Panduan Otomasi Ekstraksi Data Medis untuk Rumah Sakit

Industri kesehatan (rumah sakit) menghasilkan sejumlah besar data setiap hari.

Dengan kemajuan teknologi, kini lebih mudah untuk mengekstrak informasi penting dari berbagai dokumen seperti ringkasan pemulangan, laporan laboratorium, dan klaim asuransi.

Ekstraksi data adalah proses mengambil informasi dari sumber data terstruktur atau tidak terstruktur secara otomatis.

Terutama, langkah vital dalam analitik data dan memainkan peran penting dalam sistem kesehatan.

Dalam hal ini, ekstraksi data penting dalam sistem kesehatan karena membantu memproses set data yang sangat besar dengan cepat dan akurat.

Salah satu implementasi penting dari ekstraksi data oleh OCR medical records dalam industri kesehatan yaitu Rekam Medis Elektronik (RME).

Dalam situasi seperti itu, Rekam Medis Elektronik mengandung banyak informasi yang dapat membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan yang terinformasi tentang pasien.

Ekstraksi data dari Rekam Medis Elektronik dapat membantu mengidentifikasi pasien berisiko tinggi dan memberikan perawatan yang dipersonalisasi kepada mereka, yang akhirnya mengarah pada hasil kesehatan yang lebih baik.

Seperti yang bisa dilihat, data ini juga dapat digunakan untuk menghasilkan laporan, analitik, dan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan penyampaian perawatan.

Jenis Dokumen Utama dalam Ekstraksi Data Medis

Proses ekstraksi data sangat penting karena membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan yang terinformasi dan meningkatkan hasil perawatan pasien. Berikut adalah jenis dokumen yang paling umum dan perannya:

1. Rekam Medis Elektronik (RME)

Dokumen ini berisi informasi pribadi pasien seperti nama, usia, dan kontak, serta riwayat medis lengkap termasuk kondisi masa lalu, operasi, dan riwayat kesehatan keluarga.

Selain itu, rekam kesehatan ini mencakup detail tentang perawatan dan obat-obatan yang diterima, serta catatan dari dokter.

2. Informasi Penagihan

Dokumen ini mencakup rincian tentang biaya layanan medis dan perawatan yang diberikan kepada pasien, termasuk penagihan ortopedi.

Data ini penting untuk memproses pembayaran, klaim asuransi, dan pemeliharaan catatan keuangan.

3. Hasil Laboratorium

Dokumen ini memberikan wawasan tentang status kesehatan pasien melalui hasil tes darah, tes urine, dan tes diagnostik lainnya. Hasil laboratorium membantu dalam mendiagnosis, memantau, dan merawat berbagai kondisi.

3. Data Uji Klinis

Dokumen ini berisi informasi yang dikumpulkan selama penelitian klinis. Data ini penting untuk mengevaluasi keamanan dan efektivitas pengobatan dan obat baru.

4. File Imaging

Dokumen ini berisi data visual dari studi pencitraan medis seperti sinar-X, MRI, dan CT scan.

Gambar ini penting untuk mendiagnosis dan menilai perkembangan kondisi medis.

5. Dokumen Kepatuhan Regulasi

Dokumen ini memastikan bahwa praktik kesehatan mematuhi standar hukum dan profesional yang berlaku.

Dokumen ini termasuk kebijakan, prosedur, dan catatan yang menunjukkan kepatuhan terhadap regulasi kesehatan.

Tantangan Ekstraksi Data di Rumah Sakit dan Klinik

Dokumentasi kesehatan merupakan aspek penting dari perawatan pasien karena menyimpan informasi vital.

Namun, seiring dengan perkembangan, dokumentasi ini juga telah menjadi beban berat yang menghabiskan banyak waktu dan sumber daya.

Lebih dari 71% profesional medis kewalahan dengan unstructured data dan banyaknya informasi yang harus mereka kelola. Seperti dikutip dari statista.com.

Volume informasi yang besar ini menyebabkan stres dan mempengaruhi efisiensi kerja mereka.

Sejalan dengan itu, diperkirakan bahwa pada tahun 2025, Amerika Serikat akan membutuhkan tambahan 2,3 juta pekerja kesehatan garis depan akibat ekstraksi data yang tidak efisien dari dokumen medis.

Tentu saja, angka ini menyoroti masalah serius dalam industri kesehatan yang disebabkan oleh proses ekstraksi data yang tidak efisien.

Dalam sistem kesehatan saat ini, para profesional medis menghabiskan banyak waktu untuk menyaring catatan pasien, klaim asuransi, dan laporan medis.

Proses manual ini tidak hanya memakan waktu tetapi juga rentan terhadap kesalahan, yang dapat berdampak pada kualitas perawatan dan efisiensi operasional.

Cara Mengekstrak Data Dari Dokumen Medis Menggunakan OCR AI

Cara mengekstrak data dari dokumen medis menggunakan Nanonets, sebuah perangkat lunak OCR berbasis AI. Berikut adalah penjelasan lengkapnya:

Nanonets adalah perangkat lunak OCR berbasis AI yang bersertifikat HIPAA, GDPR, dan SOC-2, yang ideal untuk manajemen dokumen kesehatan.

Software ini memungkinkan pengguna untuk mengekstrak teks dari dokumen medis, memproses data, menyinkronkan data ke berbagai sistem, memproses faktur, dan lainnya.

1. Pengumpulan Dokumen Medis

Nanonets dapat secara otomatis mengumpulkan dokumen dari berbagai sumber seperti email, DropBox, Zapier, dan lainnya.

Dalam hal ini, berarti dokumen medis akan secara otomatis dimasukkan ke dalam sistem.

Setelah dokumen dikumpulkan, Nanonets dapat mengklasifikasikan dokumen yang masuk menggunakan AI, seperti resep, laporan laboratorium, dan klaim asuransi.

2. Proses Ekstraksi Data

Pengguna dapat menggunakan model OCR AI yang sudah dilatih sebelumnya untuk dokumen standar seperti faktur atau kartu identitas seperti KTP.

Sebagai tambahan, berarti model tersebut sudah dioptimalkan untuk mengenali dan mengekstrak data dari jenis dokumen umum ini tanpa perlu pelatihan (training) tambahan.

3. Proses Validasi dan Sinkronisasi Setelah Data Diekstraksi

Alur kerja validasi memungkinkan Anda mendeteksi dan menandai dokumen duplikat untuk mencegah masalah seperti penagihan ganda.

Tentu saja, ini penting untuk menjaga integritas dan akurasi data.

Setelah data diekstraksi dan disetujui, data tersebut diperbarui di sistem, seperti ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), atau EHR (Electronic Health Record).

Juga dapat mengunduh output yang sudah terstruktur dalam format CSV, JSON, atau XML untuk analisis lebih lanjut.