11、新冠疫情下的机器人流程自动化(RPA):医疗行业新变革

新冠疫情下的机器人流程自动化(RPA):医疗行业新变革

1. 医疗行业现状与RPA的作用

在医疗行业中,行政失误屡见不鲜,尤其是在数据录入和合规性方面。研究表明,每十份提交的医疗索赔中就有四份不符合官方要求。而机器人流程自动化(RPA)能有效解决这些问题,RPA机器人可以:
- 识别与合规相关的例外情况。
- 进行更精确的数据录入。
- 改善与外部人员的沟通。
- 降低索赔处理成本。
- 通过在标准工作时间之外运行消除冗余。

以亚利桑那州为例,该州最初使用15个Excel宏来处理索赔和患者登记,效率低下且存在问题。引入RPA机器人后,原本需要长达十小时才能完成的任务缩短至一小时,且该技术每分钟可处理20个案例,比使用宏快了近数倍。

RPA临床工具还能自动在医院数据库中查找正确的患者记录,并将其发送给组织内的合适人员。医疗工作人员可以训练RPA程序提取报告元数据,包括电子病历档案的创建日期和ID编号。经过多次“观察”人类的操作后,机器人可以模仿人类。一些RPA编程供应商将此称为“工作区自动化”,并且编程机器人能确保所有流程都可追溯,并记录在有组织的日志中,便于应对外部审查。

RPA对流程自动化至关重要,原因如下:
- 提高速度、质量和效率 :RPA机器人能够比人类更快、更精确地完成繁琐和重复的任务。
- 从大数据中获取更多价值 :许多组织产生的大量数据难以全部处理,RPA适合帮助解析大型数据集,包括结构化和非结构化数据,帮助组织梳理所收集的信息。
- 让员工专注于更重要的任务

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值