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OCR intelligent documents médicaux

IA Health/Pharma 4 mois
Résultat mesuré
-90% saisie manuelle, précision extraction 96%

Contexte

Réseau de 15 cliniques privées traitant 500K dossiers patients par an, dont 60% sous forme papier (courriers, comptes-rendus, ordonnances). La numérisation se fait par scanning avec OCR basique qui ne reconnaît que 60% du texte, nécessitant une saisie manuelle complémentaire par 25 agents d'archivage. Le délai de numérisation est de 5 jours ouvrés en moyenne.

Problème & Défi

20K dossiers papier/mois nécessitant une numérisation avec saisie manuelle complémentaire. OCR basique : taux de reconnaissance de 60% sur les documents médicaux (écritures manuscrites, abréviations). 25 agents d'archivage à plein temps pour la saisie complémentaire et la vérification. Délai de numérisation de 5 jours : le dossier informatisé est incomplet pendant ce temps. Erreurs de saisie : 3% des dossiers contiennent des erreurs d'attribution patient ou de transcription.

Solution & Livrables

Pipeline OCR intelligent combinant reconnaissance optique avancée et NLP médical pour les documents imprimés et manuscrits. Extraction structurée : identification automatique du type de document, du patient, des données médicales clés. Intégration directe au DPI (Dossier Patient Informatisé) avec mapping automatique des champs. Workflow de validation par exception : seuls les documents à faible confiance d'extraction sont revus manuellement. Taux d'extraction automatique de 96% vs 60% avec l'OCR basique.

Technologies

Azure Document IntelligenceBERT médicalPython

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