مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / تبسيط عمليات الرعاية الصحية من خلال إدخال البيانات آليًا

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

تبسيط عمليات الرعاية الصحية من خلال الإدخال الآلي للبيانات

أغسطس 24th، 2023

يعد إدخال البيانات في الرعاية الصحية أمرًا شائعًا للغاية لسبب رئيسي واحد: عدد المستندات - معلومات المريض ، والسجلات الطبية ، ونماذج التأمين ، ونماذج الفواتير ، وتقارير المختبر ، والوصفات الطبية ، واستمارات الموافقة ، والمخططات الطبية ، وهذه مجرد البداية.

لا شك أن إدخال البيانات في الرعاية الصحية مهم لأنه ضروري لتقديم رعاية رائعة للمرضى ، وقيادة بحث دقيق ومفيد ، والامتثال للوائح الرعاية الصحية. للسبب نفسه ، من الضروري أيضًا إدخال البيانات في الوقت المناسب.

يمكن أن يساعد استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي مقدمي الرعاية الصحية على تبسيط سير عملهم وتوفير رعاية أفضل وأكثر كفاءة للمرضى. في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيف يمكن لاستخراج البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أن يساعد المستشفيات والعيادات على أتمتة إدخال البيانات. سنناقش بالتفصيل الفوائد التي يقدمها والتحديات والقيود المحتملة التي يجب أخذها في الاعتبار.

إدخال البيانات في الرعاية الصحية: الأساليب الأربعة لاستخراج البيانات

هناك أربع طرق للأعمال التجارية استخراج البيانات غير المهيكلة من مستندات العمل. هؤلاء هم:

  • إدخال البيانات اليدوي: الإدخال اليدوي للبيانات هو الطريقة التقليدية لاستخراج البيانات. ومع ذلك ، فهي ليست الأكثر كفاءة. تتضمن هذه العملية استرداد معلومات محددة يدويًا من مستند مصدر وإدخالها في برنامج مستهدف.

الايجابيات مقابل السلبيات - إدخال البيانات اليدوي

  • التعرف الضوئي على الحروف: الطريقة التالية في القائمة هي الطريقة التي كانت موجودة منذ عقود ، والمعروفة باسم التعرف الضوئي على الأحرف (OCR). تعمل هذه التقنية على تحويل الصور والنص المكتوب بخط اليد إلى أنماط يمكن قراءتها آليًا من 0 و 1 لتحديد الأحرف الأبجدية الرقمية.إيجابيات مقابل سلبيات - التعرف الضوئي على الحروف
  • التعرف على الأنماط: بديل آخر هو التعرف على الأنماط - وهو نهج تم استخدامه لفترة أطول بكثير من التعرف الضوئي على الحروف ورؤية الكمبيوتر. هذه الطريقة سريعة وبسيطة نسبيًا ، وتوفر عائد استثمار مرتفعًا مقارنة بالحلول الأخرى.

 

إيجابيات مقابل سلبيات - التعرف على الأنماط

  • استخراج البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي: بديل آخر هو استخراج البيانات المعتمد على الذكاء الاصطناعي ، والذي يستخدم أساليب الاستخراج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي البحت والتي تستخدم تقنيات التعلم الآلي مثل البرمجة اللغوية العصبية و CNN. تكتسب هذه الحلول شعبية بسبب توفرها وسرعتها وقدرتها على تحقيق نتائج جيدة بتنسيقات مستندات أبسط.

إيجابيات مقابل سلبيات - استخراج البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي

يعد التعرف على الأنماط حاليًا الطريقة الأكثر شيوعًا لاستخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة وشبه المهيكلة نظرًا لملاءمتها وسهولة استخدامها وقابليتها للتخصيص. ومع ذلك ، فإنه يحتاج إلى تحسين في تقليل الوقت المستغرق لإنشاء مخطط قالب على المستندات ذات التخطيطات المعقدة والديناميكية ليظل قادرًا على المنافسة.

يمكن للنهج المتقدم الذي يجمع بين التعرف على الأنماط وتقنيات الذكاء الاصطناعي أن يزيد من كفاءة العملية بما يصل إلى 10 أضعاف أو أكثر. هذا النهج لديه القدرة على استغلال أفضل ما في سرعة رؤية الكمبيوتر ودقة التعرف على الأنماط.

فوائد الإدخال الآلي للبيانات في الرعاية الصحية

يمكن أن يجلب استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد للمستشفيات والعيادات ، بما في ذلك:

  • زيادة الكفاءة والإنتاجية: على هذا النحو مسح من 9,600،62 عامل أجرتهم Asana ، يتم فقدان XNUMX٪ من أيام العمل بسبب المهام الدنيوية المتكررة. يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من المستندات في جزء صغير من الوقت الذي يستغرقه البشر للقيام بذلك ، مما يوفر وقت الموظفين للمهام ذات المستوى الأعلى.
  • تحسين دقة وجودة البيانات: يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي توفير دقة تزيد عن 98٪. لمقارنة هذا الرقم ، يمكن أن يكون الإدخال اليدوي للبيانات بدقة منخفضة تصل إلى 75٪. يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على البيانات واستخراجها بشكل أكثر دقة واتساقًا من البشر ، مما يقلل من مخاطر الأخطاء وعدم الاتساق في البيانات. يمكن أن يساعد الاستخراج الآلي للبيانات أيضًا في تقليل التباين وزيادة توحيد البيانات ، وتحسين جودة البيانات الإجمالية.
  • تعزيز اتخاذ القرار ورعاية المرضى: يؤدي الوصول السريع إلى بيانات المريض الدقيقة وذات الصلة إلى تحسين عملية صنع القرار ونتائج المرضى ، لا سيما في حالات الرعاية الحرجة. يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تساعد أيضًا في تحديد الأنماط والاتجاهات في بيانات المرضى ، مما يوفر رؤى يمكن أن تفيد في خطط العلاج وتحسين رعاية المرضى. في الواقع ، تظهر الدراسات أن الذكاء الاصطناعي الآن يشخص الأمراض أفضل من الطبيب العادي.
  • توفير التكاليف وتوليد الإيرادات: من خلال تقليل العمل اليدوي وتحسين جودة البيانات ، يمكن أن يساعد استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي المستشفيات والعيادات في توفير التكاليف وزيادة الإيرادات. احسب فقط المبلغ الذي يمكنك التوفير به هذه الآلة الحاسبة!

بشكل عام ، يمكن أن يساعد استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي المستشفيات والعيادات على تبسيط عملياتها وتقليل الأخطاء وتحسين نتائج المرضى.

حالات الاستخدام استخراج بيانات الرعاية الصحية

كيف تستخدم المستشفيات والعيادات استخراج البيانات المعتمد على الذكاء الاصطناعي

يحتوي استخراج البيانات المعتمد على الذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من حالات الاستخدام في صناعة الرعاية الصحية. فيما يلي بعض أكثرها شيوعًا:

  • إدارة معلومات المريض: تنشئ المستشفيات والعيادات قدرًا كبيرًا من بيانات المرضى كل يوم ، بما في ذلك نماذج تسجيل المرضى ومطالبات التأمين والتاريخ الطبي ونتائج المختبر وما إلى ذلك. يقوم استخراج البيانات المستند إلى AI باستخراج هذه البيانات وتخزينها في قاعدة بيانات مركزية. هذا يجعله سهل الوصول للأطباء وغيرهم من المتخصصين في الرعاية الصحية.
  • السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs): وبالمثل ، فإن السجلات الصحية الإلكترونية هي نسخ رقمية من السجلات الطبية للمرضى يمكن مشاركتها بسهولة بين مقدمي الرعاية الصحية. يُستخدم استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي لاستخراج المعلومات من السجلات الطبية الورقية وتحويلها إلى تنسيقات رقمية. يساعد الاستخراج التلقائي لبيانات المريض من المخططات الطبية والسجلات الصحية الإلكترونية في تقليل العبء الواقع على كاهل طاقم الرعاية الصحية وتحسين رعاية المرضى وإمكانية التشغيل البيني.
  • إدارة الفواتير والمطالبات: معالجة مطالبات التأمين وفواتير المرضى مهمة تستغرق وقتًا طويلاً وتتعرض للخطأ. تستخرج الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي المعلومات ذات الصلة من الفواتير والإيصالات ومستندات الفوترة الأخرى ، مما يجعل العملية أسرع وأكثر دقة.
  • تقارير المختبر وتقارير التصوير التشخيصي: يعد تحليل التقارير المخبرية وتقارير التصوير التشخيصي جزءًا مهمًا من رعاية المرضى. تستخرج البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي المعلومات ذات الصلة من هذه التقارير ، مثل نتائج الاختبار ، وتدمجها مع سجلات المرضى لتقديم صورة أكثر اكتمالاً عن صحة المريض.

تنفيذ استخراج البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي في المستشفيات والعيادات

يتمتع استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي بإمكانية إحداث ثورة في طريقة معالجة مؤسسات الرعاية الصحية لبيانات المرضى. ومع ذلك ، فإن تنفيذ مثل هذا النظام يتطلب تخطيطًا دقيقًا ومراعاة عوامل مختلفة ، بما في ذلك خصوصية البيانات وأمنها.

عادةً ما تتضمن عملية تنفيذ استخراج البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في المستشفى أو العيادة عدة خطوات.

أولاً ، تحتاج مؤسسة الرعاية الصحية إلى تقييم نظام إدارة الوثائق الحالي وتحديد المجالات التي يمكن أن تستفيد من الأتمتة. يمكن أن يشمل ذلك مهام مثل استمارات تلقي المرضى ومعالجة مطالبات التأمين وإدارة السجلات الطبية.

ثانيًا ، بمجرد تحديد مجالات الأتمتة ، ستحتاج مؤسسة الرعاية الصحية إلى ذلك حدد حل استخراج البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي التي تلبي احتياجاتها. قد يشمل ذلك تقييم البائعين والحلول المختلفة والنظر في عوامل مثل الدقة والسرعة وسهولة الاستخدام.

ثالثًا ، ستحتاج مؤسسة الرعاية الصحية أيضًا إلى ضمان إجراءات استخراج البيانات الخاصة بها الامتثال للوائح أمان وخصوصية البيانات ذات الصلة. قد يتضمن ذلك الحصول على موافقة من المرضى ، وتنفيذ ضوابط الوصول إلى البيانات المناسبة ، والتأكد من تخزين البيانات بشكل آمن.

أخيرًا ، بمجرد تطبيق النظام ، يجب على مؤسسات الرعاية الصحية مراقبة أدائها وضبطها حسب الضرورة. قد يشمل ذلك تعديل معلمات النظام لتحسين الدقة أو توفير تدريب إضافي للموظفين.

يتطلب تنفيذ استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي في مستشفى أو عيادة تخطيطًا دقيقًا ودراسة عوامل مختلفة. من خلال اتباع نهج استراتيجي ، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية إدراك فوائد الأتمتة مع ضمان بقاء بيانات المريض آمنة ومحمية.

تحديات وقيود استخراج البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي في المستشفيات والعيادات

بينما يوفر استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد للمستشفيات والعيادات ، إلا أن هناك أيضًا بعض التحديات والقيود المحتملة التي يجب مراعاتها.

  • مخاوف أخلاقية: يتضمن استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي معالجة معلومات المريض الحساسة ، مثل التاريخ الطبي والتشخيصات والعلاجات. لذلك ، هناك خطر حدوث انتهاكات للبيانات والوصول غير المصرح به إلى هذه المعلومات ، مما قد يكون له آثار أخلاقية خطيرة. تحتاج المستشفيات والعيادات إلى التأكد من أن لديهم سياسات قوية لخصوصية البيانات وأمنها للتخفيف من هذه المخاطر.
  • التكامل مع الأنظمة الموجودة: يحتاج استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي إلى التكامل مع أنظمة المستشفيات أو العيادات الحالية ، مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) وأنظمة إدارة المرضى. هذه عملية معقدة وتتطلب تخطيطًا وتنسيقًا دقيقين. الهدف النهائي هو ضمان تكامل النظام الجديد مع البنية التحتية الحالية.
  • اعتماد من قبل الموظفين: يتطلب استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي من الموظفين تعلم الأدوات والتقنيات الجديدة. هذا هو التحدي ، خاصة بالنسبة لأولئك الذين لا يشعرون بالارتياح مع التكنولوجيا. لذلك ، تحتاج المستشفيات والعيادات إلى توفير التدريب والدعم الكافيين لضمان قدرة الموظفين على استخدام النظام الجديد بفعالية.

بشكل عام ، بينما يوفر استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة للمستشفيات والعيادات ، يجب مراعاة هذه التحديات والقيود المحتملة بعناية أثناء مرحلة التخطيط والتنفيذ.

تبسيط عمليات الرعاية الصحية: خلاصة

في الختام ، فإن استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إحداث ثورة في الرعاية الصحية من خلال تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وتعزيز رعاية المرضى. من خلال أتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة والعمل من خلال تحديات تنفيذ مثل هذه الحلول ، يمكن للمستشفيات والعيادات توفير الوقت والموارد مع ضمان توفر المعلومات الهامة متى وأينما كانت مطلوبة.

بالنظر إلى المستقبل ، سيستمر استخراج البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي في لعب دور متزايد الأهمية في الرعاية الصحية. مع استمرار تقدم التكنولوجيا ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطورات في تقنيات استخراج البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تحسين الدقة ، وزيادة التخصيص ، وتعزيز التكامل مع تقنيات الرعاية الصحية الأخرى. من خلال تبني هذه الابتكارات ، يمكن للمستشفيات والعيادات الاستمرار في تحسين رعاية المرضى مع البقاء في طليعة التقدم التكنولوجي.

ربما يعجبك أيضا
ما هي إمكانية ملاحظة البيانات؟ دليل كامل
استكشاف مصدر البيانات: ضمان سلامة البيانات وصحتها
ما هي البيانات الوصفية ولماذا هي مهمة؟
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال