Hälso- och sjukvårdsindustrin står inför ett paradigmskifte i sina arbetsflöden i och med införandet av ny och avancerad teknik inom AI. Med hjälp av AI-verktyg och -teknologier kan förbättrade medicinska resultat uppnås med högre hälsovårdseffektivitet.
OCR, eller Optical Character Recognition, är en viktig sjukvårdsteknik som blir enormt utbredd idag. OCR-teknik hjälper till att hantera medicinska data från patienter och sjukhus och syftar till att effektivisera medicinska processer för bättre resultat.
Låt oss lära oss mer om OCR på djupet och förstå dess olika förmåner och begränsningar.
Vad är OCR inom vården?
Optical Character Recognition är en teknik som används inom vården för att digitalisera data och förbättra datanoggrannheten för att få högre medicinsk effektivitet. OCR skannar och konverterar tryckta och handskrivna dokument som patientformulär, läkaranteckningar, receptetiketter, labbresultat, etc., till digitala data.
Detta gör lagring och hantering av vårdinformation enklare och skapar lämpliga databaser för befintlig data. Dessa data som lagras i databaser är mer lättillgängliga och kan användas för att generera värdefulla insikter från en patients sjukdomshistoria.
En snabb titt på hur OCR fungerar
Även om OCR har fått mycket uppmärksamhet på sistone, är det inte så ungt som det verkar. OCR utvecklades 1974 i USA för att digitalt känna igen och skriva ut alla teckensnittstyper. Lyckligtvis, nu med förbättrad teknik, har OCR också blivit mer förfinad och effektiv. Så här fungerar OCR-tekniken:
- I första hand skannas texten i bilden och enskilda tecken separeras med hjälp av ett avancerat program.
- Därefter matchas varje tecken till de kända tecknen i en separat databas. Programmet identifierar och lagrar alla identifierade tecken från bilden separat.
- Karaktärerna klubbas sedan ihop igen som det var där i offlineformatet.
- Slutligen genereras en ny digital fil som innehåller samma information som i de medicinska offlinedokumenten.
Lär dig mer om OCR-processen i detalj! Läs nu!
Vilka är fördelarna och nackdelarna med OCR inom sjukvården?
I likhet med varje teknik har OCR också sina fördelar och begränsningar. Låt oss diskutera båda så att du rättvist kan analysera effektiviteten av OCR-teknik.
Fördelar med OCR
- Snabba arbetsflöden: OCR resulterar i automatisering av olika medicinska processer, inklusive tillgång till information från EPJ, lagring och hantering av sjukvårdsdata, sjukvårdsanalyser etc. Denna automatisering i vårdprocesserna förbättrar handläggningstiden avsevärt och hjälper till att spara tid för patienter och läkare.
- Högre datatillgänglighet: Den bästa fördelen med OCR-teknik är att den gör data 24*7 tillgänglig för användarna. Eftersom data lagras digitalt blir datautvinningsprocessen enkel och patienter kan eliminera förseningar i sin behandling.
- Mindre investeringar i arbetskraft: Sjukvårdsbranschen omfattar olika repetitiva och tråkiga uppgifter som kräver en betydande arbetsstyrka. Men med OCR blir processer automatiserade och behovet av sjukvårdspersonal minskar avsevärt.
- Minimering av fel: Människor är benägna att göra fel, särskilt under komplicerade och krävande vårdprocesser. Lyckligtvis, med OCR, blir mänsklig intervention begränsad och misstag kan minimeras ganska mycket.
Nackdelar med OCR
- OCR kräver betydande lagringskapacitet: Kärnan i OCR-tekniken är att digitalisera all medicinsk data för patienter och läkare för förbättrade resultat. Detta kan dock kräva enorma lagringsmöjligheter för att lagra och komma åt stora datamängder.
- Sårbarhet för dataintrång: Datasäkerhet är ett stort problem för vårdinstitutioner, och OCR-tekniken är fortfarande inte lika optimerad för att ge adekvat säkerhet till sina användare och är sårbar för dataintrång.
- Svårigheter att få noggrannhet: Den svåraste delen av OCR är att korrekt förstå komplexa medicinska termer och jargong. Fel eller felaktig identifiering av tecken kan leda till transkriptionsfel eller rapportera felaktigheter.
- Mer benägna för fel: OCR-tekniken har inte nått sin ultimata potential och är fortfarande utsatt för fel vid identifiering av dokumenthandstil och bilder.
Utforska användningsfallen för OCR i sjukvården
Här är några potentiella användningsfall för Healthcare OCR-teknik:
Skanna och lagra medicinsk information
Detta är definitivt det viktigaste användningsfallet för OCR. Sjukvårdsorganisationer har rikligt med oorganiserad data som effektivt kan lagras, hanteras och nås med OCR.
Fakturahantering
OCR möjliggör omedelbar scanning och digitalisering av fakturor med hög noggrannhet, vilket avsevärt hjälper till att lagra, dela och redigera patientfakturor. OCR hjälper vårdinrättningar att uppnå ett förenklat fakturahanteringssystem.
Effektivisering av medicinska administrationsprocesser
En fungerande vårdinrättning underlättar flera administrationsprocesser samtidigt. Genom att utnyttja OCR kan stora delar av dessa medicinska processer effektiviseras och belastningen på administrativa team kan minskas.
Dataextraktion från gamla dokument
En betydande mängd medicinsk data som kan användas för att få värdefulla insikter om flera sjukdomar är oorganiserad och oanvänd i många sjukvårdsinrättningar. Dessa data kan extraheras och utnyttjas med OCR för att ge bättre insikter om olika patientsjukdomar.
Skydd av kritisk medicinsk data
Sjukvården sysslar med känslig patientinformation, från demografi till ekonomi. Denna kritiska information är osäker i pappersform. Därför kan data digitaliseras med OCR, vilket garanterar högre säkerhet.
Är du redo för din AI-baserade OCR-sjukvårdslösning?
OCR inom sjukvården blir allt mer avancerad med förbättrad noggrannhet och sjunkande kostnader. Det öppnar nya möjligheter för sjukvårdsorganisationer att effektivisera pappersprocesser, automatisera datainmatning och förbättra noggrannheten i patientvården. Dessutom finns det flera andra administrationsfördelar med att anta OCR-teknik. Våra Shaip-utvecklare är specialiserade på att utveckla säkra och pålitliga OCR-lösningar för komplexa medicinska krav. Du kan komma i kontakt med våra experter för att diskutera dina projekt.
