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Optimización de las operaciones de atención médica con la entrada de datos automatizada

24 de agosto, 2023

La entrada de datos en el cuidado de la salud es extremadamente común por una razón importante: la cantidad de documentos: información del paciente, registros médicos, formularios de seguros, formularios de facturación, informes de laboratorio, recetas, formularios de consentimiento y registros médicos, y eso es solo el comienzo.

Sin duda, la entrada de datos en el cuidado de la salud es importante porque es crucial para brindar una excelente atención al paciente, impulsar investigaciones precisas y útiles y cumplir con las regulaciones de atención médica. Por la misma razón, también es vital que los datos se ingresen de manera oportuna.

La extracción de datos basada en IA puede ayudar a los proveedores de atención médica a optimizar su flujo de trabajo y brindar una atención al paciente mejor y más eficiente. En este artículo, exploraremos cómo la extracción de datos basada en IA puede ayudar a hospitales y clínicas a automatizar la entrada de datos. Discutiremos en detalle los beneficios que ofrece y los posibles desafíos y limitaciones que deben tenerse en cuenta.

Entrada de datos en el cuidado de la salud: los cuatro métodos de extracción de datos

Hay cuatro formas en que las empresas extraer datos no estructurados de los documentos comerciales. Estos son:

  • Entrada de datos manual: La entrada manual de datos es el método tradicional para extraer datos. Sin embargo, no es el más eficiente. Este proceso implica recuperar manualmente información específica de un documento de origen e ingresarla en un programa de destino.

Pros v Cons - Entrada manual de datos

  • Reconocimiento óptico de caracteres: El siguiente método en la lista es un enfoque que existe desde hace décadas, conocido como reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Esta tecnología convierte imágenes y texto escrito a mano en patrones legibles por máquina de 0 y 1 para identificar caracteres alfanuméricos.Ventajas y desventajas - OCR
  • Reconocimiento de formas: Otra alternativa es el reconocimiento de patrones, un enfoque que ha estado en uso durante mucho más tiempo que el OCR y la visión artificial. Este método es relativamente rápido y simple y ofrece un alto ROI en comparación con otras soluciones.

 

Pros v Cons - Reconocimiento de patrones

  • Extracción de datos basada en IA: Otra alternativa es la extracción de datos basada en IA, que utiliza métodos de extracción puramente basados ​​en IA que utilizan técnicas de aprendizaje automático como NLP y CNN. Estas soluciones están ganando popularidad debido a su disponibilidad, velocidad y capacidad para producir buenos resultados con formatos de documentos más simples.

Pros v Cons - Extracción de datos basada en IA

El reconocimiento de patrones es actualmente el método más popular para extraer datos de documentos no estructurados y semiestructurados debido a su conveniencia, facilidad de uso y personalización. Sin embargo, debe mejorar en la reducción del tiempo necesario para crear un esquema de plantilla en documentos con diseños complejos y dinámicos para seguir siendo competitivo.

Un enfoque avanzado que combina el reconocimiento de patrones y las técnicas de IA puede aumentar la eficiencia del proceso hasta 10 veces o más. Este enfoque tiene el potencial de explotar lo mejor de la velocidad de la visión artificial y la precisión del reconocimiento de patrones.

Beneficios de la entrada de datos automatizada en el cuidado de la salud

La extracción de datos basada en IA puede brindar numerosos beneficios a hospitales y clínicas, que incluyen:

  • Mayor eficiencia y productividad: De acuerdo a esto encuesta de 9,600 trabajadores realizados por Asana, el 62 % de los días laborales se pierden por tareas repetitivas y mundanas. Los sistemas impulsados ​​por IA pueden procesar grandes volúmenes de documentos en una fracción del tiempo que le tomaría a los humanos hacerlo, liberando tiempo del personal para tareas de mayor nivel.
  • Mayor precisión y calidad de los datos.: Los sistemas impulsados ​​por IA pueden proporcionar una precisión superior al 98 %. Para contrastar este número, la entrada manual de datos puede tener una precisión tan baja como el 75 %. La IA puede reconocer y extraer datos con mayor precisión y consistencia que los humanos, lo que reduce el riesgo de errores e inconsistencias en los datos. La extracción de datos automatizada también puede ayudar a reducir la variabilidad y aumentar la estandarización de los datos, mejorando la calidad general de los datos.
  • Toma de decisiones mejorada y atención al paciente: Un acceso más rápido a datos precisos y relevantes del paciente mejora la toma de decisiones y los resultados del paciente, especialmente en situaciones de cuidados críticos. Los sistemas impulsados ​​por IA también pueden ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos de los pacientes, brindando información que puede informar los planes de tratamiento y mejorar la atención al paciente. De hecho, los estudios muestran que la IA ahora diagnostica enfermedades mejor que su médico promedio.
  • Ahorro de costes y generación de ingresos: Al reducir el trabajo manual y mejorar la calidad de los datos, la extracción de datos basada en IA puede ayudar a hospitales y clínicas a ahorrar costos y aumentar los ingresos. Calcula cuánto puedes ahorrar con esta calculadora!

En general, la extracción de datos basada en IA puede ayudar a hospitales y clínicas a optimizar sus operaciones, reducir errores y mejorar los resultados de los pacientes.

Casos de uso Extracción de datos de atención médica

Cómo utilizan los hospitales y las clínicas la extracción de datos basada en IA

La extracción de datos basada en IA tiene una amplia gama de casos de uso en la industria de la salud. Estos son algunos de los más comunes:

  • Gestión de la información del paciente: Los hospitales y las clínicas generan una gran cantidad de datos de pacientes todos los días, incluidos formularios de registro de pacientes, reclamaciones de seguros, historial médico, resultados de laboratorio, etc. La extracción de datos basada en IA extrae estos datos y los almacena en una base de datos central. Esto hace que sea fácilmente accesible para los médicos y otros profesionales de la salud.
  • Registros electrónicos de salud (EHR): Del mismo modo, los EHR son versiones digitales de los registros médicos de los pacientes que se comparten fácilmente entre los proveedores de atención médica. La extracción de datos basada en IA se utiliza para extraer información de registros médicos en papel y convertirlos a formatos digitales. La extracción automática de datos de pacientes de historias clínicas y EHR ayuda a reducir la carga del personal de atención médica y mejora la atención al paciente y la interoperabilidad.
  • Gestión de facturación y reclamaciones: Procesar reclamaciones de seguros y facturar a los pacientes es una tarea que requiere mucho tiempo y es propensa a errores. Las soluciones basadas en IA extraen información relevante de facturas, recibos y otros documentos de facturación, lo que hace que el proceso sea más rápido y preciso.
  • Informes de laboratorio e informes de imágenes de diagnóstico: El análisis de los informes de laboratorio y los informes de imágenes de diagnóstico es una parte fundamental de la atención al paciente. La extracción de datos basada en IA extrae información relevante de estos informes, como los resultados de las pruebas, y los integra con los registros del paciente para brindar una imagen más completa de la salud del paciente.

Implementación de extracción de datos basada en IA en hospitales y clínicas

La extracción de datos basada en IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que las instituciones de atención médica procesan los datos de los pacientes. Sin embargo, implementar un sistema de este tipo requiere una planificación cuidadosa y la consideración de varios factores, incluida la privacidad y la seguridad de los datos.

El proceso de implementación de la extracción de datos basada en IA en un entorno hospitalario o clínico normalmente implica varios pasos.

En primer lugar, la institución de salud debe evaluar su actual sistema de gestión de documentos e identificar áreas que podrían beneficiarse de la automatización. Esto podría incluir tareas como formularios de admisión de pacientes, procesamiento de reclamaciones de seguros y gestión de registros médicos.

En segundo lugar, una vez identificadas las áreas de automatización, la institución de salud deberá seleccione una solución de extracción de datos basada en IA que satisface sus necesidades. Esto puede implicar la evaluación de diferentes proveedores y soluciones y la consideración de factores como la precisión, la velocidad y la facilidad de uso.

En tercer lugar, la institución sanitaria también deberá asegurarse de que sus procedimientos de extracción de datos Cumplir con las normas pertinentes de seguridad y privacidad de datos.. Esto puede implicar obtener el consentimiento de los pacientes, implementar controles de acceso a los datos adecuados y garantizar que los datos se almacenen de forma segura.

Finalmente, una vez implementado el sistema, las instituciones de salud deben monitorear su desempeño y ajuste según sea necesario. Esto puede implicar ajustar los parámetros del sistema para mejorar la precisión o brindar capacitación adicional al personal.

La implementación de la extracción de datos basada en IA en un hospital o clínica requiere una planificación cuidadosa y la consideración de varios factores. Al adoptar un enfoque estratégico, las instituciones de atención médica pueden obtener los beneficios de la automatización y garantizar que los datos de los pacientes permanezcan seguros y protegidos.

Desafíos y limitaciones de la extracción de datos basada en IA en hospitales y clínicas

Si bien la extracción de datos basada en IA ofrece muchos beneficios para hospitales y clínicas, también existen algunos desafíos y limitaciones potenciales que deben tenerse en cuenta.

  • Preocupaciones éticas: La extracción de datos basada en IA implica el procesamiento de información confidencial del paciente, como historial médico, diagnósticos y tratamientos. Por lo tanto, existe el riesgo de violaciones de datos y accesos no autorizados a esta información, lo que puede tener graves implicaciones éticas. Los hospitales y las clínicas deben asegurarse de contar con políticas sólidas de seguridad y privacidad de datos para mitigar estos riesgos.
  • Integración con sistemas existentes: La extracción de datos basada en IA debe integrarse con los sistemas hospitalarios o clínicos existentes, como los registros médicos electrónicos (EHR) y los sistemas de gestión de pacientes. Este es un proceso complejo y requiere una cuidadosa planificación y coordinación. El objetivo final es garantizar que el nuevo sistema se integre con la infraestructura existente.
  • Adopción por el personal: La extracción de datos basada en IA requiere que el personal aprenda nuevas herramientas y tecnologías. Este es un desafío, particularmente para aquellos que no se sienten cómodos con la tecnología. Por lo tanto, los hospitales y las clínicas deben brindar capacitación y apoyo adecuados para garantizar que el personal pueda usar el nuevo sistema de manera efectiva.

En general, si bien la extracción de datos basada en IA ofrece beneficios significativos para hospitales y clínicas, estos posibles desafíos y limitaciones deben considerarse cuidadosamente durante la fase de planificación e implementación.

Optimización de las operaciones de atención médica: un resumen

En conclusión, la extracción de datos basada en IA tiene el potencial de revolucionar la atención médica al mejorar la eficiencia, reducir costos y mejorar la atención al paciente. Al automatizar el proceso de extracción de datos de documentos no estructurados y superar los desafíos de implementar tales soluciones, los hospitales y las clínicas pueden ahorrar tiempo y recursos al tiempo que garantizan que la información crítica esté disponible cuando y donde se necesite.

Mirando hacia el futuro, la extracción de datos basada en IA seguirá desempeñando un papel cada vez más importante en la atención médica. A medida que la tecnología continúa avanzando, podemos esperar ver más desarrollos en las técnicas de extracción de datos basadas en IA, incluida una precisión mejorada, una mayor personalización y una integración mejorada con otras tecnologías de atención médica. Al adoptar estas innovaciones, los hospitales y las clínicas pueden continuar mejorando la atención al paciente mientras se mantienen a la vanguardia del progreso tecnológico.

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