10 Perangkat Lunak OCR Teratas untuk Rumah Sakit pada tahun 2024

10 Perangkat Lunak OCR Teratas untuk Rumah Sakit pada tahun 2024

Stempel Waktu: 8 Maret 2024 9

Sebagai pusat perawatan pasien dan administrasi medis, rumah sakit sering kali mengelola dokumen dan dokumentasi dalam jumlah besar. Ketergantungan tradisional pada entri data manual menghabiskan waktu yang berharga dan menimbulkan risiko kesalahan yang dapat menimbulkan konsekuensi kritis.

Perangkat lunak Enter Optical Character Recognition (OCR) adalah keajaiban teknologi yang mengubah cara rumah sakit menangani proses dokumentasi. Perangkat lunak OCR telah muncul sebagai terobosan baru, menawarkan solusi terhadap beberapa tantangan paling mendesak yang dihadapi institusi layanan kesehatan.

Apa saja tantangan-tantangan ini?

  • Berlimpah Dokumen: Rumah sakit dibanjiri dengan dokumen setiap hari, mulai dari catatan pasien dan resep hingga dokumen penagihan dan formulir asuransi. Banjir kertas ini menimbulkan mimpi buruk logistik dan menghambat pengambilan informasi penting secara cepat dan akurat.
  • Memastikan Akurasi Data: Akurasi sangat penting dalam layanan kesehatan, dan kesalahan dalam informasi pasien atau catatan medis dapat menimbulkan konsekuensi yang parah. Entri data manual rentan terhadap kesalahan manusia, yang menyebabkan salah tafsir, kesalahan transkripsi, dan membahayakan keselamatan pasien.
  • Mengatasi Masalah Kepatuhan dan Keamanan: Industri layanan kesehatan beroperasi di bawah kerangka peraturan yang ketat, dengan Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA) sebagai landasan untuk menjaga privasi dan keamanan data pasien. Kepatuhan terhadap HIPAA tidak dapat dinegosiasikan oleh institusi layanan kesehatan, dan setiap pelanggaran dalam kepatuhan dapat mengakibatkan konsekuensi yang parah.

Dalam bidang di mana waktu dapat menjadi persoalan hidup dan mati, kebutuhan akan pengelolaan dokumen yang efisien menjadi semakin mendesak dibandingkan sebelumnya.

Berikut adalah 10 software OCR teratas untuk rumah sakit pada tahun 2024.

Otomatiskan entri data manual menggunakan perangkat lunak OCR berbasis AI Nanonet. Ambil data dari dokumen secara instan dan otomatisasi alur kerja data. Kurangi waktu penyelesaian dan hilangkan upaya manual.

Apa itu OCR untuk Rumah Sakit?

Perangkat lunak OCR, atau perangkat lunak Pengenalan Karakter Optik, mengubah berbagai jenis dokumen menjadi teks yang dapat dibaca mesin. Di rumah sakit, perangkat lunak OCR sangat penting dalam mendigitalkan dan mengelola sejumlah besar dokumen dan dokumen yang terkait dengan perawatan pasien, administrasi, dan proses layanan kesehatan.

Berikut adalah fitur dan fungsi utama perangkat lunak OCR untuk rumah sakit:

  1. Digitalisasi Dokumen
    Perangkat lunak OCR memungkinkan rumah sakit untuk mengubah dokumen fisik, seperti catatan pasien, grafik medis, resep, dan informasi penagihan, ke dalam format digital. Proses digitalisasi ini memfasilitasi penyimpanan, pengambilan, dan pembagian informasi kesehatan penting dengan lebih mudah.
  2. Ekstraksi Teks
    Salah satu fungsi utama OCR adalah mengekstrak teks dari dokumen atau gambar yang dipindai. Dalam lingkungan layanan kesehatan, hal ini sangat berguna untuk menangkap rincian penting dari catatan tulisan tangan, dokumen cetak, atau formulir, sehingga berkontribusi terhadap pengelolaan data yang lebih efisien.
  3. Akurasi Data
    Perangkat lunak OCR meminimalkan kesalahan yang terkait dengan entri data manual. Mengotomatiskan ekstraksi teks dari dokumen mengurangi risiko kesalahan transkripsi, memastikan informasi pasien dicatat dan dipelihara secara akurat.
  4. Efisiensi Alur Kerja
    Menyederhanakan proses administrasi sangat penting dalam lingkungan rumah sakit. Perangkat lunak OCR meningkatkan efisiensi alur kerja dengan mengotomatiskan penanganan dokumen, memungkinkan profesional kesehatan untuk lebih fokus pada perawatan pasien dan lebih sedikit pada dokumen.
  5. Pencarian dan Pengambilan
    Dokumen digital menjadi mudah dicari, memungkinkan pengambilan informasi dengan cepat dan mudah. Staf layanan kesehatan dapat secara efisien menemukan catatan pasien tertentu atau informasi medis yang relevan, sehingga berkontribusi pada pengambilan keputusan yang lebih cepat dan peningkatan perawatan pasien.
  6. Kepatuhan dan Keamanan
    Perangkat lunak OCR membantu rumah sakit mematuhi standar peraturan, termasuk yang diuraikan dalam undang-undang privasi layanan kesehatan seperti HIPAA. Ini memastikan penanganan informasi sensitif pasien secara aman, dengan fitur seperti enkripsi, kontrol akses, dan redaksi informasi kesehatan yang dilindungi (PHI).
  7. Integrasi dengan Sistem Catatan Kesehatan Elektronik (EHR).
    Banyak solusi OCR dirancang untuk berintegrasi dengan sistem Catatan Kesehatan Elektronik (EHR) secara lancar. Integrasi ini memfasilitasi kelancaran transfer informasi digital ke dalam infrastruktur rumah sakit, mendorong pendekatan yang kohesif dan terpusat terhadap manajemen data layanan kesehatan.
  8. Dukungan Bahasa
    Rumah sakit sering kali menangani dokumen dalam berbagai bahasa. Perangkat lunak OCR dengan dukungan bahasa yang kuat dapat secara akurat memproses dan mengekstrak teks dari dokumen yang ditulis dalam berbagai bahasa, memastikan inklusivitas dalam dokumentasi layanan kesehatan.

Software OCR Terbaik untuk Rumah Sakit Tahun 2024

Mari kita lihat beberapa OCR terbaik untuk rumah sakit yang tersedia.

1. Nanonet

Nanonets menonjol sebagai solusi perangkat lunak OCR yang luar biasa untuk rumah sakit, menawarkan pendekatan yang disesuaikan untuk mengatasi tantangan unik yang dihadapi dalam dokumentasi layanan kesehatan.

Algoritme pembelajaran mesin canggihnya unggul dalam mengekstraksi teks secara akurat dari beragam dokumen medis, termasuk catatan tulisan tangan dan formulir rumit. Akurasi data Nanonets yang luar biasa memastikan transkripsi catatan pasien yang tepat, meminimalkan risiko kesalahan dan mendukung profesional kesehatan dalam memberikan perawatan yang optimal.

Salah satu kekuatan utama Nanonets adalah integrasinya yang mulus dengan sistem Catatan Kesehatan Elektronik (EHR), yang dengan mudah menyederhanakan transisi dari alur kerja kertas ke digital. Fitur keamanan perangkat lunak yang kuat, termasuk enkripsi dan redaksi PII, selaras dengan persyaratan kepatuhan ketat terhadap peraturan layanan kesehatan seperti HIPAA.

Nanonets tidak hanya merevolusi manajemen dokumen rumah sakit dengan meningkatkan efisiensi dan akurasi data tetapi juga memberdayakan institusi layanan kesehatan untuk memenuhi standar peraturan dan memprioritaskan kerahasiaan pasien.

[Embedded content]

Pengantar Nanonet

Pro:

  • UI yang modern
  • Menangani dokumen dalam jumlah besar
  • Dihargai dengan masuk akal
  • Mudah digunakan
  • Ekstraksi data zero-shot atau zero-training
  • Pengambilan data secara kognitif – menghasilkan intervensi minimal
  • Tidak membutuhkan tim pengembang in-house
  • Algoritma/model dapat dilatih/dilatih ulang
  • Dokumentasi & dukungan hebat
  • Banyak opsi penyesuaian
  • Berbagai pilihan opsi integrasi
  • OCR multibahasa yang akurat
  • Integrasi 2 arah yang mulus dengan beberapa perangkat lunak akuntansi
  • API OCR yang bagus untuk pengembang

Cons:

  • UI tangkapan tabel bisa lebih baik

Mulailah dengan ekstraktor OCR yang telah dilatih sebelumnya dari Nanonets atau bangun sendiri model OCR khusus. Anda juga bisa jadwalkan demo untuk mempelajari lebih lanjut tentang OCR kami gunakan kasing!

Ulasan Pelanggan Nanonet
Ulasan Pelanggan Nanonet

2. Tangkapan Fleksibel ABBYY

ABBYY FlexiCapture adalah solusi OCR yang unggul dalam menangkap dan mendigitalkan data dari berbagai dokumen medis. Dengan algoritme pembelajaran mesin yang canggih, FlexiCapture memastikan akurasi tinggi dalam mengekstraksi teks, menjadikannya ideal untuk menyalin catatan pasien, resep, dan dokumen terkait perawatan kesehatan lainnya.

[Embedded content]

ABBYY FlexiCapture untuk Faktur – Video Demo

Pro:

  • Mengenali gambar dengan sangat baik
  • Mudah untuk menyimpan hasil hard copy ke dalam sistem
  • Terintegrasi dengan baik dengan sistem ERP
  • Mengotomatiskan ekstraksi data dari dokumen (sampai batas tertentu)

Cons:

  • Penyiapan awal bisa jadi sulit dan rumit
  • Pemrosesan otomatis DOKUMEN MEDIS tidak diatur
  • Tidak ada template yang sudah jadi
  • Sulit untuk disesuaikan
  • Tidak ada sumber daya yang tersedia
  • Bisa memiliki integrasi yang lebih baik dengan solusi RPA
  • Akurasi rendah dengan gambar / dokumen beresolusi rendah
  • Verifikasi batch ditahan meskipun ada kesalahan hanya di bagian tertentu
  • Pesan kesalahan item baris muncul bahkan untuk item yang harus dilewati
  • RESTful API tidak tersedia di versi lokal

3. Pembaca Halus ABBYY

FineReader terutama dirancang untuk pengguna individu dan usaha kecil, menawarkan kemampuan OCR yang kuat untuk mengkonversi dokumen yang dipindai, gambar, dan PDF ke dalam format yang dapat diedit dan dicari. Ini adalah pilihan tepat untuk mendigitalkan dokumen cetak, mengekstraksi teks dari buku, atau mengubah konten berbasis kertas menjadi format elektronik. Meskipun FineReader serbaguna dan mudah digunakan, FineReader mungkin kekurangan beberapa fitur otomatisasi dan pengambilan data canggih yang penting untuk pemrosesan dokumen berskala besar dan kompleks yang umum terjadi di lingkungan layanan kesehatan.

ABBYY FineReader dapat digunakan untuk mengubah dokumen medis cetak menjadi format digital atau mengekstrak teks dari buku teks kedokteran.

[Embedded content]

Memproses Dokumen dengan ABBYY FineReader Server – Video Demo

Pro:

  • Editor OCR yang ramah keyboard untuk koreksi manual
  • Antarmuka yang sangat jelas
  • Mengekspor ke berbagai format
  • Fitur perbandingan dokumen yang unik

Cons:

  • Tidak memiliki pengindeksan teks lengkap untuk pencarian cepat
  • Membutuhkan kurva belajar
  • Harga bisa menjadi penghalang
  • Ketidakmampuan untuk melihat riwayat perubahan dokumen
  • Tidak dapat menggabungkan beberapa file menjadi satu
  • Mungkin memerlukan beberapa pasca-pemrosesan
  • UI bisa jadi luar biasa pada awalnya
  • Lambat untuk memproses file besar

Butuh perangkat lunak OCR untuk ekstraksi gambar-ke-teks atau ekstraksi data PDF? Lihat aksi Nanonets!

Omnipage adalah perangkat lunak PDF OCR yang kuat yang dapat menangani otomatisasi untuk tugas pemrosesan dokumen medis bervolume tinggi. Perangkat lunak ini dilengkapi dengan kemampuan OCR tingkat lanjut untuk mengekstrak teks dan data dari dokumen yang dipindai secara akurat. Dalam layanan kesehatan, fitur ini sangat penting untuk menangkap informasi relevan dari berbagai sumber seperti rekam medis dan resep.

Manfaat:

  • Meminimalkan kesalahan aliran data hilir dengan ekstraksi teks dan data yang sangat akurat dari dokumen medis seperti resep dan laporan pengujian.
  • Menyediakan beragam filter dan alat bawaan untuk meningkatkan kualitas dokumen medis yang dipindai atau difoto sebelum OCR.

Keterbatasan:

  • Menyiapkan alur kerja otomatisasi AP atau integrasi API melibatkan pengaturan rumit yang tidak cocok untuk pengguna non-teknis.
  • Antarmukanya memiliki kurva pembelajaran yang curam dan bisa lebih intuitif, sehingga menghambat adopsi rumah sakit.
  • UI-nya tidak intuitif dan mungkin tidak cocok untuk profesional kesehatan yang sibuk.

5. Datacap IBM

IBM Datacap adalah perangkat lunak pengambilan dan pemrosesan dokumen yang tangguh. Datacap membantu organisasi layanan kesehatan mendigitalkan catatan pasien, resep, dan dokumen lainnya dengan menyederhanakan pengambilan, pengenalan, dan klasifikasi dokumen medis. Dengan fitur-fitur canggih seperti pemrosesan cerdas dan pembelajaran mesin yang didukung AI, Datacap mengotomatiskan penanganan dokumen yang kompleks, meningkatkan akurasi, dan mengurangi beban entri data manual.

Integrasi Datacap dengan IBM Cloud Pak for Business Automation memberikan solusi komprehensif untuk manajemen dokumen layanan kesehatan. Ini mendukung input multisaluran, ekspor ke berbagai aplikasi, dan alur kerja pengambilan berbasis aturan yang sangat mudah beradaptasi.

Pro:

  • Mengonfigurasi aplikasi kompleks dalam pengambilan data
  • Mekanisme pemindaian
  • Mudah digunakan

Cons:

  • Sangat sedikit dukungan online
  • UI bisa lebih intuitif
  • Penyiapan bisa jadi rumit
  • Lambat
  • Membuat aliran yang disesuaikan tidaklah mudah
  • Komit batch membutuhkan waktu

Mulai menggunakan Nanonet untuk Otomatisasi. Cobalah berbagai model OCR atau meminta demo hari ini. Temukan bagaimana kasus penggunaan Nanonet dapat diterapkan pada produk Anda.

6. AI Dokumen Google

Google Document AI adalah alat pemrosesan dokumen canggih yang memanfaatkan pembelajaran mesin untuk mengekstrak informasi berharga dari dokumen tidak terstruktur. Document AI dapat menyederhanakan tugas administratif dalam layanan kesehatan dengan mengotomatiskan ekstraksi data penting dari rekam medis, resep, dan faktur. Kemampuan canggihnya dalam pemrosesan bahasa alami dan ekstraksi data cerdas berkontribusi pada peningkatan akurasi dan efisiensi dalam penanganan dokumen.

Pro:

  • Mudah untuk mengatur
  • Terintegrasi dengan sangat baik dengan layanan Google lainnya
  • Penyimpanan informasi
  • Kecepatan

Cons:

  • Modul AI kekurangan dokumentasi yang tepat
  • Sulit untuk menyesuaikan modul dan pustaka yang ada
  • Tidak cocok untuk Python atau bahasa pengkodean lainnya
  • Dokumentasi API yang kedaluwarsa
  • Mahal
  • Tidak cocok untuk penerapan cloud hybrid
  • Tidak cocok untuk kasus penggunaan yang membutuhkan algoritme AI khusus

Teks AWS adalah mesin pengenalan karakter optik (OCR) oleh Amazon Web Services. Ini dapat mengubah gambar dan dokumen yang dipindai menjadi teks yang dapat dibaca mesin, dengan aplikasi di berbagai industri, termasuk layanan kesehatan.

Fleksibilitas Tesseract dalam mengenali teks dari berbagai jenis dokumen dan bahasa meningkatkan interoperabilitas dalam sistem layanan kesehatan. Dengan mengotomatiskan konversi dokumen berbasis kertas ke format digital, AWS Tesseract berkontribusi terhadap peningkatan efisiensi, peningkatan akurasi data, dan perawatan pasien yang lebih baik secara keseluruhan di institusi layanan kesehatan.

Pro:

  • Model penagihan bayar per penggunaan
  • Mudah digunakan
  • Berfungsi dengan baik untuk tabel dan formulir

Cons:

  • Tidak bisa dilatih
  • Akurasi bervariasi
  • Tidak dimaksudkan untuk dokumen tulisan tangan

Ingin mengikis data dari dokumen PDF, mengonversi tabel PDF ke Excel, atau mengotomatiskan ekstraksi tabel? Lihat pengikis PDF Nanonets atau Pengurai PDF untuk mengikis data PDF atau mengurai PDF dalam skala besar!

8. Dokumen parser

Docparser adalah platform penguraian dokumen dan ekstraksi data yang mengubah dokumen tidak terstruktur, seperti faktur, formulir, dan tanda terima, menjadi data terstruktur. Docparser dapat menyederhanakan pemrosesan dokumen dalam layanan kesehatan dengan secara otomatis mengekstraksi informasi penting dari catatan medis, formulir asuransi, dan dokumen terkait layanan kesehatan lainnya. Kemampuan penguraiannya yang canggih memungkinkan ekstraksi bidang data tertentu, memfasilitasi digitalisasi informasi pasien yang akurat dan efisien.

Pro:

  • Penyiapan yang mudah
  • Integrasi Zapier

Cons:

  • Webhook terkadang gagal
  • Membutuhkan beberapa pelatihan untuk mengambil aturan parsing
  • Template tidak cukup
  • OCR zona pendekatan – tidak dapat menangani templat yang tidak dikenal
  • UI bisa lebih baik
  • Lambat memuat halaman
  • Dokumentasi bisa lebih baik

9.Adobe Acrobat DC

Adobe Acrobat adalah rangkaian perangkat lunak dan layanan komprehensif yang dikembangkan oleh Adobe Inc. untuk membuat, mengedit, mengonversi, dan mengelola file PDF (Portable Document Format). Pengenalan Karakter Optik adalah fungsi dalam Adobe Acrobat yang mengubah dokumen kertas atau gambar yang dipindai menjadi teks yang dapat diedit dan dicari.

Dengan Adobe Acrobat OCR, pengguna dapat mengenali dan mengekstrak teks dari dokumen yang dipindai, sehingga memungkinkan untuk mengedit, mencari, dan memanipulasi konten dalam file PDF. Fitur ini sangat berguna dalam skenario di mana dokumen asli hanya ada dalam format gambar yang tidak dapat diedit, sehingga memberikan fleksibilitas dan aksesibilitas yang lebih besar ketika bekerja dengan informasi berbasis teks.

Pro:

  • Stabilitas/kompatibilitas
  • Mudah digunakan

Cons:

  • Mahal
  • Bukan perangkat lunak OCR eksklusif
  • Berat pada sistem
  • Memakan banyak ruang pada hard disk
  • Sulit untuk diintegrasikan dengan layanan seperti Sharepoint atau Dropbox
  • Membutuhkan lisensi Adobe Creative Cloud

10.Klippa

Klippa menggunakan teknologi OCR (Optical Character Recognition) dan pembelajaran mesin yang canggih untuk secara akurat mengidentifikasi, mengklasifikasikan, dan mengekstrak informasi relevan dari dokumen tidak terstruktur, mengurangi entri data manual dan risiko kesalahan.

Penerapan Klippa dalam layanan kesehatan dapat meningkatkan efisiensi, meningkatkan akurasi dalam pengelolaan data, dan meningkatkan kepatuhan terhadap standar peraturan.

Pro:

  • Penyiapan cepat
  • dukungan besar
  • API yang bagus untuk pengembang
  • Dokumentasi API yang jelas dan ringkas
  • Berhubungan baik dengan program akuntansi
  • Harga bersaing
  • Integrasi

Cons:

  • Pengenalan OCR bisa lebih baik
  • Kustomisasi template terbatas
  • Kustomisasi label putih terbatas
  • Penyesuaian massal tidak didukung
  • PPN seringkali tidak ditampilkan dengan benar
  • Aplikasinya sering crash
  • Tidak dapat melatih model OCR
  • Proses seleksinya tidak mudah, karena ada banyak pilihan

Nanonet API OCR memiliki banyak hal menarik gunakan kasing yang dapat mengoptimalkan kinerja bisnis Anda, menghemat biaya,, dan meningkatkan pertumbuhan. Temukan bagaimana kasus penggunaan Nanonet dapat diterapkan pada produk Anda.

Sebutan penting lainnya termasuk sangat, Bacairis, infrrd, Rossum & hipotos. Juga, lihat yang terdepan alternatif untuk Nanonet.

Berikut perbandingan cepat dari semua perangkat lunak OCR yang tercantum di atas di beberapa fitur & parameter perangkat lunak OCR yang penting:

10 Perangkat Lunak OCR Teratas untuk Rumah Sakit pada tahun 2024
10 Perangkat Lunak OCR Teratas untuk Rumah Sakit pada tahun 2024

Mengapa Nanonets merupakan Perangkat Lunak OCR Paling Komprehensif untuk Rumah Sakit?

Perangkat lunak Nanonets OCR adalah mudah dan fleksibel untuk disiapkan, hanya membutuhkan sekitar satu hari. Itu platform otomatisasi cerdas Menangani data tidak terstruktur tanpa banyak kesulitan, dan AI juga menanganinya kendala data umum dengan mudah.

Manfaat Nanonets OCR di rumah sakit lebih dari sekadar akurasi, pengalaman, dan skalabilitas yang lebih baik.

  1. Pengambilan dan entri data—Nanonets OCR dapat digunakan untuk menangkap data secara akurat dari resep, faktur, data medis lama, dan lainnya dalam hitungan detik. Data yang diekstraksi dapat langsung dihubungkan ke perangkat lunak manajemen rumah sakit apa pun, sehingga mengurangi kebutuhan entri data manual dan meningkatkan akurasi.
  2. Dokumentasi dan penyimpanan— Nanonets OCR dapat dengan mudah membuat salinan semua dokumen medis secara digital dan dapat diedit. Dokumen-dokumen ini kemudian dapat dengan mudah disimpan dan diambil kapan pun diperlukan.
  3. Kontrol kualitas-Nanonets OCR dapat memberikan beberapa langkah persetujuan sebelum dokumen dimasukkan ke dalam sistem atau dikirim untuk disetujui. Hal ini membantu mengidentifikasi kesalahan sejak dini dan mengurangi sumber daya dan biaya yang diperlukan untuk pengerjaan ulang.
  4. Antarmuka yang Ramah Pengguna: Nanonets memiliki antarmuka yang intuitif dan ramah pengguna, sehingga dapat diakses oleh profesional kesehatan tanpa pelatihan teknis ekstensif.

Apakah ada Perangkat Lunak OCR Gratis untuk Rumah Sakit?

Berjalan pada mesin OCR sumber terbuka (seperti Tesseract), solusi gratis ini membantu mengonversi foto, PDF, TIFF, atau dokumen yang dipindai ke dalam format teks digital yang dapat diedit. Meskipun mereka mungkin tidak dapat memproses rekam medis yang rumit dalam skala besar, mereka cukup untuk mengekstraksi teks dari dokumen sederhana dengan format yang mudah.

Perangkat lunak OCR gratis sering kali gagal memproses dokumen tulisan tangan, tabel multi-kolom, item garis panjang, atau gambar/pindaian berkualitas rendah.

Berikut adalah beberapa alat pengenalan karakter optik gratis untuk pertimbangan Anda:

Stempel Waktu:

Lebih dari AI & Pembelajaran Mesin