价值与优势
Benefits
NLP 算法准确率高
基于自然语言处理技术（NLP），对医疗报告的医疗实体和实体关系进行识别，能够准确提取出报告中的关键字段。
支持多种输入格式
支持对接医院系统，可以从医疗文本中抽取结构化关键字段；支持对纸质报告的拍照图像、扫描图像进行识别并抽取结构化关键字段。
支持多种报告类型
支持大部分常见的检验报告，常规检查报告（如 X 线、超声、MR、乳腺钼靶等)，病理报告、大部分门诊住院病历的结构化。
业务场景结合度高
目前已经落地多个业务场景，能很好的支持医疗行业和保险行业的具体业务场景，可直接与业务对接上线，减少开发工作量。
支持自动分类报告
如果业务侧无法指定用户提供的报告类型，AI 可以对上传的图片或文本报告进行自动分类，再按照不同的报告提取对应的字段。
支持定制抽取字段
每种类型报告提供一套标准的字段集，如果业务侧有特殊需求，也可以按照业务需要定制抽取的结构化字段。
应用场景及功能
Scenarios And Features
医院科研
医疗报告结构化技术可以帮助研究人员从大量的医疗报告中快速提取关键信息，比如病患的年龄、性别、诊断疾病、病史等，从而为科研项目提供更丰富、准确的数据支持。此外，通过对这些结构化数据进行深度挖掘，研究人员还可以发现疾病的潜在规律，为疾病诊断、治疗和预防提供新的思路。
临床试验患者招募
在临床试验中，患者的筛选是一个关键环节。医疗报告结构化技术可以帮助研究人员从众多的患者中快速筛选出符合试验要求的患者，提高招募效率，缩短试验周期。
临床业务
在临床业务中，医疗报告结构化技术可以帮助医生更高效地处理病历，提高诊疗效率。通过自动提取病患的病史、检查结果等关键信息，医生可以更快地对病情进行判断，为患者提供更精准的治疗方案。
电子病历管理
医疗报告结构化技术可以实现对电子病历中的非结构化信息进行有效整理，方便医生、护士、患者等多方快速查找、回顾和分析病历信息，提高医疗服务质量。
保险大数据分析
通过对大量医疗报告进行结构化处理，保险公司可以积累丰富的健康数据资源，利用大数据分析技术发现潜在的风险因素和行业趋势。这些分析结果可以帮助保险公司优化产品设计、调整定价策略、制定更有效的营销策略以及改善客户服务体验。
精算模型优化
利用医疗报告结构化技术获取的大量结构化健康数据，保险公司可以优化精算模型，更准确地预测未来的赔付风险。这有助于降低保险公司的整体风险，提高运营效益。
保险核保
在保险核保过程中，医疗报告结构化技术可以帮助保险公司快速获取投保人的健康状况、病史等关键信息，从而更准确地评估风险等级，提高核保效率。
保险理赔
在保险理赔过程中，该技术可以帮助保险公司自动识别理赔申请人提交的医疗报告中的关键信息，提高理赔审批速度，降低人工审核的负担，同时降低因为手动输入错误导致的赔付风险。
客户健康管理
保险公司可以利用医疗报告结构化技术为客户提供个性化的健康管理服务。通过分析客户的健康数据，保险公司可以提供针对性的健康建议、预防措施和康复方案，从而提高客户满意度和续保率。
产品文档
Product Documents
产品概述
帮助您快速了解医疗报告结构化的产品定位和优势。
购买指南
产品定价和购买方式
API 文档
开发接入指南
