Поделиться через


Модель карты медицинского страхования аналитики документов

Это содержимое относится к: версии 4.0 Предыдущие версии:blue-checkmarkcheckmarkверсия 3.1 (GA) версии 3.0(GA)синяя галочка::: moniker-end

Это содержимое относится к: версии 3.0 (GA)purple-checkmarkcheckmarkcheckmarkПоследние версии:v4.0purple-checkmarkv3.1

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

Снимок экрана: образец карточки медицинского страхования, обработанной в Студии аналитики документов.

Варианты разработки

Аналитика документов версии 4.0: 2024-11-30 (GA) поддерживает следующие средства, приложения и библиотеки:

Функция Ресурсы Идентификатор модели
Модель карты медицинского страхования Аналитика
• ПАКЕТ SDK
для C#
• Пакет SDK для Python• Пакет SDK для Java • Пакет SDK
java для
prebuilt-healthInsuranceCard.us

Аналитика документов версии 3.1 поддерживает следующие средства, приложения и библиотеки:

Функция Ресурсы Идентификатор модели
Модель карты медицинского страхования Аналитика
• ПАКЕТ SDK
для C#
• Пакет SDK для Python• Пакет SDK для Java • Пакет SDK
java для
prebuilt-healthInsuranceCard.us

Аналитика документов версии 3.0 поддерживает следующие средства, приложения и библиотеки:

Функция Ресурсы Идентификатор модели
Модель карты медицинского страхования Аналитика
• ПАКЕТ SDK
для C#
• Пакет SDK для Python• Пакет SDK для Java • Пакет SDK
java для
prebuilt-healthInsuranceCard.us

Требования к входным данным

Поддерживаются следующие форматы файлов.

Модель PDF Изображение:
JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF
Office:
Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
Читать
Макет
Общий документ
Готовое
Настраиваемая функция извлечения
Настраиваемая классификация
  • 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 аналитики документов в портал Azure. Вы можете использовать ценовую категорию "Бесплатный" (F0), чтобы поработать со службой. После развертывания ресурса выберите Перейти к ресурсу, чтобы получить ключ и конечную точку.

Снимок экрана: расположение ключей и конечной точки на портале Azure.

Примечание.

Document Intelligence Studio доступна с api версии 3.0.

  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:

    Снимок экрана: кнопки

Поддерживаемые языки и языковые стандарты

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

Извлечение полей

Поддерживаемые поля извлечения документов см . на странице схемы модели карты медицинского страхования в нашем примере репозитория GitHub.

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.