Модель карты медицинского страхования для Анализа документов

Модель карты медицинского страхования аналитики документов объединяет мощные возможности оптического распознавания символов (OCR) с моделями глубокого обучения для анализа и извлечения ключевых сведений из карт медицинского страхования США. Карточка медицинского страхования является ключевым документом для обработки ухода. Он может быть цифрово проанализирован для подключения пациентов, информации о финансовом охвате, безналичных платежей и обработке страховых претензий. Модель карты медицинского страхования анализирует изображения медицинских карт; извлекает ключевые сведения, такие как страховщик, член, рецепт и номер группы; и возвращает структурированное представление JSON. Карточки медицинского страхования можно представить в различных форматах и качествах, включая изображения, захваченные телефоном, сканированные документы и цифровые PDF-файлы.

Образец карточки медицинского страхования, обработанной с помощью Document Intelligence Studio

Варианты разработки

Требования к входным данным

Поддерживаются следующие форматы файлов.

• Фотографии и сканы: для получения наилучших результатов предоставьте одну чёткую фотографию или высококачественный скан на каждый документ.
• PDF и TIFF: для PDF и TIFF можно обрабатывать до 2000 страниц. (С подпиской на бесплатный уровень обрабатываются только первые две страницы.)
• Размер файла: размер файла для анализа документов составляет 500 МБ для платного уровня (S0) и 4 МБ для бесплатного уровня (F0).
• Размеры изображения: размеры должны находиться в диапазоне от 50 пикселей до 10 000 пикселей x 10 000 пикселей.
• Блокировки паролей. Если pdf-файлы заблокированы паролем, необходимо удалить блокировку перед отправкой.
• Высота текста: минимальная высота извлеченного текста составляет 12 пикселей для изображения 1024 x 768 пикселей. Это измерение соответствует примерно тексту размером 8 пунктов при 150 точках на дюйм.
• Обучение пользовательской модели: максимальное количество страниц для обучающих данных составляет 500 для пользовательской модели шаблона и 50 000 для пользовательской нейронной модели.
• Обучение пользовательской модели извлечения: общий размер обучающих данных составляет 50 МБ для модели шаблона и 1 ГБ для нейронной модели.
• Обучение пользовательской модели классификации: общий размер обучающих данных составляет 1 ГБ, не более 10 000 страниц. Для 2024-11-30 (GA) общий размер обучающих данных составляет 2 ГБ с максимум 10 000 страниц.
• Типы файлов Office (DOCX, XLSX, PPTX): максимальная длина строки составляет 8 миллионов символов.

Попробуйте использовать Document Intelligence Studio

Узнайте, как данные извлекаются из карт медицинского страхования с помощью Document Intelligence Studio. Вам потребуются следующие ресурсы:

• Подписка Azure — ее можно создать бесплатно.

• Экземпляр Document Intelligence на портале Azure. Вы можете использовать бесплатный ценовой уровень (F0), чтобы опробовать сервис. После развертывания ресурса выберите Перейти к ресурсу, чтобы получить ключ и конечную точку.

1. На домашней странице Document Intelligence Studio выберите карточки медицинского страхования.

2. Вы можете проанализировать пример документа страховой карты или нажать ➕ кнопку "Добавить ", чтобы отправить собственный пример.

3. Нажмите кнопку "Выполнить анализ ", а при необходимости настройте параметры анализа:

   

   Попробуйте Использовать Document Intelligence Studio.

Поддерживаемые языки и локали

Полный список поддерживаемых языков см. на странице поддержки языков предварительно созданной модели.

Извлечение полей

Сведения о поддерживаемых полях извлечения данных из документов см. на странице схемы модели карты медицинского страхования в нашем репозитории GitHub с примерами.

Руководство по миграции и REST API версии 3.1

• Следуйте руководству по миграции с помощью аналитики документов версии 3.1, чтобы узнать, как использовать версию 3.1 в приложениях и рабочих процессах.

• Ознакомьтесь с нашим REST API , чтобы узнать больше о версии 3.1 и новых возможностях.

Следующие шаги

• Попробуйте обработать собственные формы и документы с помощью Document Intelligence Studio.

• Выполните краткое руководство по анализу документов и начните создавать приложение для обработки документов на выбранном языке разработки.