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乐鱼体育-OCR助力全明细、全自动理算系统,谐筑打造医疗数据与商业保险深度结合的科技运营平台

乐鱼体育-OCR助力全明细、全自动理算系统,谐筑打造医疗数据与商业保险深度结合的科技运营平台

  • 分类: 博鱼新闻
  • 作者:博鱼
  • 来源:集团新闻
  • 发布时间:2024-06-18
  • 访问量: 0

【概要描述】 OCR助力全明细、全主动理算系统,谐筑打造医疗数据与贸易保险深度连系的科技运营平台

1992年,在美国肄业的吴军和唐澍在打工时了解在一家餐馆。异国异乡,志趣不异的二人,很快成了要好的伴侣。

作者: 年夜健康派编纂来历: 动脉网2019-06-04 16:54:18

摄图网_500684183_wx

1992年,在美国肄业的吴军和唐澍在打工时了解在一家餐馆。异国异乡,志趣不异的二人,很快成了要好的伴侣。卒业后,二人别离进入了美国的健康险行业,吴从产物的精算起步,唐从IT架构起步。

中国人长短常勤恳的。 吴军将本身和唐澍在美国的履历一句带过。也恰是勤恳,2004年,吴被盟国(彼时还附属在AIG 美国国际团体)从美国派到中国香港担负盟国亚太区健康险的总精算师。2008年,唐作为总架构师被那时美国最年夜的健康险公司Wellpoint,从美国派到中国准备成立一家第三方理赔办事公司。

二人前后回国,最先深切研究中国贸易健康险。在原有美国专业健康险的常识视角下,吴军发现固然中国的贸易健康险成长的速度很是快,但还存在两点焦点问题:

第一,中国贸易健康险的功课体例较粗放。以理赔为例,保险公司在处置理赔的时辰,会晤临年夜量的医疗单据,每张单据都包括了年夜量的医疗明细数据,但这些明细数据不会在保险公司的系统上保存,如许就错掉了年夜量的有价值的医疗数据。

第二,中国贸易健康险的功课模式较原始,大都是手工功课。且手工功课首要依托理赔员的人工经验,毛病率较高,效力较低。

在吴军看来,要解决这些问题,就需要借助美国贸易健康险的治理经验和进步前辈的系统。而彼时,唐澍正在做这项 搬家 工作,但实践发现,美国的系统到中国今后会晤临 不服水土 的问题。唐澍注释道,从布局上来看,中国的医保是广笼盖、低保障,大都理赔是由医保先赔付,然后再由贸易保险参与,存在两个付出方。而美国只是单一的付出方。两边系统的底层架构其实不一致。

吴军和唐澍看到了这块商机, 我们既有美国的底层手艺常识,又对国内的贸易健康险有充实的领会,便可以自立打造一套合适国情的健康险系统。

为贸易健康险供给主动化、高效理赔办事,在这一愿景下,2011年,吴军和唐澍创建谐筑信息科技有限公司(以下简称 谐筑 ),礼聘了一支十几人的研发团队,最先研发一款100%自立常识产权的全明细、全主动理算系统。

全明细、全主动理算系统

谐筑的理算系统是根据医疗发票进行保险理赔的底层手艺。今朝我国的医疗发票,左联是年夜项,如西药费、诊疗费等有限的几个年夜项科目,右联是明细,会具体的列出每项药品、查抄等,如阿莫西林、CT等。

中国传统的理算方式是,工作人员手动查看理赔单据,理算后对顾客赔付费用,在这个进程中保险公司系统只会保存有限的几个年夜项科目,不会将明细数据录入系统并作布局化处置。因为明细数据其实不在系统中直接介入理算,风控只能依靠人工经验,有时会呈现毛病,如诊断与诊疗不符(看伤风开降压药),全数依靠人工判定,极易漏判。

为解决理算办事时由手工操作发生的毛病,谐筑以底层系统为依托,搭建其系统化、明细化的常识库。吴军说道: 这真的是一项很复杂的工作,以药品为例,我国有25万种药品加剂型,我们起首要对其同一编码,如阿莫西林在中国就有二三十家厂商出产,每家的名字可能还纷歧样。 用了四五年的时候,谐筑将药品、器械、查抄、手术等诊疗信息编制成尺度的常识图谱与编码,并与各地的医保法则加以匹配。

为实现主动理赔,起首,系统会对保单进行解析,将保单中的文字法则像搭乐高积木一样转化为系统设置装备摆设,然后,系统会按照事前的设置装备摆设主动对病人提交的费用进行分化,肯定好哪一部门是由保险公司来赔付,哪一部门由小我付出。

为了包管其准确性,谐筑增加了人机协作的功能。谐筑的系统会主动提醒风险(如诊断和诊疗不符合),并弹出页面吊挂到审核人员眼前,颠末审核人员进一步审核事后,方赔付费用。吴军告知记者,如许做的效力会提高五到十倍,且对人员技术的要求也会有所降落。

值得一提的是,谐筑的全明细、全主动的理算系统是一套通用系统,可以对市道上所有的保单进行主动化的理算。

摄图网_500687939_wx

跟着理算系统在各个保险公司的落地,营业量也逐步加年夜。吴军发现整套系统还存在一个问题:明细数据是需要人工的体例录入。

OCR手艺在医疗发票中的利用

今朝国内的OCR手艺(图片转换文字手艺)已比力成熟,但在医疗发票辨认范畴却只有30%的正确率,几近不具适用性。 吴军注释道,今朝我国的医疗发票为机械打印,存在良多问题,如:纸张上有水印、发票上盖着各类章、印刷会呈现错行现象等等。且国内分歧病院的医疗发票格局是分歧的。

这些身分都致使了医疗数据OCR辨认正确率较低。由此,在第一套主动理算系统研发五年以后,谐筑最先研发其第二套基在深度进修的人工智能OCR系统。

该OCR系统颠末两年时候的研发,已累计进修了百万张发票影象和百万条清单明细,扫描和摄影影象的辨认正确率都到达90%以上。且单张单据单线程可实现秒级辨认,一台四显卡办事器一年可辨认上万万张发票。

在现实出产中,为包管录入信息100% 准确,谐筑采取主动辨认+人工复核的模式。值得一提的是,出产进程中被人工批改过的毛病数据都得以沉淀,介入辨认引擎再次进修,系统的辨认能力不竭被增强,人工介入率也随之下降,今朝已到达了 机械录入为主,人工校验为辅,毛病数据增强进修 的良性轮回。

今朝,谐筑的两套系统彼此共同。赔付对象经由过程微信小法式或APP上传医疗单据图片,OCR系统辨认,辨认事后经由过程人机协作系统完成复核工作,以后发票上的明细数据就以一种布局化的体例进入主动理算系统,终究实现赔付。

下步计划方面,谐筑会继续深化机乐鱼体育app械进修,并与各年夜保险公司成立合作。

据领会,谐筑今朝正在进行B轮融资。

【凡本网注明来历非年夜健康Pai的作品,均转载自其它媒体,目标在在传递更多信息,其实不代表本网附和其不雅点和对其真实性负责。】

医疗数据医疗发票健康险

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1992年,在美国肄业的吴军和唐澍在打工时了解在一家餐馆。异国异乡,志趣不异的二人,很快成了要好的伴侣。

作者: 年夜健康派编纂来历: 动脉网2019-06-04 16:54:18

摄图网_500684183_wx

1992年,在美国肄业的吴军和唐澍在打工时了解在一家餐馆。异国异乡,志趣不异的二人,很快成了要好的伴侣。卒业后,二人别离进入了美国的健康险行业,吴从产物的精算起步,唐从IT架构起步。

中国人长短常勤恳的。 吴军将本身和唐澍在美国的履历一句带过。也恰是勤恳,2004年,吴被盟国(彼时还附属在AIG 美国国际团体)从美国派到中国香港担负盟国亚太区健康险的总精算师。2008年,唐作为总架构师被那时美国最年夜的健康险公司Wellpoint,从美国派到中国准备成立一家第三方理赔办事公司。

二人前后回国,最先深切研究中国贸易健康险。在原有美国专业健康险的常识视角下,吴军发现固然中国的贸易健康险成长的速度很是快,但还存在两点焦点问题:

第一,中国贸易健康险的功课体例较粗放。以理赔为例,保险公司在处置理赔的时辰,会晤临年夜量的医疗单据,每张单据都包括了年夜量的医疗明细数据,但这些明细数据不会在保险公司的系统上保存,如许就错掉了年夜量的有价值的医疗数据。

第二,中国贸易健康险的功课模式较原始,大都是手工功课。且手工功课首要依托理赔员的人工经验,毛病率较高,效力较低。

在吴军看来,要解决这些问题,就需要借助美国贸易健康险的治理经验和进步前辈的系统。而彼时,唐澍正在做这项 搬家 工作,但实践发现,美国的系统到中国今后会晤临 不服水土 的问题。唐澍注释道,从布局上来看,中国的医保是广笼盖、低保障,大都理赔是由医保先赔付,然后再由贸易保险参与,存在两个付出方。而美国只是单一的付出方。两边系统的底层架构其实不一致。

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为贸易健康险供给主动化、高效理赔办事,在这一愿景下,2011年,吴军和唐澍创建谐筑信息科技有限公司(以下简称 谐筑 ),礼聘了一支十几人的研发团队,最先研发一款100%自立常识产权的全明细、全主动理算系统。

全明细、全主动理算系统

谐筑的理算系统是根据医疗发票进行保险理赔的底层手艺。今朝我国的医疗发票,左联是年夜项,如西药费、诊疗费等有限的几个年夜项科目,右联是明细,会具体的列出每项药品、查抄等,如阿莫西林、CT等。

中国传统的理算方式是,工作人员手动查看理赔单据,理算后对顾客赔付费用,在这个进程中保险公司系统只会保存有限的几个年夜项科目,不会将明细数据录入系统并作布局化处置。因为明细数据其实不在系统中直接介入理算,风控只能依靠人工经验,有时会呈现毛病,如诊断与诊疗不符(看伤风开降压药),全数依靠人工判定,极易漏判。

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这些身分都致使了医疗数据OCR辨认正确率较低。由此,在第一套主动理算系统研发五年以后,谐筑最先研发其第二套基在深度进修的人工智能OCR系统。

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1992年,在美国肄业的吴军和唐澍在打工时了解在一家餐馆。异国异乡,志趣不异的二人,很快成了要好的伴侣。

作者: 年夜健康派编纂来历: 动脉网2019-06-04 16:54:18

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中国人长短常勤恳的。 吴军将本身和唐澍在美国的履历一句带过。也恰是勤恳,2004年,吴被盟国(彼时还附属在AIG 美国国际团体)从美国派到中国香港担负盟国亚太区健康险的总精算师。2008年,唐作为总架构师被那时美国最年夜的健康险公司Wellpoint,从美国派到中国准备成立一家第三方理赔办事公司。

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第一,中国贸易健康险的功课体例较粗放。以理赔为例,保险公司在处置理赔的时辰,会晤临年夜量的医疗单据,每张单据都包括了年夜量的医疗明细数据,但这些明细数据不会在保险公司的系统上保存,如许就错掉了年夜量的有价值的医疗数据。

第二,中国贸易健康险的功课模式较原始,大都是手工功课。且手工功课首要依托理赔员的人工经验,毛病率较高,效力较低。

在吴军看来,要解决这些问题,就需要借助美国贸易健康险的治理经验和进步前辈的系统。而彼时,唐澍正在做这项 搬家 工作,但实践发现,美国的系统到中国今后会晤临 不服水土 的问题。唐澍注释道,从布局上来看,中国的医保是广笼盖、低保障,大都理赔是由医保先赔付,然后再由贸易保险参与,存在两个付出方。而美国只是单一的付出方。两边系统的底层架构其实不一致。

吴军和唐澍看到了这块商机, 我们既有美国的底层手艺常识,又对国内的贸易健康险有充实的领会,便可以自立打造一套合适国情的健康险系统。

为贸易健康险供给主动化、高效理赔办事,在这一愿景下,2011年,吴军和唐澍创建谐筑信息科技有限公司(以下简称 谐筑 ),礼聘了一支十几人的研发团队,最先研发一款100%自立常识产权的全明细、全主动理算系统。

全明细、全主动理算系统

谐筑的理算系统是根据医疗发票进行保险理赔的底层手艺。今朝我国的医疗发票,左联是年夜项,如西药费、诊疗费等有限的几个年夜项科目,右联是明细,会具体的列出每项药品、查抄等,如阿莫西林、CT等。

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值得一提的是,谐筑的全明细、全主动的理算系统是一套通用系统,可以对市道上所有的保单进行主动化的理算。

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OCR手艺在医疗发票中的利用

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这些身分都致使了医疗数据OCR辨认正确率较低。由此,在第一套主动理算系统研发五年以后,谐筑最先研发其第二套基在深度进修的人工智能OCR系统。

该OCR系统颠末两年时候的研发,已累计进修了百万张发票影象和百万条清单明细,扫描和摄影影象的辨认正确率都到达90%以上。且单张单据单线程可实现秒级辨认,一台四显卡办事器一年可辨认上万万张发票。

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今朝,谐筑的两套系统彼此共同。赔付对象经由过程微信小法式或APP上传医疗单据图片,OCR系统辨认,辨认事后经由过程人机协作系统完成复核工作,以后发票上的明细数据就以一种布局化的体例进入主动理算系统,终究实现赔付。

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