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Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Comment automatiser l'extraction de données à partir des formulaires d'enregistrement des patients dans le secteur de la santé

Abeha Jaffery

Responsable - Marketing de campagne

28 février 2024

L'automatisation de l'extraction des données à partir des formulaires d'enregistrement des patients dans le secteur des soins de santé est essentielle pour améliorer l'efficacité, la précision et la qualité globale des soins aux patients. Sur  71% des cliniciens interrogés aux États-Unis conviennent que le volume de données sur les patients dont ils disposent est écrasant. Cette abondance de données souligne l’importance de rationaliser le processus d’extraction. L’extraction manuelle prend du temps et est sujette à des erreurs, ce qui nuit à la sécurité des patients.

Ce blog traite de l'importance de l'extraction de données dans le domaine des soins de santé, des avantages de l'utilisation d'outils basés sur l'IA et de la manière dont Astera peut aider à automatiser l’extraction des informations sur les patients à partir des formulaires d’inscription pour la rendre plus rapide et plus efficace.

Le rôle des données dans les soins aux patients

Les données des patients comprennent un large éventail d'informations, telles que les noms, les coordonnées, les données démographiques, les antécédents médicaux, les médicaments, les allergies et les résultats des tests. L'accès à ces données permet aux prestataires de soins d'obtenir une vision globale de la santé du patient, de prendre des décisions éclairées et de prodiguer des soins personnalisés.

En extrayant des données des dossiers médicaux, les prestataires de soins de santé peuvent identifier des modèles et des tendances dans les résultats pour les patients. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour élaborer des protocoles et des lignes directrices de traitement fondés sur des données probantes. De plus, l'extraction de données permet l'intégration de données sur les patients provenant de diverses sources, telles que les dossiers de santé électroniques, les systèmes de laboratoire et les appareils portables. Cette intégration permet aux professionnels de la santé de comprendre globalement l'état de santé du patient, facilitant ainsi des diagnostics plus précis et des plans de traitement adaptés.

L’importance de l’automatisation de l’extraction de données dans le domaine de la santé

L'extraction manuelle des données est un processus fastidieux qui conduit souvent à des incohérences et des inexactitudes. Les erreurs humaines, telles que les erreurs de transcription et les mauvaises interprétations des données, présentent des risques importants pour la sécurité des patients. En outre, le volume élevé de formulaires d’enregistrement des patients amplifie l’inefficacité des processus manuels d’extraction de données.

De plus, l’extraction manuelle des données limite l’évolutivité des systèmes de santé. À mesure que la demande de services de santé augmente, des solutions de gestion de données efficaces et évolutives deviennent de plus en plus importantes. Grâce à l'automatisation, les prestataires de soins de santé peuvent rationaliser les processus d'extraction de données, permettant un accès plus rapide et plus fiable aux informations sur les patients.

Utilisation d'un outil d'extraction de données automatisé alimenté par l'IA

Dans le secteur de la santé, l’automatisation a optimisé divers aspects des opérations de santé. Cela implique de tirer parti de technologies de pointe telles que l’intelligence artificielle (IA) pour rationaliser le processus d’extraction de données. Des algorithmes et des solutions logicielles sophistiqués peuvent analyser et extraire automatiquement les données des documents et des formulaires, éliminant ainsi le besoin d'intervention manuelle.

Ces technologies peuvent reconnaître et interpréter diverses formes de données, telles que les données démographiques des patients, leurs antécédents médicaux et les résultats de tests. L’utilisation d’un outil automatisé d’extraction de données basé sur l’IA dans le domaine de la santé présente de nombreux avantages. Certains de ces avantages comprennent :

  • Extraction de données plus rapide : L'adoption de l'automatisation dans le domaine des soins de santé accélère la récupération des informations critiques sur les patients, ce qui s'avère particulièrement précieux dans les situations urgentes. Cette accélération de l’accès aux données joue un rôle central dans la rationalisation de la prestation des soins, la rendant plus efficiente et efficace.
  • Précision supérieure: La mise en œuvre de processus automatisés d’extraction de données dans le secteur des soins de santé améliore considérablement la précision en éliminant le risque d’erreurs manuelles. Cela améliore non seulement la sécurité des patients, mais contribue également à des résultats de traitement plus favorables.
  • Économies de coûts: L'intégration de processus automatisés dans le secteur des soins de santé améliore non seulement l'efficacité, mais entraîne également des économies substantielles. En minimisant le recours au travail manuel, les organismes de santé peuvent allouer leurs ressources de manière plus judicieuse, ce qui se traduit par de meilleurs résultats financiers.
  • Gestion et analyse améliorées des données: L'extraction automatisée des données sert de catalyseur pour centraliser les informations sur les patients et favoriser une meilleure organisation. Ces données centralisées améliorent non seulement la gestion globale des données de santé, mais facilitent également une analyse approfondie, facilitant ainsi une prise de décision éclairée sur les tendances en matière de santé de la population, l'efficacité des traitements et l'allocation des ressources.
  • Prise de décision améliorée : L'automatisation donne aux prestataires de soins de santé des informations basées sur les données, ouvrant ainsi la voie à une ère de transformation dans la prise de décision. Cette approche innovante révolutionne les choix en matière de soins aux patients, d'allocation des ressources et de stratégie globale, conduisant finalement à de meilleurs résultats et à une meilleure expérience des patients dans le secteur de la santé.

Astera Reportminer Processus d’extraction de données et organigramme

Astera: L'outil parfait pour automatiser la capture de données à partir des formulaires d'inscription des patients

Astera est une solution avancée basée sur l'IA conçue pour rationaliser et automatiser le processus d'extraction de données à partir des formulaires d'enregistrement des patients. Avec ses fonctionnalités avancées et son interface conviviale, Astera est l'outil idéal pour les organismes de santé qui recherchent efficacité et précision dans la gestion des informations sur les patients.

Principales caractéristiques de Astera:

  • Intelligent Extraction de données: AsteraLe moteur basé sur l'IA de récupère efficacement les informations de diverses mises en page de documents en identifiant les champs requis. Il gère habilement les variations entre différentes mises en page, garantissant une extraction rapide et précise.
  • Le traitement par lots: AsteraLa fonction de traitement par lots de prend simultanément en charge l'extraction de données à partir de plusieurs documents et formulaires. Cette fonctionnalité rationalise le processus d’extraction global pour une efficacité et une productivité améliorées.
  • Traitement en temps réel: AsteraLe planificateur de intègre la fonctionnalité File Drop, permettant à la solution de traiter et d'extraire les informations d'un fichier dès qu'il apparaît dans un dossier, facilitant ainsi le traitement en temps réel.
  • Préparation avancée des données : Astera dispose de capacités intégrées de nettoyage et de validation des données, garantissant que les informations extraites sont soumises à un examen approfondi en termes d'exactitude et d'intégrité.
  • Gestion des erreurs et journalisation : Astera offre des capacités de journalisation pour capturer et suivre les erreurs ou les problèmes rencontrés.
  • Intégration avec des systèmes externes: Astera ReportMiner s'intègre de manière transparente aux systèmes ou bases de données externes, permettant le chargement direct des données extraites vers les destinations préférées.

Étapes pour automatiser l'extraction de données à partir des formulaires d'inscription des patients

Prenons un cas d'utilisation dans lequel les données du patient sont contenues dans un formulaire PDF, comme indiqué ci-dessous. Ce formulaire d'inscription du patient est à remplir et comporte des boutons radio, des cases à cocher, un menu déroulant et des zones de texte. AsteraLa puissance de peut être exploitée pour effectuer le processus de capture de données à partir de plusieurs de ces formulaires. Un de ces formulaires est présenté ci-dessous.

Formulaire Page 1

Étape 1: Configurer la source du formulaire PDF

Dans AsteraDans le concepteur principal de, faites glisser et déposez un objet PDF Form Source sur le concepteur et indiquez le chemin du fichier pour l'un des formulaires que nous souhaitons traiter. Avec cela, nous avons défini notre formulaire PDF comme source.

Configurer la source du formulaire PDF

Étape 2 : Effectuer des transformations de données et appliquer le mappage de données dans le flux de données

  • Le formulaire collecte le prénom et le nom dans différents champs. Utilisez une transformation Expression pour fusionner les deux champs afin d'obtenir le nom complet. Utilisez la même transformation pour extraire un champ d’adresse complet à partir des multiples champs d’adresse du formulaire.
  • Le formulaire PDF extrait le jour, le mois et l'année séparément. Pour obtenir une date complète, utilisez la fonction intégrée ToDate disponible dans la boîte à outils.
  • Une fois toutes les transformations de données appliquées, mappez les données extraites vers une destination Excel (cochez l'option Ajouter au fichier pour que les données de tous les formulaires soient écrites dans le même fichier lorsque nous exécutons ce pipeline de données pour chaque formulaire que nous souhaitons traiter).

flux de données

Étape 3 : prévisualiser les données instantanément

Prévisualisez la sortie pour voir si les données ont été extraites correctement.

aperçu des données

Étape 4 : configurer l'objet source de l'élément du système de fichiers pour extraire les données de tous les fichiers d'un dossier

Chaque prestataire de soins de santé doit extraire les données de plusieurs formulaires PDF d'inscription des patients. Pour automatiser ce processus d'extraction de données de tous les formulaires PDF d'un dossier, utilisez l'objet source de l'élément du système de fichiers et fournissez le chemin du dossier. Mappez cet objet du système de fichiers à un objet de flux de travail qui définit la séquence de traitement pour chaque formulaire PDF.

flux de travail externe

Le flux de travail interne définit l'exécution du pipeline de données que nous avons créé pour extraire les données, suivi de l'action de fichier pour déplacer le fichier traité vers un dossier dédié une fois le processus d'extraction des données terminé.

Flux de travail interne

Étape 5 : Planifier l'exécution automatique de ce processus

Utilisez le planificateur de tâches pour exécuter l'ensemble du processus chaque semaine. De cette façon, tous les nouveaux formulaires d’inscription de patients collectés sur une semaine seront traités automatiquement sans intervention manuelle.

Planificateur de tâches

La capture d'écran ci-dessous montre l'aperçu du fichier de destination Excel, qui contient toutes les données extraites après l'exécution du workflow.

aperçu du fichier Excel

Conclusion

L'adoption de Astera ReportMiner, avec ses capacités d'extraction de données intelligentes et son interface conviviale, permet aux prestataires de soins de santé de surmonter les défis associés aux méthodes manuelles. En suivant les étapes décrites, les prestataires de soins de santé peuvent intégrer en toute transparence Astera ReportMiner dans leurs flux de travail, garantissant l’extraction automatisée des informations vitales sur les patients et ouvrant la voie à un système de santé plus efficace et axé sur les données.

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Auteurs:

  • Abeha Jaffery
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