So automatisieren Sie die Datenextraktion aus Patientenregistrierungsformularen im Gesundheitswesen

Die Automatisierung der Datenextraktion aus Patientenregistrierungsformularen im Gesundheitswesen ist entscheidend für die Verbesserung der Effizienz, Genauigkeit und Gesamtqualität der Patientenversorgung. Über  71% der befragten Ärzte in den USA stimmten zu, dass die Menge der ihnen zur Verfügung stehenden Patientendaten überwältigend ist. Diese Fülle an Daten unterstreicht, wie wichtig es ist, den Extraktionsprozess zu optimieren. Die manuelle Extraktion ist zeitaufwändig und fehleranfällig, was die Patientensicherheit beeinträchtigt.

In diesem Blog werden die Bedeutung der Datenextraktion im Gesundheitswesen, die Vorteile der Verwendung KI-gestützter Tools und die Vorgehensweise erörtert Astera kann dazu beitragen, die Extraktion von Patienteninformationen aus Registrierungsformularen zu automatisieren, um sie schneller und effizienter zu gestalten.

Die Rolle von Daten in der Patientenversorgung

Zu den Patientendaten gehören zahlreiche Informationen wie Namen, Kontaktdaten, Demografie, Krankengeschichte, Medikamente, Allergien und Testergebnisse. Der Zugriff auf diese Daten ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, sich einen ganzheitlichen Überblick über die Gesundheit des Patienten zu verschaffen, fundierte Entscheidungen zu treffen und eine personalisierte Pflege anzubieten.

Durch die Extraktion von Daten aus Krankenakten können Gesundheitsdienstleister Muster und Trends bei den Patientenergebnissen erkennen. Diese Informationen können dann zur Entwicklung evidenzbasierter Behandlungsprotokolle und -richtlinien verwendet werden. Darüber hinaus ermöglicht die Datenextraktion die Integration von Patientendaten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise elektronischen Gesundheitsakten, Laborsystemen und tragbaren Geräten. Diese Integration ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, den Gesundheitszustand des Patienten umfassend zu verstehen, was genauere Diagnosen und maßgeschneiderte Behandlungspläne ermöglicht.

Die Bedeutung der Automatisierung der Datenextraktion im Gesundheitswesen

Die manuelle Datenextraktion ist ein arbeitsintensiver Prozess, der häufig zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten führt. Menschliche Fehler wie Transkriptionsfehler und Fehlinterpretationen von Daten stellen erhebliche Risiken für die Patientensicherheit dar. Darüber hinaus verstärkt die große Menge an Patientenregistrierungsformularen die Ineffizienz manueller Datenextraktionsverfahren.

Darüber hinaus schränkt die manuelle Datenextraktion die Skalierbarkeit von Gesundheitssystemen ein. Da die Nachfrage nach Gesundheitsdienstleistungen wächst, werden effiziente, skalierbare Datenmanagementlösungen immer wichtiger. Durch Automatisierung können Gesundheitsdienstleister Datenextraktionsprozesse rationalisieren und so einen schnelleren und zuverlässigeren Zugriff auf Patienteninformationen ermöglichen.

Verwendung eines automatisierten KI-gestützten Datenextraktionstools

In der Gesundheitsbranche hat die Automatisierung verschiedene Aspekte des Gesundheitsbetriebs optimiert. Dabei werden modernste Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) genutzt, um den Datenextraktionsprozess zu optimieren. Ausgefeilte Algorithmen und Softwarelösungen können automatisch Daten aus Dokumenten und Formularen scannen und extrahieren, sodass kein manueller Eingriff erforderlich ist.

Diese Technologien können verschiedene Arten von Daten erkennen und interpretieren, beispielsweise Patientendaten, Krankengeschichte und Testergebnisse. Der Einsatz eines automatisierten KI-gestützten Datenextraktionstools im Gesundheitswesen bietet zahlreiche Vorteile. Zu diesen Vorteilen zählen unter anderem:

• Schnellere Datenextraktion: Die Einführung der Automatisierung im Gesundheitswesen beschleunigt den Abruf wichtiger Patienteninformationen, was sich insbesondere in zeitkritischen Situationen als unschätzbar wertvoll erweist. Diese Beschleunigung des Datenzugriffs spielt eine entscheidende Rolle bei der Rationalisierung der Pflege und macht sie effizienter und effektiver.
• Höhere Genauigkeit: Die Implementierung automatisierter Datenextraktionsverfahren im Gesundheitswesen erhöht die Präzision erheblich, indem das Potenzial für manuelle Fehler beseitigt wird. Dies verbessert nicht nur die Patientensicherheit, sondern trägt auch zu günstigeren Behandlungsergebnissen bei.
• Kosteneinsparungen: Die Integration automatisierter Prozesse im Gesundheitswesen steigert nicht nur die Effizienz, sondern führt auch zu erheblichen Kosteneinsparungen. Durch die Minimierung der Abhängigkeit von manueller Arbeit können Gesundheitsorganisationen Ressourcen sinnvoller zuweisen, was zu besseren finanziellen Ergebnissen führt.
• Verbesserte Datenverwaltung und -analyse: Die automatisierte Datenextraktion dient als Katalysator für die Zentralisierung von Patienteninformationen und die Förderung einer besseren Organisation. Diese zentralisierten Daten verbessern nicht nur die allgemeine Verwaltung von Gesundheitsdaten, sondern ermöglichen auch eine aufschlussreiche Analyse und unterstützen eine fundierte Entscheidungsfindung zu Gesundheitstrends der Bevölkerung, der Wirksamkeit der Behandlung und der Ressourcenzuweisung.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Automatisierung erhalten Gesundheitsdienstleister datengesteuerte Erkenntnisse und läuten eine transformative Ära der Entscheidungsfindung ein. Dieser innovative Ansatz revolutioniert die Wahlmöglichkeiten bei der Patientenversorgung, der Ressourcenzuweisung und der Gesamtstrategie und führt letztendlich zu besseren Ergebnissen und verbesserten Patientenerlebnissen in der Gesundheitsbranche.

Astera: Das perfekte Tool zur Automatisierung der Datenerfassung aus Patientenregistrierungsformularen

Astera ist eine fortschrittliche KI-gestützte Lösung, die den Prozess der Datenextraktion aus Patientenregistrierungsformularen rationalisieren und automatisieren soll. Mit seinen erweiterten Funktionen und der benutzerfreundlichen Oberfläche Astera ist das perfekte Tool für Gesundheitsorganisationen, die Effizienz und Genauigkeit bei der Verwaltung von Patienteninformationen anstreben.

Hauptmerkmale von Astera:

• Intelligent Datenextraktion: AsteraDie KI-gesteuerte Engine ruft effizient Informationen aus verschiedenen Dokumentlayouts ab, indem sie die erforderlichen Felder identifiziert. Es verarbeitet Variationen verschiedener Layouts geschickt und sorgt so für eine schnelle und präzise Extraktion.
• Stapelverarbeitung: AsteraDie Stapelverarbeitungsfunktion von unterstützt gleichzeitig die Datenextraktion aus mehreren Dokumenten und Formularen. Diese Funktion rationalisiert den gesamten Extraktionsprozess und sorgt so für mehr Effizienz und Produktivität.
• Echtzeitverarbeitung: AsteraDer Scheduler von enthält die File-Drop-Funktion, die es der Lösung ermöglicht, Informationen aus einer Datei zu verarbeiten und zu extrahieren, sobald diese in einem Ordner erscheint, was die Verarbeitung in Echtzeit erleichtert.
• Erweiterte Datenvorbereitung: Astera verfügt über integrierte Datenbereinigungs- und Validierungsfunktionen, die sicherstellen, dass die extrahierten Informationen einer gründlichen Prüfung auf Richtigkeit und Integrität unterzogen werden.
• Fehlerbehandlung und Protokollierung: Astera bietet Protokollierungsfunktionen zur Erfassung und Verfolgung aller aufgetretenen Fehler oder Probleme.
• Integration mit externen Systemen: Astera ReportMiner lässt sich nahtlos in externe Systeme oder Datenbanken integrieren und ermöglicht das direkte Laden extrahierter Daten in bevorzugte Ziele.

Schritte zur Automatisierung der Datenextraktion aus Patientenregistrierungsformularen

Nehmen wir einen Anwendungsfall, in dem Patientendaten in einem PDF-Formular enthalten sind, wie unten gezeigt. Dieses Patientenregistrierungsformular ist ausfüllbar und verfügt über Optionsfelder, Kontrollkästchen, Dropdown-Menüs und Textfelder. AsteraDie Leistungsfähigkeit von kann genutzt werden, um den Datenerfassungsprozess aus mehreren solchen Formularen durchzuführen. Ein solches Formular ist unten dargestellt.

Schritt 1: Konfigurieren Sie die PDF-Formularquelle

Innerhalb AsteraZiehen Sie als Hauptdesigner ein PDF-Formularquellenobjekt per Drag-and-Drop auf den Designer und geben Sie den Dateipfad für eines der Formulare an, die wir verarbeiten möchten. Damit haben wir unser PDF-Formular als Quelle definiert.

Schritt 2: Datentransformationen durchführen und Datenzuordnung im Datenfluss anwenden

• Das Formular sammelt den Vor- und Nachnamen in verschiedenen Feldern. Verwenden Sie eine Ausdrucksumwandlung, um die beiden Felder zusammenzuführen und den vollständigen Namen zu erhalten. Verwenden Sie dieselbe Transformation, um ein vollständiges Adressfeld aus den mehreren Adressfeldern im Formular zu extrahieren.
• Das PDF-Formular extrahiert Tag, Monat und Jahr separat. Um ein vollständiges Datum zu erhalten, verwenden Sie die integrierte Funktion ToDate, die in der Toolbox verfügbar ist.
• Sobald alle Datentransformationen angewendet wurden, ordnen Sie die extrahierten Daten einem Excel-Ziel zu (aktivieren Sie die Option „An Datei anhängen“, damit Daten aus allen Formularen in dieselbe Datei geschrieben werden, während wir diese Datenpipeline für jedes Formular ausführen, das wir verarbeiten möchten).

Schritt 3: Sofortige Vorschau der Daten

Sehen Sie sich die Ausgabe in der Vorschau an, um festzustellen, ob die Daten korrekt extrahiert wurden.

Schritt 4: Konfigurieren Sie das Dateisystemelement-Quellobjekt zum Extrahieren von Daten aus allen Dateien in einem Ordner

Jeder Gesundheitsdienstleister muss Daten aus mehreren PDF-Formularen zur Patientenregistrierung extrahieren. Um diesen Prozess des Extrahierens von Daten aus allen PDF-Formularen in einem Ordner zu automatisieren, verwenden Sie das Dateisystemelement-Quellobjekt und geben Sie den Ordnerpfad an. Ordnen Sie dieses Dateisystemobjekt einem Workflowobjekt zu, das die Verarbeitungsreihenfolge für jedes PDF-Formular definiert.

Der innere Workflow definiert die Ausführung der von uns erstellten Datenpipeline zum Extrahieren von Daten, gefolgt von der Dateiaktion zum Verschieben der verarbeiteten Datei in einen dedizierten Ordner, sobald der Datenextraktionsprozess abgeschlossen ist.

Schritt 5: Planen Sie die automatische Ausführung dieses Prozesses

Verwenden Sie den Job Scheduler, um den gesamten Prozess wöchentlich auszuführen. Auf diese Weise werden alle über eine Woche gesammelten neuen Patientenregistrierungsformulare automatisch und ohne manuelles Eingreifen verarbeitet.

Der Screenshot unten zeigt die Vorschau der Excel-Zieldatei, die alle extrahierten Daten nach der Ausführung des Workflows enthält.

Zusammenfassung

Die Annahme von Astera ReportMinerMit seinen intelligenten Datenextraktionsfunktionen und der benutzerfreundlichen Oberfläche ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, die mit manuellen Methoden verbundenen Herausforderungen zu meistern. Durch Befolgen der beschriebenen Schritte können Gesundheitsdienstleister eine nahtlose Integration durchführen Astera ReportMiner in ihre Arbeitsabläufe integrieren, die automatisierte Extraktion wichtiger Patienteninformationen sicherstellen und den Weg für ein effizienteres und datengesteuertes Gesundheitssystem ebnen.

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