Blogs

Home / Blogs / Optimierung von Gesundheitsabläufen durch automatisierte Dateneingabe

Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Optimierung des Gesundheitsbetriebs durch automatisierte Dateneingabe

August 24th, 2023

Die Dateneingabe im Gesundheitswesen ist aus einem wichtigen Grund sehr verbreitet: der Anzahl der Dokumente – Patienteninformationen, Krankenakten, Versicherungsformulare, Abrechnungsformulare, Laborberichte, Rezepte, Einverständniserklärungen und Krankenakten – und das ist erst der Anfang.

Zweifellos ist die Dateneingabe im Gesundheitswesen wichtig, da sie für die Bereitstellung einer hervorragenden Patientenversorgung, die Förderung genauer und nützlicher Forschung und die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften von entscheidender Bedeutung ist. Aus dem gleichen Grund ist es auch wichtig, dass die Daten zeitnah eingegeben werden.

KI-basierte Datenextraktion kann Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und eine bessere und effizientere Patientenversorgung zu gewährleisten. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie die KI-basierte Datenextraktion Krankenhäusern und Kliniken dabei helfen kann, die Dateneingabe zu automatisieren. Wir werden die Vorteile, die es bietet, sowie die potenziellen Herausforderungen und Einschränkungen, die es zu berücksichtigen gilt, im Detail besprechen.

Dateneingabe im Gesundheitswesen: Die vier Datenextraktionsmethoden

Es gibt vier Möglichkeiten, wie Unternehmen Extrahieren Sie unstrukturierte Daten aus Geschäftsunterlagen. Diese sind:

  • Manuelle Dateneingabe: Die manuelle Dateneingabe ist die traditionelle Methode zum Extrahieren von Daten. Es ist jedoch nicht das effizienteste. Bei diesem Prozess werden bestimmte Informationen manuell aus einem Quelldokument abgerufen und in ein Zielprogramm eingegeben.

Vor- und Nachteile: Manuelle Dateneingabe

  • Optical Character Recognition: Die nächste Methode auf der Liste ist ein seit Jahrzehnten bekannter Ansatz, bekannt als Optical Character Recognition (OCR). Diese Technologie wandelt Bilder und handgeschriebenen Text in maschinenlesbare Muster aus Nullen und Einsen um, um alphanumerische Zeichen zu identifizieren.Vor- und Nachteile – OCR
  • Pattern Recognition: Eine weitere Alternative ist die Mustererkennung – ein Ansatz, der schon viel länger im Einsatz ist als OCR und Computer Vision. Diese Methode ist relativ schnell und einfach und bietet im Vergleich zu anderen Lösungen einen hohen ROI.

 

Vor- und Nachteile – Mustererkennung

  • KI-basierte Datenextraktion: Eine weitere Alternative ist die KI-basierte Datenextraktion, die rein KI-basierte Extraktionsmethoden verwendet, die maschinelle Lerntechniken wie NLP und CNNs nutzen. Diese Lösungen erfreuen sich aufgrund ihrer Verfügbarkeit, Geschwindigkeit und Fähigkeit, mit einfacheren Dokumentformaten gute Ergebnisse zu erzielen, zunehmender Beliebtheit.

Vor- und Nachteile – KI-basierte Datenextraktion

Aufgrund ihrer Bequemlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Anpassbarkeit ist die Mustererkennung derzeit die beliebteste Methode zum Extrahieren von Daten aus unstrukturierten und halbstrukturierten Dokumenten. Um jedoch konkurrenzfähig zu bleiben, muss die Zeit verbessert werden, die für die Erstellung von Vorlagenschemata für Dokumente mit komplexen und dynamischen Layouts benötigt wird.

Ein fortschrittlicher Ansatz, der Mustererkennung und KI-Techniken kombiniert, kann die Prozesseffizienz um das Zehnfache oder mehr steigern. Dieser Ansatz hat das Potenzial, das Beste aus der Geschwindigkeit des maschinellen Sehens und der Genauigkeit der Mustererkennung auszunutzen.

Vorteile der automatisierten Dateneingabe im Gesundheitswesen

Die KI-basierte Datenextraktion kann Krankenhäusern und Kliniken zahlreiche Vorteile bringen, darunter:

  • Erhöhte Effizienz und Produktivität: Demzufolge Umfrage Von den 9,600 von Asana durchgeführten Mitarbeitern gehen 62 % der Arbeitstage durch sich wiederholende, alltägliche Aufgaben verloren. KI-gestützte Systeme können große Mengen an Dokumenten in einem Bruchteil der Zeit verarbeiten, die Menschen dafür benötigen würden, wodurch den Mitarbeitern Zeit für übergeordnete Aufgaben bleibt.
  • Verbesserte Genauigkeit und Qualität der Daten: KI-gestützte Systeme können eine Genauigkeit von mehr als 98 % bieten. Im Gegensatz dazu kann die Genauigkeit der manuellen Dateneingabe nur 75 % betragen. KI kann Daten genauer und konsistenter erkennen und extrahieren als Menschen, wodurch das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten verringert wird. Die automatisierte Datenextraktion kann auch dazu beitragen, die Variabilität zu verringern, die Datenstandardisierung zu erhöhen und so die Gesamtdatenqualität zu verbessern.
  • Verbesserte Entscheidungsfindung und Patientenversorgung: Ein schnellerer Zugriff auf genaue und relevante Patientendaten verbessert die Entscheidungsfindung und die Patientenergebnisse, insbesondere in Situationen der Intensivpflege. KI-gestützte Systeme können auch dabei helfen, Muster und Trends in Patientendaten zu erkennen und Erkenntnisse zu liefern, die als Grundlage für Behandlungspläne dienen und die Patientenversorgung verbessern können. Tatsächlich zeigen Studien, dass KI jetzt diagnostiziert Krankheiten besser als Ihr durchschnittlicher Arzt.
  • Kosteneinsparungen und Umsatzgenerierung: Durch die Reduzierung manueller Arbeit und die Verbesserung der Datenqualität kann die KI-basierte Datenextraktion Krankenhäusern und Kliniken dabei helfen, Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern. Berechnen Sie, wie viel Sie sparen können dieser Rechner!

Insgesamt kann die KI-basierte Datenextraktion Krankenhäusern und Kliniken dabei helfen, ihre Abläufe zu rationalisieren, Fehler zu reduzieren und die Patientenergebnisse zu verbessern.

Anwendungsfälle zur Datenextraktion im Gesundheitswesen

Wie Krankenhäuser und Kliniken KI-basierte Datenextraktion nutzen

Die KI-basierte Datenextraktion hat in der Gesundheitsbranche ein breites Anwendungsspektrum. Hier sind einige der häufigsten:

  • Patienteninformationsmanagement: Krankenhäuser und Kliniken generieren täglich große Mengen an Patientendaten, darunter Patientenregistrierungsformulare, Versicherungsansprüche, Krankengeschichte, Laborergebnisse usw. Die KI-basierte Datenextraktion extrahiert diese Daten und speichert sie in einer zentralen Datenbank. Dies macht es für Ärzte und andere medizinische Fachkräfte leicht zugänglich.
  • Elektronische Patientenakten: Ebenso sind EHRs digitale Versionen von Patientenakten, die problemlos zwischen Gesundheitsdienstleistern ausgetauscht werden können. Mittels KI-basierter Datenextraktion werden Informationen aus papierbasierten Krankenakten extrahiert und in digitale Formate umgewandelt. Die automatische Extraktion von Patientendaten aus Krankenakten und EHRs trägt dazu bei, die Belastung des Gesundheitspersonals zu verringern und die Patientenversorgung und Interoperabilität zu verbessern.
  • Abrechnungs- und Schadensmanagement: Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und die Abrechnung mit Patienten ist eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe. KI-basierte Lösungen extrahieren relevante Informationen aus Rechnungen, Quittungen und anderen Abrechnungsdokumenten und machen den Prozess schneller und genauer.
  • Laborberichte und diagnostische Bildgebungsberichte: Die Analyse von Laborberichten und diagnostischen Bildgebungsberichten ist ein wichtiger Teil der Patientenversorgung. Die KI-basierte Datenextraktion extrahiert relevante Informationen aus diesen Berichten, wie z. B. Testergebnisse, und integriert sie mit Patientenakten, um ein vollständigeres Bild der Gesundheit des Patienten zu liefern.

Implementierung einer KI-basierten Datenextraktion in Krankenhäusern und Kliniken

Die KI-basierte Datenextraktion hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Gesundheitseinrichtungen Patientendaten verarbeiten, zu revolutionieren. Die Implementierung eines solchen Systems erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Berücksichtigung verschiedener Faktoren, einschließlich Datenschutz und Sicherheit.

Der Prozess der Implementierung der KI-basierten Datenextraktion in einem Krankenhaus oder einer Klinik umfasst typischerweise mehrere Schritte.

Erstens muss die Gesundheitseinrichtung dies tun Bewertung seines aktuellen Dokumentenmanagementsystems und identifizieren Sie Bereiche, die von der Automatisierung profitieren könnten. Dazu können Aufgaben wie die Erstellung von Patientenaufnahmeformularen, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und die Verwaltung von Krankenakten gehören.

Zweitens: Sobald die Bereiche für die Automatisierung identifiziert wurden, muss die Gesundheitseinrichtung dies tun Wählen Sie eine KI-basierte Datenextraktionslösung das seinen Bedürfnissen entspricht. Dies kann die Bewertung verschiedener Anbieter und Lösungen und die Berücksichtigung von Faktoren wie Genauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit umfassen.

Drittens muss die Gesundheitseinrichtung auch sicherstellen, dass ihre Datenextraktionsverfahren durchgeführt werden Einhaltung relevanter Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften. Dies kann das Einholen der Einwilligung der Patienten, die Implementierung geeigneter Datenzugriffskontrollen und die Gewährleistung einer sicheren Speicherung der Daten umfassen.

Sobald das System implementiert ist, sollten die Gesundheitseinrichtungen dies tun seine Leistung überwachen und ggf. anpassen. Dies kann eine Optimierung der Systemparameter zur Verbesserung der Genauigkeit oder eine zusätzliche Schulung des Personals beinhalten.

Die Implementierung der KI-basierten Datenextraktion in einem Krankenhaus oder einer Klinik erfordert eine sorgfältige Planung und Berücksichtigung verschiedener Faktoren. Durch einen strategischen Ansatz können Gesundheitseinrichtungen die Vorteile der Automatisierung nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass Patientendaten sicher und geschützt bleiben.

Herausforderungen und Grenzen der KI-basierten Datenextraktion in Krankenhäusern und Kliniken

Während die KI-basierte Datenextraktion Krankenhäusern und Kliniken viele Vorteile bietet, gibt es auch einige potenzielle Herausforderungen und Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen.

  • Ethische Bedenken: Bei der KI-basierten Datenextraktion geht es um die Verarbeitung sensibler Patienteninformationen wie Krankengeschichte, Diagnosen und Behandlungen. Daher besteht das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff auf diese Informationen, was schwerwiegende ethische Folgen haben kann. Krankenhäuser und Kliniken müssen sicherstellen, dass sie über solide Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien verfügen, um diese Risiken zu mindern.
  • Integration mit bestehenden Systemen: Die KI-basierte Datenextraktion muss in bestehende Krankenhaus- oder Kliniksysteme wie elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und Patientenverwaltungssysteme integriert werden. Dies ist ein komplexer Prozess und erfordert eine sorgfältige Planung und Koordination. Das Endziel besteht darin, sicherzustellen, dass das neue System in die bestehende Infrastruktur integriert wird.
  • Übernahme durch das Personal: Die KI-basierte Datenextraktion erfordert, dass Mitarbeiter neue Tools und Technologien erlernen. Dies ist eine Herausforderung, insbesondere für diejenigen, die sich mit Technik nicht auskennen. Daher müssen Krankenhäuser und Kliniken angemessene Schulungen und Unterstützung anbieten, um sicherzustellen, dass das Personal das neue System effektiv nutzen kann.

Insgesamt bietet die KI-basierte Datenextraktion zwar erhebliche Vorteile für Krankenhäuser und Kliniken, diese potenziellen Herausforderungen und Einschränkungen müssen jedoch in der Planungs- und Implementierungsphase sorgfältig berücksichtigt werden.

Optimierung der Abläufe im Gesundheitswesen: Eine Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die KI-basierte Datenextraktion das Potenzial hat, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, indem sie die Effizienz steigert, Kosten senkt und die Patientenversorgung verbessert. Durch die Automatisierung des Prozesses der Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten und die Bewältigung der Herausforderungen bei der Implementierung solcher Lösungen können Krankenhäuser und Kliniken Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig sicherstellen, dass wichtige Informationen verfügbar sind, wann und wo sie benötigt werden.

Mit Blick auf die Zukunft wird die KI-basierte Datenextraktion weiterhin eine immer wichtigere Rolle im Gesundheitswesen spielen. Da die Technologie weiter voranschreitet, können wir mit weiteren Entwicklungen bei KI-basierten Datenextraktionstechniken rechnen, einschließlich verbesserter Genauigkeit, größerer Anpassungsfähigkeit und verbesserter Integration mit anderen Gesundheitstechnologien. Durch die Nutzung dieser Innovationen können Krankenhäuser und Kliniken die Patientenversorgung weiter verbessern und gleichzeitig an der Spitze des technologischen Fortschritts bleiben.

Sie können auch mögen
Information Governance vs. Data Governance: Eine vergleichende Analyse
Data Quality Framework: Was es ist und wie man es implementiert
In Anbetracht Astera Für Ihre Datenverwaltungsanforderungen?

Stellen Sie eine codefreie Konnektivität mit Ihren Unternehmensanwendungen, Datenbanken und Cloud-Anwendungen her, um alle Ihre Daten zu integrieren.

Lassen Sie uns jetzt eine Verbindung herstellen!
Lass uns verbinden