Medical Prescriptions Automation untuk Rumah Sakit
Pemrosesan resep medis secara manual sering kali menjadi tantangan besar bagi penyedia layanan kesehatan.
Dalam hal ini, salah mengartikan tulisan tangan dokter dapat menyebabkan pemberian obat yang salah, yang berpotensi membahayakan pasien.
Tulisan tangan dokter yang sulit dibaca, volume resep yang tinggi, dan risiko kesalahan entri data adalah beberapa masalah utama yang dihadapi.
Selain itu, beban administratif yang tinggi dapat mengurangi jumlah waktu yang seharusnya dihabiskan untuk perawatan pasien.
Oleh karena itu, inovasi teknologi terus mendorong transformasi dalam sektor kesehatan.
Salah satu perkembangan paling signifikan yaitu penggunaan teknologi OCR AI untuk pemrosesan resep medis secara otomatis (medical prescriptions automation).
Apa itu Medical Prescriptions Automation?
Medical Prescriptions Automation adalah teknologi OCR AI yang dirancang untuk secara otomatis mengekstrak dan menganalisis data dari resep yang ditulis tangan atau dicetak, sehingga menghilangkan kebutuhan akan entri data manual yang rentan terhadap kesalahan.
Tentu saja, implementasi teknologi OCR AI dalam pemrosesan resep medis (medical prescriptions) tidak memerlukan perubahan besar dalam sistem yang sudah ada.
Banyak solusi OCR AI dirancang untuk terintegrasi dengan sistem rekam medis elektronik (Electronic Health Record/EHR) yang sudah digunakan oleh banyak fasilitas kesehatan.
Proses integrasi yang mulus ini memungkinkan transisi yang lebih cepat dan efisien menuju digital transformation di rumah sakit.
Seperti yang sudah dijelaskan,teknologi OCR AI untuk resep medis menggunakan algoritma canggih untuk mengenali teks dari gambar atau dokumen fisik.
Proses tersebut melibatkan 4 tahap penting, yaitu:
- Pemindaian Dokumen: Resep medis yang ditulis tangan atau dicetak dipindai menggunakan pemindai atau kamera untuk membuat versi digital dari dokumen tersebut.
- Pengenalan Teks: Algoritma OCR AI kemudian memproses gambar digital ini untuk mengenali karakter teks. Tentu saja, teknologi ini mampu mengenali berbagai gaya tulisan tangan dan teks cetak, bahkan yang kompleks dan sulit dibaca.
- Ekstraksi Data: Setelah mengenali teks, OCR AI mengekstrak informasi penting dari resep, seperti nama pasien, nama obat, dosis, dan instruksi penggunaan.
- Integrasi Data: Data yang diekstrak kemudian diintegrasikan ke dalam sistem rekam medis elektronik (Electronic Health Record/EHR), sehingga dapat diakses dan dianalisis oleh tenaga medis dengan mudah.
Cara Praktis Otomasi Medical Prescriptions dengan Cepat
Mengelola resep medis dalam beberapa langkah sederhana tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga menjadi solusi bagi apoteker dalam memahami nama obat, seperti dikutip dari jurnal kesehatan yang berjudul, Simplifying Handwritten Medical Prescription: OCR Approach.
Sejalan dengan itu, Medical Prescriptions Automation menggunakan OCR AI memudahkan pekerjaan apoteker dan meningkatkan keakuratan dalam penjualan obat, yang pada akhirnya akan meningkatkan keamanan dan kualitas layanan kesehatan bagi pasien.
Dengan menggunakan teknologi OCR AI untuk mengubah resep medis yang ditulis tangan dan tidak terstruktur menjadi format data digital terstruktur, sehingga dapat diintegrasikan secara mulus dengan sistem lain dan mengoptimalkan alur kerja di rumah sakit.
Berikut kami akan membahas bagaimana kamu bisa menangani resep medis hanya dalam beberapa langkah, serta bagaimana teknologi digital transformation dapat mengubah resep medis menjadi format data terstruktur, memungkinkan integrasi yang mulus untuk mengoptimalkan dan mengembangkan alur kerja di industri kesehatan hanya dalam 4 langkah sederhana.
Langkah 1: Penerimaan Resep Medis (Medical Prescriptions)
Langkah pertama dalam mengelola resep medis adalah penerimaan resep itu sendiri.
Resep bisa datang dalam berbagai bentuk, seperti tulisan tangan, cetakan komputer, atau bahkan foto dari smartphone.
Dalam langkah ini, Foto resep medis (hard copy) dengan smartphone lalu unggah ke platform OCR AI dalam salah satu format berikut: .jpg, .jpeg, .png, .pdf, .doc, .docx, .xlsx, .heic, .webp, dan lainnya.
Langkah 2: Ekstrak Data
Pilih Fields data yang akan diekstrak, seperti nama pasien, rincian alamat, atau tanggal, dan lain sebagainya.
Langkah 3: Terima Output dalam Format Terstruktur
Dengan data digital yang sudah dihasilkan, langkah selanjutnya adalah mengubah data ini ke dalam format terstruktur.
Format terstruktur ini bisa berupa JSON, XML, dan CSV, atau format lainnya yang sesuai dengan kebutuhan sistem.
Data yang terstruktur memungkinkan integrasi yang lebih mudah dengan berbagai sistem lain, seperti sistem manajemen rumah sakit, apotek, atau sistem asuransi kesehatan.
Langkah 4: Integrasi dengan Sistem Lain
Salah satu keuntungan utama dari memiliki data resep dalam format terstruktur adalah kemampuannya untuk diintegrasikan dengan sistem lain.
Misalnya, data resep yang sudah diubah bisa langsung diintegrasikan ke dalam Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) atau sistem manajemen apotek.