Sikring af datanøjagtighed: Nøjagtighed er altafgørende i sundhedsvæsenet, og fejl i patientoplysninger eller journaler kan have alvorlige konsekvenser. Manuel dataindtastning er tilbøjelig til menneskelige fejl, hvilket fører til fejlfortolkninger, transskriptionsfejl og bringer patientsikkerheden i fare.
  • Håndtering af overholdelses- og sikkerhedsproblemer: Sundhedsindustrien opererer under strenge lovgivningsmæssige rammer, med Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) som en hjørnesten til at beskytte patientdata privatliv og sikkerhed. Overholdelse af HIPAA er ikke til forhandling for sundhedsinstitutioner, og enhver manglende overholdelse kan resultere i alvorlige konsekvenser.

I et felt, hvor tid kan være et spørgsmål om liv og død, er behovet for strømlinet dokumenthåndtering mere presserende end nogensinde.

Her er de 10 bedste OCR-software til hospitaler i 2024.

Automatiser manuel dataindtastning ved hjælp af Nanonets AI-baserede OCR-software. Fang data fra dokumenter med det samme, og automatiser dataarbejdsgange. Reducer ekspeditionstiderne og eliminer manuel indsats.

Hvad er OCR for hospitaler?

OCR-software, eller Optical Character Recognition-software, konverterer forskellige typer dokumenter til maskinlæsbar tekst. På hospitaler er OCR-software afgørende for digitalisering og håndtering af enorme mængder papirarbejde og dokumenter forbundet med patientbehandling, administration og sundhedsprocesser.

Her er de vigtigste funktioner og funktioner i OCR-software til hospitaler:

  1. Dokument digitalisering
    OCR-software giver hospitaler mulighed for at konvertere fysiske dokumenter, såsom patientjournaler, medicinske diagrammer, recepter og faktureringsoplysninger, til digitale formater. Denne digitaliseringsproces letter lagring, genfinding og deling af vigtige sundhedsoplysninger.
  2. Ekstraktion af tekst
    En af de primære funktioner ved OCR er at udtrække tekst fra scannede dokumenter eller billeder. I sundhedsmiljøet er dette især nyttigt til at fange vigtige detaljer fra håndskrevne noter, udskrevne dokumenter eller formularer, hvilket bidrager til mere effektiv datahåndtering.
  3. Data nøjagtighed
    OCR-software minimerer fejl forbundet med manuel dataindtastning. Automatisk tekstudtrækning fra dokumenter reducerer risikoen for transskriptionsfejl, hvilket sikrer, at patientoplysningerne registreres og vedligeholdes nøjagtigt.
  4. Workflow effektivitet
    Strømlining af administrative processer er afgørende i et hospitalsmiljø. OCR-software forbedrer workflow-effektiviteten ved at automatisere dokumenthåndtering, så sundhedspersonale kan fokusere mere på patientbehandling og mindre på papirarbejde.
  5. Søg og hentning
    Digitaliserede dokumenter bliver søgbare, hvilket muliggør hurtig og nem genfinding af information. Sundhedspersonale kan effektivt lokalisere specifikke patientjournaler eller relevant medicinsk information, hvilket bidrager til hurtigere beslutningstagning og forbedret patientbehandling.
  6. Overholdelse og sikkerhed
    OCR-software hjælper hospitaler med at overholde regulatoriske standarder, herunder dem, der er skitseret i sundhedslovgivning om beskyttelse af personlige oplysninger såsom HIPAA. Det sikrer sikker håndtering af følsomme patientoplysninger med funktioner som kryptering, adgangskontrol og redaktion af beskyttede sundhedsoplysninger (PHI).
  7. Integration med elektroniske journalsystemer (EPJ).
    Mange OCR-løsninger er designet til at integreres problemfrit med elektroniske sundhedsjournalsystemer (EPJ). Denne integration letter en smidig overførsel af digitaliseret information til hospitalets infrastruktur, hvilket fremmer en sammenhængende og centraliseret tilgang til sundhedsdatahåndtering.
  8. Sprogunderstøttelse
    Hospitaler håndterer ofte dokumenter på flere sprog. OCR-software med robust sprogunderstøttelse kan nøjagtigt behandle og udtrække tekst fra dokumenter skrevet på forskellige sprog, hvilket sikrer inklusivitet i sundhedsdokumentation.

Den bedste OCR-software til hospitaler i 2024

Lad os se på nogle af de bedste OCR til hospitaler til rådighed.

1. Nanonetter

Nanonets skiller sig ud som en fremragende OCR-softwareløsning til hospitaler, der tilbyder en skræddersyet tilgang til at løse de unikke udfordringer, som sundhedsdokumentation står over for.

Dens avancerede maskinlæringsalgoritmer udmærker sig ved præcist at udtrække tekst fra forskellige medicinske dokumenter, herunder håndskrevne noter og komplekse formularer. Nanonets' exceptionelle datanøjagtighed sikrer præcis transskription af patientjournaler, minimerer risikoen for fejl og understøtter sundhedspersonale i at levere optimal pleje.

En af Nanonets' vigtigste styrker er dens sømløse integration med elektroniske sundhedsjournaler (EHR)-systemer, der ubesværet strømliner overgangen fra papir til digitale arbejdsgange. Softwarens robuste sikkerhedsfunktioner, herunder kryptering og PII-redaktion, stemmer overens med de strenge overholdelseskrav i sundhedsregulativer såsom HIPAA.

Nanonets revolutionerer ikke kun hospitalets dokumenthåndtering ved at forbedre effektiviteten og datanøjagtigheden, men giver også sundhedsinstitutioner mulighed for at opfylde regulatoriske standarder og prioritere patienternes fortrolighed.

[Indlejret indhold]

Introduktion til nanonetter

Fordele:

  • moderne UI
  • Håndterer store mængder dokumenter
  • Rimeligt prissat
  • Brugervenlighed
  • Zero-shot eller zero-training dataudtræk
  • Kognitiv opsamling af data – hvilket resulterer i minimal indgriben
  • Kræver ingen in-house team af udviklere
  • Algoritmer/modeller kan trænes/genopdrages
  • God dokumentation og support
  • Masser af tilpasningsmuligheder
  • Stort udvalg af integrationsmuligheder
  • Nøjagtig flersproget OCR
  • Sømløs 2-vejs integration med flere regnskabssoftware
  • Fantastisk OCR API til udviklere

Ulemper:

  • Table capture UI kan være bedre

Kom godt i gang med Nanonets' fortrænede OCR-udtrækkere el bygg din egen brugerdefinerede OCR-modeller. Du kan også planlæg en demo for at lære mere om vores OCR brug sager!

Nanonets kundeanmeldelse
Nanonets kundeanmeldelse

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture er en OCR-løsning, der udmærker sig ved at fange og digitalisere data fra forskellige medicinske dokumenter. Med sine sofistikerede maskinlæringsalgoritmer sikrer FlexiCapture høj nøjagtighed ved udtrækning af tekst, hvilket gør den ideel til transskribering af patientjournaler, recepter og andet sundhedsrelateret papirarbejde.

[Indlejret indhold]

ABBYY FlexiCapture for Invoices – Demovideo

Fordele:

  • Genkender billeder meget godt
  • Let at gemme papirresultater i systemet
  • Integrerer godt med ERP-systemer
  • Automatiserer dataudtræk fra dokumenter (i et vist omfang)

Ulemper:

  • Indledende opsætning kan være vanskelig og kompleks
  • Automatisk behandling af MEDICINSKE DOKUMENTER ikke opsat
  • Ingen færdige skabeloner
  • Svært at tilpasse
  • Ingen tilgængelige ressourcer
  • Kunne have bedre integration med RPA-løsninger
  • Lav nøjagtighed med billeder/dokumenter i lav opløsning
  • Batchbekræftelser holdes op, selvom der er en fejl bare i en bestemt sektion
  • Fejlmeddelelser for linjeposter dukker op, selv for varer, der bør springes over
  • RESTful API er ikke tilgængelig i den lokale version

3. ABBYY Finereader

FineReader er primært designet til individuelle brugere og små virksomheder og tilbyder kraftfulde OCR-funktioner til at konvertere scannede dokumenter, billeder og PDF'er til redigerbare og søgbare formater. Det er et glimrende valg til at digitalisere trykte dokumenter, udtrække tekst fra bøger eller konvertere papirbaseret indhold til elektroniske formater. Selvom FineReader er alsidig og brugervenlig, kan den mangle nogle avancerede automatiserings- og datafangstfunktioner, der er afgørende for kompleks, storstilet dokumentbehandling, der er almindelig i sundhedsmiljøer.

ABBYY FineReader kan bruges til at konvertere trykte medicinske dokumenter til digitale formater eller udtrække tekst fra medicinske lærebøger.

[Indlejret indhold]

Behandling af dokumenter med ABBYY FineReader Server – Demovideo

Fordele:

  • Tastaturvenlig OCR-editor til manuelle rettelser
  • Enestående klar grænseflade
  • Eksporter til flere formater
  • Unik dokument-sammenligningsfunktion

Ulemper:

  • Mangler fuldtekstindeksering for hurtige søgninger
  • Kræver en læringskurve
  • Prissætning kan være uoverkommelig
  • Manglende evne til at se historikken for dokumentændringer
  • Kan ikke flette flere filer til én
  • Kræver muligvis lidt efterbehandling
  • Brugergrænsefladen kunne være overvældende i starten
  • Langsom til at behandle store filer

Har du brug for en OCR-software til billed-til-tekst-udtrækning eller PDF-dataudtrækning? Se Nanonets i aktion!

Omnipage er en kraftfuld PDF OCR-software, der kan håndtere automatisering til medicinske dokumentbehandlingsopgaver i store mængder. Softwaren er udstyret med avancerede OCR-funktioner til at udtrække tekst og data fra scannede dokumenter nøjagtigt. Inden for sundhedsvæsenet er denne funktion afgørende for at indfange relevant information fra forskellige kilder såsom lægejournaler og recepter.

Fordele:

  • Minimerer nedstrøms dataflowfejl med meget nøjagtig tekstudtræk og data fra medicinske dokumenter som recepter og testrapporter.
  • Giver en bred vifte af indbyggede filtre og værktøjer til at forbedre kvaliteten af ​​scannede eller fotograferede medicinske dokumenter før OCR.

Begrænsninger:

  • Opsætning af AP-automatiseringsarbejdsgange eller API-integration involverer indviklede opsætninger, der er uegnede for ikke-tekniske brugere.
  • Grænsefladen har en stejl indlæringskurve og kunne være mere intuitiv, hvilket hæmmer hospitalsadoption.
  • Brugergrænsefladen er ikke intuitiv og passer muligvis ikke til travle sundhedspersonale.

5. IBM Datacap

IBM Datacap er en robust software til dokumentopsamling og -behandling. Datacap hjælper sundhedsorganisationer med at digitalisere patientjournaler, recepter og andre dokumenter ved at strømline indsamlingen, genkendelsen og klassificeringen af ​​medicinske dokumenter. Med avancerede funktioner som AI-drevet intelligent behandling og maskinlæring automatiserer Datacap håndtering af komplekse dokumenter, øger nøjagtigheden og reducerer byrden ved manuel dataindtastning.

Integrationen af ​​Datacap med IBM Cloud Pak for Business Automation giver en omfattende løsning til sundhedsdokumenthåndtering. Det understøtter multikanal-input, eksport til forskellige applikationer og meget tilpasningsdygtige regelbaserede capture-workflows.

Fordele:

  • Konfigurerer komplekse applikationer i datafangst
  • Scanningsmekanisme
  • Brugervenlighed

Ulemper:

  • Meget lidt online support
  • Brugergrænsefladen kunne være mere intuitiv
  • Opsætningen kan være besværlig
  • Langsom
  • At skabe et tilpasset flow er ikke ligetil
  • Batch-forpligtelser tager tid

Begynd at bruge Nanonetter til automatisering. Prøv de forskellige OCR-modeller eller anmode om en demo i dag. Finde ud af hvordan Nanonets' use cases kan gælde for dit produkt.

6. Google Document AI

Google Document AI er et kraftfuldt dokumentbehandlingsværktøj, der bruger maskinlæring til at udtrække værdifuld information fra ustrukturerede dokumenter. Document AI kan strømline administrative opgaver i sundhedsvæsenet ved at automatisere udtrækningen af ​​afgørende data fra lægejournaler, recepter og fakturaer. Dens avancerede muligheder inden for naturlig sprogbehandling og intelligent dataudtræk bidrager til forbedret nøjagtighed og effektivitet i dokumenthåndtering.

Fordele:

  • Nemt at sætte op
  • Integrerer meget godt med andre Google-tjenester
  • Opbevaring af information
  • Speed

Ulemper:

  • AI-moduler mangler ordentlig dokumentation
  • Tilpasning af eksisterende moduler og biblioteker er svært
  • Ikke egnet til Python eller andre kodningssprog
  • Forældet API dokumentation
  • Dyrt
  • Ikke egnet til hybrid cloud-implementering
  • Ikke egnet til brugstilfælde, der kræver brugerdefinerede AI-algoritmer

AWS Textract er en optisk tegngenkendelse (OCR) motor fra Amazon Web Services. Det kan konvertere scannede billeder og dokumenter til maskinlæsbar tekst med applikationer på tværs af forskellige industrier, herunder sundhedspleje.

Tesseracts alsidighed til at genkende tekst fra forskellige dokumenttyper og sprog forbedrer interoperabiliteten i sundhedssystemer. Ved at automatisere konverteringen af ​​papirbaserede dokumenter til digitale formater bidrager AWS Tesseract til øget effektivitet, forbedret datanøjagtighed og bedre overordnet patientbehandling i sundhedsinstitutioner.

Fordele:

  • Betaling pr. brug faktureringsmodel
  • Brugervenlighed
  • Fungerer godt til tabeller og formularer

Ulemper:

  • Kan ikke trænes
  • Varierende nøjagtighed
  • Ikke beregnet til håndskrevne dokumenter

Vil du skrabe data fra PDF-dokumenter, konvertere PDF-tabeller til Excel eller automatisere tabeludtræk? Tjek Nanonets PDF-skraber eller PDF-parser at skrabe PDF-data eller parse PDF-filer i skala!

8. Docparser

Docparser er en platform til dokumentparsing og dataudtræk, der transformerer ustrukturerede dokumenter, såsom fakturaer, formularer og kvitteringer, til strukturerede data. Docparser kan strømline dokumentbehandlingen i sundhedsvæsenet ved automatisk at udtrække nøgleoplysninger fra lægejournaler, forsikringsskemaer og andre sundhedsrelaterede dokumenter. Dens avancerede parsing-funktioner muliggør udtrækning af specifikke datafelter, hvilket letter nøjagtig og effektiv digitalisering af patientinformation.

Fordele:

  • Nem opsætning
  • Zapier integration

Ulemper:

  • Webhooks fejler af og til
  • Kræver en del træning for at hente parsingreglerne
  • Ikke nok skabeloner
  • Zonal OCR tilgang – kan ikke håndtere ukendte skabeloner
  • UI kunne være bedre
  • Langsom til at indlæse sider
  • Dokumentation kunne være bedre

9.Adobe Acrobat DC

Adobe Acrobat er en omfattende familie af software og tjenester udviklet af Adobe Inc. til oprettelse, redigering, konvertering og styring af PDF-filer (Portable Document Format). Optisk tegngenkendelse er en funktionalitet i Adobe Acrobat, der konverterer scannede papirdokumenter eller billeder til redigerbar og søgbar tekst.

Med Adobe Acrobat OCR kan brugere genkende og udtrække tekst fra scannede dokumenter, hvilket gør det muligt at redigere, søge og manipulere indholdet i PDF-filer. Denne funktion er især nyttig i scenarier, hvor det originale dokument kun findes i ikke-redigerbare billedformater, hvilket giver mulighed for større fleksibilitet og tilgængelighed, når du arbejder med tekstbaseret information.

Fordele:

  • Stabilitet/kompatibilitet
  • Brugervenlighed

Ulemper:

  • Dyrt
  • Ikke en eksklusiv OCR-software
  • Tungt på systemet
  • Optager meget plads på harddisken
  • Svært at integrere med tjenester som Sharepoint eller Dropbox
  • Kræver en Adobe Creative Cloud-licens

10. Klippa

Klippa bruger avanceret OCR (Optical Character Recognition) og maskinlæringsteknologier til nøjagtigt at identificere, klassificere og udtrække relevant information fra ustrukturerede dokumenter, hvilket reducerer manuel dataindtastning og risikoen for fejl.

Klippas applikationer i sundhedsvæsenet kan føre til øget effektivitet, forbedret nøjagtighed i datahåndtering og forbedret overholdelse af regulatoriske standarder.

Fordele:

  • Hurtig opsætning
  • Stor støtte
  • Fantastisk API for udviklere
  • Klar og kortfattet API-dokumentation
  • Linker godt med regnskabsprogrammer
  • Konkurrencedygtige priser
  • integrationer

Ulemper:

  • OCR-genkendelse kan være bedre
  • Begrænsede skabelontilpasninger
  • Begrænsede hvid-label tilpasninger
  • Massejusteringer understøttes ikke
  • Momsen vises ofte ikke korrekt
  • Appen går ofte ned
  • Kan ikke træne OCR-modellen
  • Udvælgelsesprocessen er ikke ligetil, da der er mange muligheder

Nanonetter OCR API har mange interessante brug sager der kunne optimere din virksomheds ydeevne, spare omkostninger,, og øge væksten. Finde ud af hvordan Nanonets' use cases kan gælde for dit produkt.

Andre bemærkelsesværdige omtaler omfatter meget, Readiris, Infrrd, Rossum & Hypatos. Tjek også de førende alternativer til nanonetter.

Her er en hurtig sammenligning af al ovenstående OCR-software på tværs af nogle vigtige OCR-softwarefunktioner og -parametre:

Top 10 OCR-software til hospitaler i 2024
Top 10 OCR-software til hospitaler i 2024

Hvorfor er Nanonets den mest omfattende OCR-software til hospitaler?

Nanonets OCR-software er nem og fleksibel at sætte op, der kræver kun omkring en dag. Det intelligent automatiseringsplatform håndtag ustrukturerede data uden større besvær, og AI'en klarer også almindelige databegrænsninger med lethed.

Nanonets OCR's fordele på hospitaler rækker ud over bedre nøjagtighed, erfaring og skalerbarhed.

  1. Dataopsamling og indtastning—Nanonets OCR kan bruges til nøjagtigt at fange data fra recepter, fakturaer, ældre medicinske data og mere inden for få sekunder. De udtrukne data kan forbindes direkte med enhver hospitalsadministrationssoftware, hvilket reducerer behovet for manuel dataindtastning og forbedrer nøjagtigheden.
  2. Dokumentation og opbevaring— Nanonets OCR kan nemt oprette digitale og redigerbare kopier af alle medicinske dokumenter. Disse dokumenter kan derefter nemt gemmes og hentes, når det er nødvendigt.
  3. Kvalitetskontrol-Nanonets OCR kan give flere godkendelsestrin, før et dokument indsættes i systemet eller sendes til godkendelse. Dette hjælper med at identificere fejl tidligt og reducerer de ressourcer og omkostninger, der kræves til omarbejde.
  4. Brugervenligt interface: Nanonets har en intuitiv og brugervenlig grænseflade, der gør den tilgængelig for sundhedspersonale uden omfattende teknisk uddannelse.

Er der nogen gratis OCR-software til hospitaler?

Disse gratis løsninger, der kører på open source OCR-motorer (som Tesseract), hjælper med at konvertere billeder, PDF-filer, TIFF'er eller scannede dokumenter til redigerbare digitale tekstformater. Selvom de måske ikke er i stand til at behandle komplekse lægejournaler i stor skala, er de tilstrækkelige til at udtrække tekst fra simple dokumenter med ligetil formatering.

Gratis OCR-software undlader regelmæssigt at behandle håndskrevne dokumenter, tabeller med flere kolonner, lange linjer eller billeder/scanninger i lav kvalitet.

Her er nogle gratis værktøjer til optisk tegngenkendelse til din overvejelse:

Tidsstempel:

Mere fra AI og maskinindlæring