您要从患者登记表中提取数据吗? 试用 Nanonets OCR 软件以超过 98% 的准确度提取字段。
医疗保健行业包含大量数据,其中大部分数据是非结构化且复杂的。 由于可用数据分散且孤立,个人健康信息尚未得到充分利用。
但是,如果可以正确提取和组织这些数据以创建准确可靠的信息,这些信息可用于实现早期发现、延缓进展和预防多种疾病、降低高昂且不断增长的医疗保健成本以及改善患者的医疗保健目标沟通,以提供更好的整体患者护理。
患者登记表及其包含的内容?
患者登记表是由首次访问医疗机构的患者填写的文件。 它使医疗保健提供者能够在注册接受预期护理之前收集个人和健康相关信息。
患者登记表的内容因医疗机构而异,但大致内容如下。
第一部分询问患者的详细信息,包括他们的姓名、性别、出生日期、地址、婚姻状况、联系信息以及国民身份证或护照号码形式的身份证号码。
第二部分包含在紧急情况下要联系的人员、近亲或未成年人的法定监护人的信息。
第三部分包含有关患者保险计划的信息,包括公司名称、保险号码和保单。
以下部分载有患者同意书,包括患者声明、保密协议和其他具有法律约束力的条件,应与患者签署日期。
此外,还有一些部分包含病史、患者目前服用的药物、过敏症、家族史、药物滥用史等。
A. 手动数据输入
在这种方法中,操作员将手动将患者登记表中的信息输入数据库。 这些传统的数据输入方法取决于操作员因素,与自动化系统相比,缺点多于优点。
优点
在操作员培训和基础设施方面的资本支出将减少,因为手动数据输入不需要高技能的员工和复杂的软件和硬件来编译和呈现数据。
缺点
由于健康记录非常详细,数据提取需要数小时,并且可能会在输入和计算过程中因不遵守指南和定义而在医疗保健信息中添加错误,并可能导致数据不一致。 这可能会导致级联效应,导致诊断不当、处方错误和患者预后不良。
由于提取数据的复杂性,传统方法仅利用有限数量的常用收集变量进行预测。 这可能会对患者造成误报和误报,从而导致警觉疲劳,并且错过具有临床意义的事件,从而导致患者管理不善。
B. 电子健康记录 (EHR)
EHR 捕获大量数据,这些数据在许多医疗机构中分散和隔离,包括医院、全科医生诊所、实验室、药房等。
优点
EHR 减少了数据输入、计算以及不遵守指南和数据定义方面的操作员级别错误,从而减少了医疗错误。 2011 年在美国医生中进行的一项研究证明,为患者提供的护理质量有所提高,该研究表明 EHR 已提醒 65% 的可能用药错误和 62% 关键实验室价值,将整体患者护理提高 78%。
通过使用 EHR 和深度学习技术做出准确预测后的正确诊断、适当调查和管理,医疗保健成本已经降低。
EHR 的使用启用了健康信息交换 (HIE) 的过程,其中患者级别的信息在不同组织之间共享。 当患者向不同地点的医疗保健提供者寻求医疗帮助时,这使得医生可以轻松访问自己的病历。
缺点
不同的卫生机构呈现数据的格式略有不同。 同时,指南各不相同,通过国际疾病分类 (ICD) 做出的诊断可能会给 EHR 预测增加随机误差。 因此,没有统一的术语、系统架构和索引可能会降低 EHR 的预期收益。
EHR 与硬件和操作员培训的高启动成本相关,由于用户在计算机知识和数据库处理方面的不平等,这些成本可能会发生变化。
由于大量数据聚集在一起,并且没有适当的安全措施,患者敏感信息的机密性和安全性受到威胁。
C. 混合方法
由于 EHR 中可用的信息以非标准代码和结构的形式出现,健康数据转换和加载方法如动态 ETL(提取、转换和加载)已经开始实践,以将 EHR 数据重组和转换为通用格式和标准术语,以协调不同组织和研究数据网络。
Nanonets 是一种基于 AI 的 OCR 软件(GDPR 和 SOC2 投诉),可以实现医疗自动化 文件处理 使用无代码工作流程。
Nanonets 可以自动化医疗文件处理的多个步骤,包括:
文件上传, 数据提取, 数据处理 (数据清理、格式化、转换)、批准和 文档归档.
Nanonets 符合您的特定要求,并且作为一个完全无代码的平台,组织中的任何人都可以使用它。
让我们来看看如何使用它从医疗登记表中提取数据。
首先,要使用它, 在 Nanonets 上创建一个免费帐户 或登录您的帐户。
选择自定义 OCR 模型。 要训练此模型,您必须提供十份医疗报告。
为什么我需要这样做? 提供十份医疗文件将帮助您训练 AI 有效地识别您的文件。
训练完成后,您现在可以设置规则来格式化数据。 您可以使用这些无代码规则更改零的数量或在数据库中查找值等。
下一步是导出并选择您希望从医疗报告中导出数据的方式。 探索选项或选择集成并将其直接连接到您的医疗保健 EHR 系统。
需要做更多吗? 与我们的 AI 专家通话,您可以向我们解释您的用例,我们将为您设置工作流程。
为什么是纳米网?
Nanonets 是一个智能 OCR 平台。 它不需要模板来识别患者登记表中的文本。 它可以轻松地从无法识别的文档中识别文本。
简单易用,1天搞定,数据提取准确率99%以上。
但除了常规的 OCR 功能外,以下是 Nanonets 与众不同的地方:
无与伦比的图像处理
不同医疗机构的患者登记表可能有不同的格式。 Nanonets 可以处理从任何文档或图像中提取数据,这在一开始并不完美。 通过先进的预处理和后处理,该平台可以进行校正、重新定向、旋转、裁剪和执行模糊匹配,因此您每次都能从注册表中获得准确的数据。
一流的 OCR
Nanonets 可以从您的医疗文件中提取数据,准确率超过 98%。 它可以检测 40 多种语言并支持自定义 OCR 支持。
强大的集成
您可以使用 Nanonets 轻松地将数据自动输入到您的系统中。 通过 Nanonets 集成,实时扫描您的文档并更新 500 多个商业软件的患者资料。
自动化的可定制工作流程
使用无代码工作流程自动执行文档筛选、患者入职、数据格式化、数据丰富、医疗报告收集、数据同步、文档匹配等。 只需输入您的规则并将其设置为自动驾驶模式。
和更多。 Nanonets 可根据您的需要进行定制,并提供白标 OCR 软件和本地或云托管选项。
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如果是这样, 前往纳米网 or 安排与我们团队的通话。
专业技术
使用 EHR 的健康信息管理系统需要昂贵的网络连接以及高速、可靠的互联网访问、硬件和软件。 由于高昂的启动成本以及无法获得负担得起的有效技术,实施基于人工智能的自动数据提取方法只会成为某些组织的一致计划。
数据所有权
由于医疗保健提供者之间存在竞争关系,因此在交换信息的类型和数量方面出现了问题。 共享的专有信息被技术供应商限制在“只读”的基础上。 因此,将无法获得最新信息。
患者的隐私问题
由于处理的是个人健康信息,因此组织之间的信息共享仅用于遵守隐私法的患者护理。 相关法律责任,防止信息被非法泄露; 因此,数据交换中损坏的风险应始终超过潜在的回报。
A. 提高数据准确性
与浪费宝贵的员工才能的缓慢、容易出错的传统数据输入方法不同,自动数据提取可确保通过重复使用获得更高的准确性。
随着从 EHR 和自由文本中提取的数据被纳入深度学习技术,可以在不同的医疗领域做出关于护理质量和结果以及资源利用的有效和准确的预测。 可靠和准确的信息将有助于正确诊断和适当的管理,从而提高患者的治疗效果。
B. 提高效率
自动化系统会将尚未充分利用的零散和孤立的个人健康信息整合为结构化形式,从而提高所提供护理的有效性和效率。
2016 年进行的一项研究显示,数据分析师仅将 20% 的工作时间用于数据分析,而其余时间则用于收集和提取数据。 自动数据提取减少了在手动容易出错的数据提取上浪费的劳动力和时间,并指导他们加强患者护理。
C. 加强病人护理
人们将从不同的地点访问医疗保健设施。 因此,互连的自动化系统将为医疗保健提供者提供患者状况的清晰画面,并提供一致且有效的管理。 30 – 50% 的美国医生报告说,在 78% 的研究人群中,电子系统有利于提供推荐的护理和适当的调查,并通过增强整体患者护理实现良好的患者沟通。
D. 降低成本
由于患者记录提供了不同领域的大量数据,手动数据输入将非常耗时且成本高昂,而且会产生价值低下的错误结果。 尽管自动数据提取的启动成本很高,但从长远来看,当消耗人力的定期重复活动可以自动化以获得结构化和准确的数据和预测时,可以实现成本降低。
与孤立的数据收集相反,自动数据提取和编译将提供集中控制的个人健康信息数据库,可供许多医疗保健提供者使用,从而减少数据重复成本。
E. 简化的工作流程和决策
基于 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 和深度学习方法的 EHR 可以提供对多个中心医疗事件的准确预测。 对死亡率、再入院率、住院时间等进行预测,这将有助于管理可用资源以满足需求。 从患者登记表中提取的非/半结构化数据可用于识别治疗和合并症的效果和缺点,并确定具有特定病症的患者的预期结果。
参考文献:
- Choi, E.、Schuetz, A.、Stewart, WF 和 Sun, J.(2016 年)。 使用递归神经网络模型早期检测心力衰竭发作。 美国医学信息学协会杂志,24(2),361-370。 关联: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS、Rudin, RS、Perry, T. 和 Shekelle, PG (2012)。 健康信息技术:更新的系统评价,重点关注有意义的使用。 内科学年鉴,156(1), 48-54。 关联: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H.、Anzaldi, LJ、Hernandez, L.、Davison, A.、Boyd, CM 和 Leff, B.(2018 年)。 应用数字卫生技术管理慢性病的科学状况。 JMIR mHealth 和 uHealth,6(4),e107。 关联: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J.、Patel, V.、Jamoom, EW 和 Furukawa, MF (2014)。 使用电子健康记录的临床益处:国家调查结果。 卫生服务研究,49(1 Pt 2),392-404。 关联: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A.、Oren, E.、Chen, K.、Dai, AM、Hajaj, N.、Hardt, M., … & Sundberg, P.(2018 年)。 可扩展且准确的深度学习与电子健康记录。 NPJ 数字医学,1(1),1-10。 关联: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova, GK、Masanz, JJ、Ogren, PV、Zheng, J.、Sohn, S.、Kipper-Schuler, KC 和 Chute, CG (2010)。 梅奥临床文本分析和知识提取系统 (cTAKES):体系结构、组件评估和应用。 美国医学信息学协会杂志,17(5),507-513。 关联: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- NP 特里 (2012)。 保护大数据时代的患者隐私。 UMKC 法律评论,81, 385。链接: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR, & Gamm, LD (2011)。 健康信息交流:持续挑战和新策略。 美国医学信息学协会杂志,17(3),288-294。 关联: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Ong, TC, Kahn, MG, Kwan, BM, Yamashita, T., Brandt, E., Hosokawa, P., Uhrich, C., & Schilling, LM (2017)。 动态 ETL:一种用于健康数据提取、转换和加载的混合方法。 BMC 医学信息学和决策制定, 17(1). https://doi.org/10.1186/s12911-017-0532-3
- Joseph, N.、Lindblad, I.、Zaker, S.、Elfversson, S.、Albinzon, M.、Ødegård, Ø.、Hantler, L. 和 Hellström, PM (2022)。 电子病历的自动数据提取:数据挖掘的有效性,以构建符合胃肠病学临床试验资格的研究数据库。 乌普萨拉医学科学杂志, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
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