醫(yī)療票據(jù)OCR+智能理算規(guī)則引擎 助力健康險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)核賠理算自動(dòng)化
近年來,國(guó)內(nèi)健康險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)高速增長(zhǎng)。銀保監(jiān)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,自2013年到2018年,健康險(xiǎn)市場(chǎng)復(fù)合年均增長(zhǎng)率達(dá)35.95%。與高增長(zhǎng)相隨而來的是高賠付:據(jù)了解,自2015年起,健康險(xiǎn)理賠案件數(shù)量和賠付金額正以年均20%的速度增長(zhǎng)。
因此,近兩年保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)開始尋求提升理賠服務(wù)效率的有效路徑,如何提高核賠作業(yè)效率、縮短賠付周期成為保險(xiǎn)公司重點(diǎn)關(guān)注的課題之一。深智科技基于自身在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)上的積累,面向健康險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)場(chǎng)景推出醫(yī)療票據(jù)OCR產(chǎn)品,通過自動(dòng)識(shí)別的方式幫助業(yè)務(wù)端高效、快速地提取理算信息,大幅提升核賠理算效率。
- 直擊市場(chǎng)痛點(diǎn) -
目前,出于行業(yè)監(jiān)管因素,醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息數(shù)據(jù)暫未對(duì)商業(yè)醫(yī)保平臺(tái)開放,平臺(tái)無法即時(shí)共享或直接獲取投保用戶的醫(yī)療信息。而健康險(xiǎn)在核賠理算時(shí)所依賴的核心憑據(jù)主要是醫(yī)療票據(jù),通常理算人員需要投入大量時(shí)間和精力審核票據(jù)資料,并將相關(guān)信息逐項(xiàng)錄入理算系統(tǒng),單個(gè)案例需要錄入的信息多達(dá)百余項(xiàng)。
人工錄入往往存在以下問題:一是人工作業(yè)難免出現(xiàn)紕漏,影響理算結(jié)果的準(zhǔn)確性,造成理賠滲漏;二是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)投入大量人力從事高度重復(fù)的事務(wù)性工作,耗時(shí)費(fèi)力、效率不夠高,并不是最經(jīng)濟(jì)的方式。
在市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)下,深智科技洞察到了新的創(chuàng)新機(jī)遇。面向健康險(xiǎn)核賠理算場(chǎng)景打造了理算信息提取錄入自動(dòng)化解決方案,以標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的方式替代人工完成票據(jù)信息處理作業(yè),高效率、低成本地幫助健康險(xiǎn)解決核賠理算中的痛點(diǎn)問題。
- 實(shí)現(xiàn)降本增效 -
OCR作為一種通用技術(shù),能夠把圖片文字信息或不可編輯的文檔內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可編輯文本。深智科技在通用OCR基礎(chǔ)上,結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法和圖像處理技術(shù),訓(xùn)練了醫(yī)療票據(jù)識(shí)別專用模型,可自動(dòng)識(shí)別、提取醫(yī)療票據(jù)上的文字信息,并將結(jié)構(gòu)化的信息同步錄入理算系統(tǒng),以自動(dòng)化方式替代傳統(tǒng)人工作業(yè),幫助健康險(xiǎn)平臺(tái)極速、準(zhǔn)確地采錄理算信息。
目前,支持識(shí)別的票據(jù)類型包括門診發(fā)票、住院發(fā)票、醫(yī)保結(jié)算單和費(fèi)用清單;識(shí)別范圍覆蓋全國(guó)不同地區(qū),包括部隊(duì)醫(yī)療系統(tǒng)的發(fā)票模版。
醫(yī)療票據(jù)OCR以自動(dòng)化方式替代人工作業(yè),一方面為保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)節(jié)約了人力成本,被釋放出來的勞動(dòng)力可以從事對(duì)人依賴性更強(qiáng)的工作,優(yōu)化了人力資源調(diào)配空間;另一方面讓保險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)效率呈指數(shù)級(jí)提升——據(jù)了解,依案件復(fù)雜程度不同,人工處理單個(gè)案件所用時(shí)長(zhǎng)大約1-2小時(shí)不等,而借助醫(yī)療票據(jù)OCR單個(gè)案件耗時(shí)不過數(shù)分鐘,業(yè)務(wù)效率的提升有效縮短了理賠周期,用戶體驗(yàn)明顯提升。
- 突破技術(shù)難點(diǎn) -
在深智科技產(chǎn)品總監(jiān)白志斌看來,醫(yī)療票據(jù)OCR是一個(gè)難度系數(shù)非常高的落地場(chǎng)景?!澳壳巴ㄓ脠?chǎng)景下的OCR應(yīng)用相對(duì)比較標(biāo)準(zhǔn)化,所以容易成熟落地;而針對(duì)個(gè)性化需求的定制化應(yīng)用卻很少,比如醫(yī)療票據(jù)識(shí)別,產(chǎn)品要滿足特定場(chǎng)景下的特定需求,需要應(yīng)對(duì)的情況太復(fù)雜了。”
首先,醫(yī)療票據(jù)在全國(guó)范圍內(nèi)沒有相對(duì)統(tǒng)一的制版格式,各地版式各異,這給算法模型增加了識(shí)別難度。為突破模版識(shí)別通用性的問題,深智科技在模型訓(xùn)練中強(qiáng)化了特征提取細(xì)粒度,弱化版式差異帶來的影響。目前,支持識(shí)別的票據(jù)范圍覆蓋全國(guó)多地。
其次,醫(yī)療票據(jù)多采用針式打印,針式打印的圖像分辨率較低,外加受印章、底紋、串行、畸變等干擾因素的影響,識(shí)別、提取醫(yī)療票據(jù)上的文字是比較挑戰(zhàn)的任務(wù)。為消弭噪音干擾,深智科技通過去除印章、增加模糊樣本、分離背景與打印內(nèi)容等圖像處理技術(shù)優(yōu)化算法,在不損害文字信息的情況下去除干擾,根據(jù)票據(jù)的啟發(fā)性信息輔助文字區(qū)域的定位和切分,讓醫(yī)療票據(jù)識(shí)別模型具有很好的抗干擾能力和魯棒性。
再次,為確保理算信息完整無誤,深智團(tuán)隊(duì)同步開發(fā)了多重校驗(yàn)規(guī)則引擎:基于各字段間的內(nèi)在邏輯和關(guān)聯(lián)關(guān)系,自動(dòng)識(shí)別出置信度低的字段信息,對(duì)存疑的高風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行預(yù)警提示,并依據(jù)邏輯校對(duì)可能出錯(cuò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正;對(duì)于模糊文字,通過醫(yī)療詞典庫(kù)進(jìn)行智能校驗(yàn)。以“機(jī)器校驗(yàn)為主、人工復(fù)核為輔”,通過多種方式輔助復(fù)核校對(duì),快速完成數(shù)據(jù)的校驗(yàn)與糾正,為理算提供完整且精確的數(shù)據(jù)依據(jù)。
目前,大部分健康險(xiǎn)公司都有自己的智能理算規(guī)則引擎,基于全國(guó)社保目錄、疾病目錄、藥品目錄等數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)規(guī)則自動(dòng)計(jì)算理算結(jié)果。而醫(yī)療票據(jù)OCR的應(yīng)用主要在于自動(dòng)提取并錄入理算所需的核心信息,為理算提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此,在健康險(xiǎn)理算中,醫(yī)療票據(jù)識(shí)別引擎與智能理算規(guī)則引擎的無縫連接,使理算作業(yè)從信息錄入到結(jié)果輸出實(shí)現(xiàn)全面自動(dòng)化。
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