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Simplificando as operações de assistência médica com entrada automatizada de dados

Agosto 24th, 2023

A entrada de dados na área da saúde é extremamente comum por um motivo importante: o número de documentos – informações do paciente, registros médicos, formulários de seguro, formulários de cobrança, relatórios de laboratório, prescrições, formulários de consentimento e prontuários médicos, e isso é apenas o começo.

Sem dúvida, a entrada de dados na área da saúde é importante porque é crucial para fornecer um ótimo atendimento ao paciente, conduzir pesquisas precisas e úteis e cumprir os regulamentos de saúde. Pela mesma razão, também é vital que os dados sejam inseridos em tempo hábil.

A extração de dados baseada em IA pode ajudar os profissionais de saúde a simplificar seu fluxo de trabalho e fornecer um atendimento melhor e mais eficiente ao paciente. Neste artigo, exploraremos como a extração de dados baseada em IA pode ajudar hospitais e clínicas a automatizar a entrada de dados. Discutiremos em detalhes os benefícios que ela oferece e os possíveis desafios e limitações que precisam ser considerados.

Entrada de dados na área da saúde: os quatro métodos de extração de dados

Existem quatro maneiras pelas quais as empresas extrair dados não estruturados a partir de documentos comerciais. Estes são:

  • Entrada manual de dados: A entrada manual de dados é o método tradicional de extração de dados. No entanto, não é o mais eficiente. Esse processo envolve a recuperação manual de informações específicas de um documento de origem e sua entrada em um programa de destino.

Prós x Contras - Entrada manual de dados

  • Reconhecimento Óptico de Caracteres: o próximo método da lista é uma abordagem que existe há décadas, conhecida como Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR). Essa tecnologia converte imagens e texto manuscrito em padrões legíveis por máquina de 0s e 1s para identificar caracteres alfanuméricos.Prós x Contras - OCR
  • Reconhecimento de Padrões: Outra alternativa é o reconhecimento de padrões – uma abordagem que está em uso há muito mais tempo do que o OCR e a visão computacional. Este método é relativamente rápido e simples e oferece um alto ROI em comparação com outras soluções.

 

Prós x Contras - Reconhecimento de padrões

  • Extração de dados baseada em IA: outra alternativa é a extração de dados baseada em IA, que usa métodos de extração puramente baseados em IA que utilizam técnicas de aprendizado de máquina como NLP e CNNs. Essas soluções estão ganhando popularidade devido à sua disponibilidade, velocidade e capacidade de produzir bons resultados com formatos de documento mais simples.

Prós x Contras - Extração de dados baseada em IA

O reconhecimento de padrões é atualmente o método mais popular para extrair dados de documentos não estruturados e semiestruturados devido à sua conveniência, usabilidade e personalização. No entanto, ele precisa melhorar na redução do tempo necessário para criar esquemas de modelo em documentos com layouts complexos e dinâmicos para se manter competitivo.

Uma abordagem avançada que combina reconhecimento de padrões e técnicas de IA pode aumentar a eficiência do processo em até 10 vezes ou mais. Essa abordagem tem o potencial de explorar o melhor da velocidade da visão computacional e da precisão do reconhecimento de padrões.

Benefícios da entrada automatizada de dados na área da saúde

A extração de dados baseada em IA pode trazer inúmeros benefícios para hospitais e clínicas, incluindo:

  • Maior eficiência e produtividade: De acordo com isso vistoria dos 9,600 trabalhadores conduzidos pela Asana, 62% dos dias de trabalho são perdidos para tarefas repetitivas e mundanas. Os sistemas baseados em IA podem processar grandes volumes de documentos em uma fração do tempo que os humanos levariam para fazer isso, liberando o tempo da equipe para tarefas de nível superior.
  • Maior precisão e qualidade dos dados: os sistemas alimentados por IA podem fornecer uma precisão superior a 98%. Para contrastar esse número, a entrada manual de dados pode ter precisão de até 75%. A IA pode reconhecer e extrair dados com mais precisão e consistência do que os humanos, reduzindo o risco de erros e inconsistências nos dados. A extração automatizada de dados também pode ajudar a reduzir a variabilidade e aumentar a padronização dos dados, melhorando a qualidade geral dos dados.
  • Melhor tomada de decisão e atendimento ao paciente: O acesso mais rápido a dados precisos e relevantes do paciente melhora a tomada de decisões e os resultados do paciente, especialmente em situações de cuidados críticos. Os sistemas baseados em IA também podem ajudar a identificar padrões e tendências nos dados do paciente, fornecendo informações que podem informar os planos de tratamento e melhorar o atendimento ao paciente. Na verdade, estudos mostram que a IA agora diagnostica doenças melhor do que o seu médico médio.
  • Redução de custos e geração de receita: Ao reduzir o trabalho manual e melhorar a qualidade dos dados, a extração de dados baseada em IA pode ajudar hospitais e clínicas a economizar custos e aumentar a receita. Calcule quanto você pode economizar com esta calculadora!

No geral, a extração de dados baseada em IA pode ajudar hospitais e clínicas a otimizar suas operações, reduzir erros e melhorar os resultados dos pacientes.

Extração de dados de saúde de casos de uso

Como Hospitais e Clínicas Usam a Extração de Dados Baseada em IA

A extração de dados baseada em IA tem uma ampla gama de casos de uso no setor de saúde. Aqui estão alguns dos mais comuns:

  • Gerenciamento de informações do paciente: Hospitais e clínicas geram uma grande quantidade de dados de pacientes todos os dias, incluindo formulários de registro de pacientes, solicitações de seguro, histórico médico, resultados de laboratório e assim por diante. A extração de dados baseada em IA extrai esses dados e os armazena em um banco de dados central. Isso o torna facilmente acessível a médicos e outros profissionais de saúde.
  • Registros eletrônicos de saúde (EHRs): Da mesma forma, EHRs são versões digitais de registros médicos de pacientes que são facilmente compartilhados entre profissionais de saúde. A extração de dados baseada em IA é usada para extrair informações de registros médicos em papel e convertê-los em formatos digitais. A extração automática de dados de pacientes de prontuários médicos e EHRs ajuda a reduzir a sobrecarga da equipe de saúde e melhora o atendimento e a interoperabilidade do paciente.
  • Gestão de Cobranças e Reivindicações: O processamento de pedidos de seguro e cobrança de pacientes é uma tarefa demorada e propensa a erros. As soluções baseadas em IA extraem informações relevantes de faturas, recibos e outros documentos de cobrança, tornando o processo mais rápido e preciso.
  • Relatórios de laboratório e relatórios de diagnóstico por imagem: A análise de relatórios de laboratório e relatórios de diagnóstico por imagem é uma parte crítica do atendimento ao paciente. A extração de dados baseada em IA extrai informações relevantes desses relatórios, como resultados de testes, e os integra aos registros do paciente para fornecer uma imagem mais completa da saúde do paciente.

Implementando a extração de dados baseada em IA em hospitais e clínicas

A extração de dados baseada em IA tem o potencial de revolucionar a maneira como as instituições de saúde processam os dados dos pacientes. No entanto, a implementação desse sistema requer planejamento cuidadoso e consideração de vários fatores, incluindo privacidade e segurança dos dados.

O processo de implementação da extração de dados baseada em IA em um hospital ou clínica geralmente envolve várias etapas.

Primeiro, a instituição de saúde precisa avaliar seu atual sistema de gerenciamento de documentos e identificar áreas que poderiam se beneficiar da automação. Isso pode incluir tarefas como formulários de admissão de pacientes, processamento de solicitações de seguro e gerenciamento de registros médicos.

Em segundo lugar, uma vez identificadas as áreas para automação, a instituição de saúde precisará selecione uma solução de extração de dados baseada em IA que atenda às suas necessidades. Isso pode envolver a avaliação de diferentes fornecedores e soluções e a consideração de fatores como precisão, velocidade e facilidade de uso.

Em terceiro lugar, a instituição de saúde também precisará garantir que seus procedimentos de extração de dados cumprir os regulamentos relevantes de privacidade e segurança de dados. Isso pode envolver a obtenção do consentimento dos pacientes, a implementação de controles apropriados de acesso aos dados e a garantia de que os dados sejam armazenados com segurança.

Finalmente, uma vez implementado o sistema, as instituições de saúde devem monitorar seu desempenho e ajuste conforme necessário. Isso pode envolver ajustes nos parâmetros do sistema para melhorar a precisão ou fornecer treinamento adicional para a equipe.

A implementação da extração de dados baseada em IA em um ambiente hospitalar ou clínico requer um planejamento cuidadoso e a consideração de vários fatores. Ao adotar uma abordagem estratégica, as instituições de saúde podem perceber os benefícios da automação, garantindo que os dados do paciente permaneçam seguros e protegidos.

Desafios e limitações da extração de dados baseada em IA em hospitais e clínicas

Embora a extração de dados baseada em IA ofereça muitos benefícios para hospitais e clínicas, também existem alguns desafios e limitações em potencial que precisam ser considerados.

  • Preocupações éticas: a extração de dados baseada em IA envolve o processamento de informações confidenciais do paciente, como histórico médico, diagnósticos e tratamentos. Portanto, existe o risco de violação de dados e acesso não autorizado a essas informações, o que pode ter sérias implicações éticas. Hospitais e clínicas precisam garantir que tenham políticas robustas de privacidade e segurança de dados para mitigar esses riscos.
  • Integração com sistemas existentes: A extração de dados baseada em IA precisa ser integrada aos sistemas hospitalares ou clínicos existentes, como registros eletrônicos de saúde (EHRs) e sistemas de gerenciamento de pacientes. Este é um processo complexo e requer planejamento e coordenação cuidadosos. O objetivo final é garantir que o novo sistema seja integrado à infraestrutura existente.
  • Adoção pela equipe: A extração de dados baseada em IA exige que a equipe aprenda novas ferramentas e tecnologias. Isso é um desafio, principalmente para quem não se sente confortável com a tecnologia. Portanto, hospitais e clínicas precisam fornecer treinamento e suporte adequados para garantir que a equipe possa usar o novo sistema de maneira eficaz.

No geral, embora a extração de dados baseada em IA ofereça benefícios significativos para hospitais e clínicas, esses possíveis desafios e limitações precisam ser cuidadosamente considerados durante a fase de planejamento e implementação.

Simplificando as operações de saúde: uma recapitulação

Em conclusão, a extração de dados baseada em IA tem o potencial de revolucionar a assistência médica, melhorando a eficiência, reduzindo custos e aprimorando o atendimento ao paciente. Ao automatizar o processo de extração de dados de documentos não estruturados e enfrentar os desafios da implementação de tais soluções, hospitais e clínicas podem economizar tempo e recursos, garantindo que informações críticas estejam disponíveis quando e onde forem necessárias.

Olhando para o futuro, a extração de dados baseada em IA continuará a desempenhar um papel cada vez mais importante na área da saúde. À medida que a tecnologia continua avançando, podemos esperar mais desenvolvimentos nas técnicas de extração de dados baseadas em IA, incluindo precisão aprimorada, maior personalização e integração aprimorada com outras tecnologias de assistência médica. Ao adotar essas inovações, hospitais e clínicas podem continuar a melhorar o atendimento ao paciente, mantendo-se na vanguarda do progresso tecnológico.

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