深源恒际:新增图片质量检测功能 医疗票据OCR产品再升级

举报
Deepfinch 发表于 2020/04/09 10:03:15 2020/04/09
【摘要】 近期,深源恒际团队对医疗票据OCR产品进行优化升级,通过新增图片质量检测功能在前端规范把控用户上传图片的质量,弱化图片质量对识别准确率的干扰,进而提升识别速度、优化识别准确率。

近期,深源恒际团队对医疗票据OCR产品进行优化升级,通过新增图片质量检测功能在前端规范把控用户上传图片的质量,弱化图片质量对识别准确率的干扰,进而提升识别速度、优化识别准确率。

 

自医疗票据OCR产品上线以来,深源恒际团队完成了多次优化迭代:针对各地医疗发票制式各异,由通用识别模型升级为专用识别模型,大幅减弱模板多样化带来的干扰;针对信息覆盖、串行等问题,运用图层分离技术提高文字检测与提取的准确性。目前,深源恒际已为阳光保险、太平洋保险等头部保险机构和璞映智能、医倍思特等第三方TPA服务平台提供相应服务,基于OCR和智能图像处理技术,自动从各类医疗票据中识别、提取理算所需的核心信息,大幅提升核赔理算作业效率,在实现加速理赔上收效明显。

 

本轮升级着重从前端入手,在业务前端嵌入图片质量检测功能,检测图像质量是否合格。当用户上传身份证、银行卡、医疗票据等理赔材料时,系统将自动识别身份证、银行卡等是否为原件,同时判断所上传的所有资料是否足够清晰;如用户上传的身份证、银行卡为复印件或其他影印件,或所上传的资料图片清晰度不够,系统将自动预警提示。 


image.png


由此,将数据质量把关前置于业务最前端,一方面有利于业务流程走向标准化、规范化,另一方面也降低了图片质量差对识别速度的影响。通常,用户上传理赔资料时操作随意,图片畸变、模糊的情况较多,为弱化图像质量差对识别准确率的干扰,确保识别结果的高度准确性,算法模型会基于智能图像处理技术完成图像质量优化后才进行文字信息的识别与提取,实际上一定程度上增加了识别用时。因此,图片质量检测功能相当于在数据上传时同步完成图像质量把控,既降低了信息识别与提取的难度,也缩短了算法模型处理图像的时耗,提高识别准确率的同时也提升了识别速度。

 

完成图片质量检测后,系统基于OCR识别技术对案件材料进行自动分类,身份证、银行卡、医疗发票、出院小结等卡证、单据将被智能分类归集,便于算法模型对不同模板的票据进行准确处理。

 

随后,在OCR识别环节,算法模型自动识别、提取理赔案件所涉及材料的文字信息,包括身份证信息、银行卡信息、医疗发票(门诊发票、住院发票)、费用清单、出院小结等,并输出结构化文本,快速实现信息处理自动化,为核赔理算提供依据。

 

从图片质量检测到单证分类,再到文字信息识别与提取,医疗票据OCR产品本质上是通过信息数字化的方式实现了信息采集自动化,以此帮助保险机构以及第三方智能理赔平台实现服务流程自动化,从而大幅降低人力投入,高效提升服务质量,让用户体验优化升级。





【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,未经允许不得转载,如需转载请自行联系原作者进行授权。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

举报
请填写举报理由
0/200