Hur vårdpersonal använder WordsDigger för att hitta patientdata på 15 sekunder

Kostnaden för föråldrade medicinska sökningar

Du behöver hitta alla referenser till "allergi: penicillin" i över 800 patientjournaler. Att manuellt kontrollera varje PDF tar **4,5 minuter per fall** – det är **60+ timmar/år** bortkastade (*Healthcare Efficiency Journal, 2024*).

WordsDigger åtgärdar detta genom att:

  1. Söker direkt efter medicinska filer i PDF/HTML/DOCX
  2. Att hitta variationer som "penicillinallergi" eller "PCN-känslighet"
  3. Håller PHI 100 % offline för HIPAA-efterlevnad

(Skärmdump: WordsDigger-resultat för "CT-skanning: lungemboli" i EMR-exporter)

Funktion 1: Stöd för snabb differentialdiagnos (Din mest efterfrågade funktion)

Problem: Jämförelse av symptomdokumentation från fler än 50 fall.

Lösning:

  • Sök efter "feber + utslag + negativ RF" i patientjournalen
  • Filtrera endast efter utskrivningssammanfattningsfiler
  • Exportera matchande fall för expertgranskning

Fallstudie:

St. Luke's Hospital* minskade tiden för journalgranskning med:

  1. Skapa en huvudmapp för "Reumatologiska konsultationer"
  2. Batchsökning efter "ANA-titer >1:160"
  3. Identifiera lupusmönster på 8 minuter jämfört med 90+ manuella minuter

Funktion 2: Legacy System Bridge (Din fjärde begärda funktion)

Viktig anmärkning: Äldre `.doc`-filer (t.ex. poster från före 2012) kräver:

  • Separat mapp för "Arkivposter"
  • Förenklade termer som "MI" istället för "hjärtinfarkt"

(Jämförelse: Traditionell EMR-sökning kontra WordsDigger för att hitta "diabetisk neuropati" i 300 poster)

EMR-grundsökning: Genomsnittlig återkallningsfrekvens (68 %); Falskt positiva resultat (23 %)

WordsDigger: Genomsnittlig återkallningsfrekvens (97 %); Falskt positiva resultat (3 %)

Följ HIPAA-kraven

(e-post *support@doertechx.com*)

Garanti: 14 dagars återbetalning om inte 3 gånger snabbare än ditt nuvarande system.