검사 보고서를, 측정 항목 단위로 구조화.
환자의 연령과 성별, 보고일, 그리고 일반혈액검사와 백혈구 감별 검사의 모든 측정 항목 — 단위가 유지된 구조화된 숫자 필드로 추출됩니다.
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Extracted fields
Complete blood count
Differential leucocyte count
샘플 데이터, 실제 엔진 출력.
개요
검사 보고서 데이터 추출이란?
검사 보고서 데이터 추출은 혈액 검사와 패널 PDF를 임상 연구 플랫폼, EHR 마이그레이션 파이프라인, 헬스테크 앱이 받아들일 수 있는 구조화된 측정 항목 레코드로 바꿔줍니다. 임상 데이터 요약 담당자가 — 검사명을 읽고, 값을 복사하고, 정상 범위를 스프레드시트에 입력하던 — 작업이 모든 값이 검사 출력물상의 위치에 고정된 채로 몇 초 만에 끝나며, 감사 방어가 가능합니다.
위 샘플 보고서에서 Ztract는 환자의 연령과 성별, 보고일을 반환합니다. 그리고 두 개의 중첩 검사 패널 — 헤모글로빈, RBC 수, WBC 총수, MCV, MCH, MCHC, RDW, PCV, MPV, PDW, PCT가 담긴 일반혈액검사(CBC), 그리고 호중구, 림프구, 단핵구, 호산구, 호염기구가 담긴 백혈구 감별 검사까지. 각 측정 항목은 문자열이 아닌 숫자 값으로 돌아오므로 — 하류의 통계와 정상 범위 확인이 별도의 파싱 단계 없이 동작합니다.
검사 보고서는 검사실과 지역에 따라 크게 다릅니다. Hgb 대 Hb, mmol/L 대 mg/dL, 두 줄짜리 패널 헤더 대 한 줄짜리, 4~5페이지에 걸친 종합대사패널 — 스키마는 출력물이 페이지를 가로지를 때도 하나의 패널을 하나의 논리적 결과로 유지할 만큼 레이아웃을 이해합니다. 엔진은 인쇄된 보고서와 스캔된 보고서를 동등하게 처리하며, 약간 기울어진 휴대폰 사진도 동작합니다.
까다로운 지점
어려운 부분은 어디인가.
이 문서 유형이 보기보다 어려운 이유와 — Ztract가 이를 처리하는 방식.
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단위와 약어 차이
영국 검사실은 'Hb'를, 미국 검사실은 'Hgb'를 인쇄합니다. 한쪽은 mmol/L, 다른 쪽은 mg/dL를 씁니다. 엔진은 단위를 정규화 과정에서 버리지 않고 값에 그대로 붙여둡니다.
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다섯 가지 표기의 정상 범위
'3.5-5.0', '<5', '>2.0', '3.5 ± 0.5' — 검사실마다 정상 범위를 다르게 인쇄합니다. 존재할 때는 값과 경계 모두를 캡처해 하류의 이상 플래그 로직이 동작하도록 합니다.
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여러 페이지에 걸친 패널 결합
CBC에 이어 감별 검사와 대사 패널이 4~5페이지에 걸쳐 이어질 수 있습니다. 반복된 헤더는 중복 제거되고, 패널은 출력에서 구조적으로 구분된 채 유지됩니다.
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비식별화를 위해 노출되는 PHI 필드
환자 이름, MRN, 생년월일(존재할 때)은 자체 필드로 표면화되어 하류의 HIPAA / GDPR 비식별 파이프라인이 측정 항목 구조를 잃지 않고도 명확한 시작점을 가질 수 있게 합니다.
누가 사용하는가
어떤 워크플로에 들어가는가.
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임상 연구
수십 개의 병원 및 검사실 시스템에서 PDF로 도착하는 검사 보고서로 코호트 데이터셋을 구축 — 출처와 무관하게 같은 스키마.
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디지털 헬스 앱
환자가 자신의 검사 보고서를 업로드하고, 시간에 따른 측정 항목(헤모글로빈, WBC, 지질 패널) 추이를 보여줍니다.
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EHR 마이그레이션
PDF 아카이브의 과거 검사 결과를 스캔 파일 그대로가 아니라 구조화된 측정 항목으로 새 EHR에 옮깁니다.
FAQ