كيفية أتمتة استخراج البيانات من نماذج تسجيل المرضى في الرعاية الصحية

تعد أتمتة استخراج البيانات من نماذج تسجيل المرضى في الرعاية الصحية أمرًا بالغ الأهمية لتعزيز كفاءة رعاية المرضى ودقتها وجودتها الشاملة. زيادة  71% من الأطباء الذين شملهم الاستطلاع في الولايات المتحدة الأمريكية اتفقوا على أن حجم بيانات المرضى المتاحة لهم هائل. وتسلط هذه الوفرة من البيانات الضوء على أهمية تبسيط عملية الاستخراج. يستغرق الاستخراج اليدوي وقتًا طويلاً ويكون عرضة للأخطاء، مما يعيق سلامة المرضى.

تناقش هذه المدونة أهمية استخراج البيانات في مجال الرعاية الصحية، وفوائد استخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وكيفية ذلك Astera يمكن أن يساعد في أتمتة عملية استخراج معلومات المريض من نماذج التسجيل لجعلها أسرع وأكثر كفاءة.

دور البيانات في رعاية المرضى

تتضمن بيانات المرضى مجموعة واسعة من المعلومات، مثل الأسماء وتفاصيل الاتصال والتركيبة السكانية والتاريخ الطبي والأدوية والحساسية ونتائج الاختبارات. يتيح الوصول إلى هذه البيانات لمقدمي الرعاية الصحية الحصول على رؤية شاملة لصحة المريض، واتخاذ قرارات مستنيرة، وتقديم رعاية شخصية.

ومن خلال استخراج البيانات من السجلات الطبية، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحديد الأنماط والاتجاهات في نتائج المرضى. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتطوير بروتوكولات وإرشادات العلاج القائمة على الأدلة. علاوة على ذلك، يسمح استخراج البيانات بدمج بيانات المرضى من مصادر مختلفة، مثل السجلات الصحية الإلكترونية وأنظمة المختبرات والأجهزة القابلة للارتداء. يتيح هذا التكامل لمتخصصي الرعاية الصحية فهم الحالة الصحية للمريض بشكل شامل، مما يسهل التشخيص الأكثر دقة وخطط العلاج المخصصة.

أهمية أتمتة استخراج البيانات في الرعاية الصحية

يعد استخراج البيانات يدويًا عملية كثيفة العمالة وغالبًا ما تؤدي إلى عدم الاتساق وعدم الدقة. تشكل الأخطاء البشرية، مثل أخطاء النسخ وتفسير البيانات الخاطئة، مخاطر كبيرة على سلامة المرضى. كما أن الحجم الكبير لنماذج تسجيل المرضى يزيد من عدم كفاءة عمليات استخراج البيانات يدويًا.

بالإضافة إلى ذلك، يحد استخراج البيانات يدويًا من قابلية التوسع في أنظمة الرعاية الصحية. مع تزايد الطلب على خدمات الرعاية الصحية، أصبحت حلول إدارة البيانات الفعالة والقابلة للتطوير ذات أهمية متزايدة. باستخدام الأتمتة، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تبسيط عمليات استخراج البيانات، مما يسمح بالوصول بشكل أسرع وأكثر موثوقية إلى معلومات المريض.

استخدام أداة استخلاص البيانات الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

في صناعة الرعاية الصحية، قامت الأتمتة بتحسين جوانب مختلفة من عمليات الرعاية الصحية. وهو ينطوي على الاستفادة من التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) لتبسيط عملية استخراج البيانات. يمكن للخوارزميات والحلول البرمجية المتطورة مسح البيانات واستخراجها من المستندات والنماذج تلقائيًا، مما يلغي الحاجة إلى التدخل اليدوي.

يمكن لهذه التقنيات التعرف على أشكال مختلفة من البيانات وتفسيرها، مثل التركيبة السكانية للمريض، والتاريخ الطبي، ونتائج الاختبارات. إن استخدام أداة استخلاص البيانات الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية له فوائد عديدة. بعض هذه الفوائد تشمل:

• استخراج البيانات بشكل أسرع: يؤدي اعتماد الأتمتة في مجال الرعاية الصحية إلى تسريع عملية استرجاع المعلومات الهامة للمرضى، مما يثبت أنها لا تقدر بثمن بشكل خاص في المواقف الحساسة للوقت. ويلعب هذا التسارع في الوصول إلى البيانات دورًا محوريًا في تبسيط عملية تقديم الرعاية، مما يجعلها أكثر كفاءة وفعالية.
• دقة أعلى: يؤدي تنفيذ عمليات استخراج البيانات الآلية في الرعاية الصحية إلى تحسين الدقة بشكل كبير من خلال القضاء على احتمالية حدوث أخطاء يدوية. ولا يؤدي هذا إلى تحسين سلامة المرضى فحسب، بل يساهم أيضًا في تحقيق نتائج علاجية أكثر ملاءمة.
• وفورات في التكاليف: إن تكامل العمليات الآلية في الرعاية الصحية لا يعزز الكفاءة فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى توفير كبير في التكاليف. ومن خلال تقليل الاعتماد على العمل اليدوي، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تخصيص الموارد بشكل أكثر حكمة، مما يؤدي إلى تحسين النتائج المالية.
• تحسين إدارة البيانات وتحليلها: يعمل استخراج البيانات الآلي كمحفز لمركزية معلومات المرضى وتعزيز التنظيم الأفضل. لا تعمل هذه البيانات المركزية على تعزيز الإدارة الشاملة لبيانات الرعاية الصحية فحسب، بل تسهل أيضًا التحليل الثاقب، وتساعد على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن اتجاهات صحة السكان، وفعالية العلاج، وتخصيص الموارد.
• صنع القرار المعزز: تعمل الأتمتة على تمكين مقدمي الرعاية الصحية من خلال رؤى تعتمد على البيانات، مما يبشر بعصر تحويلي في عملية صنع القرار. يُحدث هذا النهج المبتكر ثورة في الخيارات في رعاية المرضى، وتخصيص الموارد، والاستراتيجية الشاملة، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين النتائج وتعزيز تجارب المرضى في قطاع الرعاية الصحية.

Astera: الأداة المثالية لأتمتة التقاط البيانات من نماذج تسجيل المرضى

Astera هو حل متقدم مدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم لتبسيط وأتمتة عملية استخراج البيانات من نماذج تسجيل المرضى. بفضل ميزاته المتقدمة وواجهته سهلة الاستخدام، Astera هي الأداة المثالية لمؤسسات الرعاية الصحية التي تسعى إلى تحقيق الكفاءة والدقة في إدارة معلومات المرضى.

الملامح الرئيسية لل Astera:

• ذكي استخراج البيانات: Asteraيقوم محرك AI الذي يحركه AI باسترداد المعلومات بكفاءة من تخطيطات المستندات المتنوعة عن طريق تحديد الحقول المطلوبة. فهو يتعامل ببراعة مع الاختلافات عبر التخطيطات المختلفة، مما يضمن استخراجًا سريعًا ودقيقًا.
• تجهيز الدفعات: Asteraتدعم ميزة معالجة الدُفعات في نفس الوقت استخراج البيانات من مستندات ونماذج متعددة. تعمل هذه الميزة على تبسيط عملية الاستخراج الشاملة لتعزيز الكفاءة والإنتاجية.
• المعالجة في الوقت الفعلي: Asteraيتضمن برنامج الجدولة الخاص بـ File Drop ميزة File Drop، مما يتيح للحل معالجة المعلومات واستخراجها من الملف بمجرد ظهورها في المجلد، مما يسهل المعالجة في الوقت الفعلي.
• إعداد البيانات المتقدمة: Astera يحتوي على إمكانات مدمجة لتنظيف البيانات والتحقق من صحتها، مما يضمن أن المعلومات المستخرجة تخضع لتدقيق شامل للتأكد من دقتها وسلامتها.
• معالجة الخطأ والتسجيل: Astera يوفر إمكانات التسجيل لالتقاط وتتبع أي أخطاء أو مشكلات تمت مواجهتها.
• التكامل مع الأنظمة الخارجية: Astera ReportMiner يتكامل بسلاسة مع الأنظمة أو قواعد البيانات الخارجية، مما يتيح التحميل المباشر للبيانات المستخرجة إلى الوجهات المفضلة.

خطوات أتمتة استخراج البيانات من نماذج تسجيل المرضى

لنأخذ حالة استخدام يتم فيها تضمين بيانات المريض في نموذج PDF، كما هو موضح أدناه. نموذج تسجيل المريض هذا قابل للملء ويحتوي على أزرار اختيار ومربعات اختيار وقائمة منسدلة ومربعات نصية. Asteraيمكن الاستفادة من قوة أداء عملية التقاط البيانات من عدة نماذج من هذا القبيل. ويرد أدناه أحد هذه النماذج.

خطوة 1 تكوين مصدر نموذج PDF

ضمن Asteraالمصمم الرئيسي لـ، قم بسحب وإسقاط كائن مصدر نموذج PDF على المصمم وتوفير مسار الملف لأحد النماذج التي نريد معالجتها. وبهذا نكون قد حددنا نموذج PDF الخاص بنا باعتباره المصدر.

الخطوة 2: إجراء تحويلات البيانات وتطبيق تعيين البيانات في تدفق البيانات

• يجمع النموذج الاسم الأول واسم العائلة في مجالات مختلفة. استخدم تحويل التعبير لدمج الحقلين للحصول على الاسم الكامل. استخدم نفس التحويل لاستخراج حقل العنوان الكامل من حقول العناوين المتعددة في النموذج.
• يتم استخراج نموذج PDF باليوم والشهر والسنة بشكل منفصل. للحصول على تاريخ كامل، استخدم وظيفة ToDate المضمنة المتوفرة في صندوق الأدوات.
• بمجرد تطبيق جميع تحويلات البيانات، قم بتعيين البيانات المستخرجة إلى وجهة Excel (تحقق من خيار الإلحاق بالملف لتتمكن من كتابة البيانات من جميع النماذج إلى نفس الملف أثناء تشغيل خط أنابيب البيانات هذا لكل نموذج نريد معالجته).

الخطوة 3: معاينة البيانات على الفور

قم بمعاينة المخرجات لمعرفة ما إذا تم استخراج البيانات بشكل صحيح.

الخطوة 4: تكوين كائن مصدر عنصر نظام الملفات لاستخراج البيانات من كافة الملفات الموجودة في مجلد

يجب على كل مقدم رعاية صحية استخراج البيانات من نماذج PDF متعددة لتسجيل المرضى. لأتمتة عملية استخراج البيانات من جميع نماذج pdf الموجودة في مجلد، استخدم كائن مصدر عنصر نظام الملفات وقم بتوفير مسار المجلد. قم بتعيين كائن نظام الملفات هذا إلى كائن سير عمل يحدد تسلسل المعالجة لكل نموذج PDF.

يحدد سير العمل الداخلي تنفيذ خط أنابيب البيانات الذي أنشأناه لاستخراج البيانات متبوعًا بإجراء الملف لنقل الملف المعالج إلى مجلد مخصص بمجرد اكتمال عملية استخراج البيانات.

الخطوة 5: جدولة تشغيل هذه العملية تلقائيًا

استخدم برنامج جدولة المهام لتنفيذ العملية بأكملها أسبوعيًا. بهذه الطريقة، ستتم معالجة جميع نماذج تسجيل المرضى الجديدة التي تم جمعها على مدار أسبوع تلقائيًا دون تدخل يدوي.

تعرض لقطة الشاشة أدناه معاينة ملف وجهة Excel، الذي يحتوي على كافة البيانات المستخرجة بعد تنفيذ سير العمل.

وفي الختام

تبني Astera ReportMinerبفضل إمكاناته الذكية في استخراج البيانات وواجهته سهلة الاستخدام، يعمل على تمكين مقدمي الرعاية الصحية من التغلب على التحديات المرتبطة بالطرق اليدوية. ومن خلال اتباع الخطوات الموضحة، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية التكامل بسلاسة Astera ReportMiner في سير عملهم، مما يضمن الاستخراج الآلي لمعلومات المرضى الحيوية وتمهيد الطريق لنظام رعاية صحية أكثر كفاءة يعتمد على البيانات.

تجربة قوة Astera مع الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا أو عرض شخصي مع خبرائنا - أطلق العنان لإمكانات معالجة النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي اليوم!