您是否曾經因各類單據的繁瑣整理和資料輸入而感到困擾?
在過去的幾期中,T編介紹了如何運用先進的影像校正技術準確地將文件從複雜的場景中擷取出來,這將會提升接下來對於圖片中文字與數據的識別的準確率。本期,將探討如何進一步利用這些技術來實現醫療收據內容的結構化提取,讓原本繁雜的手動輸入工作變得自動化且高效。不僅如此,透過深度學習模型的持續優化,我們能夠在不同格式的醫療收據中準確提取關鍵數據,無論是藥品名稱、醫療項目還是費用明細,都能以精確的格式輸出,極大地提高了資料管理的效率。
一、應用場景
在實際應用中,這項醫療收據內容提取技術能夠大幅提升地區藥局及保險公司的工作效率。以醫療保險申請為例,過去病患或醫療機構需要手動整理大量的收據、發票和診療明細,並且逐項錄入相關資料,這不僅耗時費力,還容易出現錯誤,導致申請流程延誤或需要重複提交資料。
然而,通過我們的技術解決方案,病患只需將醫療收據或相關單據拍照上傳,系統便能自動識別並提取出關鍵數據,如病患姓名、就診日期、醫療項目、費用明細等,並以標準化的格式生成結構化數據。這些數據可以直接輸入到醫療管理系統或保險理賠系統中。這不僅使得數據錄入更加快速和精確,還能在數據核對和審核時減少錯誤的發生率,大幅縮短處理週期,實現了成本節約和效率提升。
二、完整流程
- 將使用者上傳的圖片透過影像校正技術,將影像品質重新整理

- 偵測圖片中的表格並且將其表格結構完整解析

- 結合AI OCR 技術將表格中的內容完整的抽取出來並輸出成結構化的資料
{
"收費項目": [
"診療費": {
"健保金額": 45380,
"自費金額": 0
},
"病房費": {
"健保金額": 66521,
"自費金額": 0
},
"檢查費": {
"健保金額": 26205,
"自費金額": 0
},
...
...,
"注射技術費": {
"健保金額": 6180,
"自費金額": 0
}
],
"醫療費用合計": {
"健保金額": 196337,
"自費金額": 0
}
}
三、結語
結合先前韜睿的診斷書抽取,我們能夠實現一個完整且精確的醫療單據處理流程。但不僅僅是醫療單據,這些技術同樣適用於其他領域的資料處理需求。無論是財務報表、合約文件、票券憑證,還是任何形式的商業單據,我們的技術都能夠高效地提取並整理所需的數據,為企業的數位化轉型提供強有力的支持。這使得我們的解決方案不僅適用於醫療產業,更能在金融、法律、物流等多個行業中發揮重要作用,滿足各種場景下的數據處理需求。