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医疗报告结构化（Automatic Structuring of Medical Reports）是指将医生描述的自然语言文本抽取出多个关键字段，方便根据业务需要进一步分析、处理、计算。不仅支持对接医院信息系统，对医疗文本进行结构化提取，还支持对纸质报告的拍照文件、扫描文件进行识别和提取结构化字段。

产品特性

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，通过大规模输出训练，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

医疗行业
可广泛应用于医院科研、临床业务、临床试验患者招募，实现医疗报告的收集和自动整理。

保险行业

可应用在保险核保、保险理赔、大数据分析、医保报销等场景。

客户案例

同方全球人寿
保险
基于医疗报告结构化能力，识别客户提供的医疗报告，生成结构化结果，为智能核保提供能力支撑。

友邦人寿
保险
在客户购买保险过程中，自动从客户拍照的报告中识别疾病和异常，助力高效完成核保流程。

中国人寿
保险
助力处理海量医疗报告扫描件和拍照件，转化为方便业务使用的结构化数据。

复旦大学附属肿瘤医院
医疗
患者拍摄外院的报告之后，可以自动识别和整理报告内容，并同步到医院 HIS 系统中，方便临床和科研。

帮助与文档

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

医疗报告结构化采用后付费模式，开通业务后根据接口调用量计费，每日结算。

词汇表

提供医疗报告结构化产品相关的概念解释说明。

常见问题

功能

支持哪些医疗报告结构化？
目前支持常见的检查报告、检验报告、病理报告、诊断证明等。后续会持续增加完善所有类型的医疗报告。

接口支持哪些类型输入方式？
接口支持输入图片或文本进行结构化。

是否支持手写体医疗报告？
目前只支持印刷体医疗报告的识别和结构化。

支持哪些医院的医疗报告？
技术方案是基于自然语言理解技术，因此跟报告的版式内容相关，跟医院没有太大关系。

计费

如何收费？
目前采用后付费模式，开通服务后，系统根据 API 调用量计费。如果不调用，就不会计费。具体定价详情可参见 购买指南。

调用接口失败会计费吗？
只有在接口返回成功才会收费。

性能

支持的响应速度是多少？
目前单张图片平均会在3s内返回结果，根据网络情况和图片大小决定。可能会在 1s - 10s 内浮动，如果超时可能响应失败。

支持的并发量多大？
目前支持的并发量（QPS）在几次到十几次不等，QPS 跟服务本身情况和机器性能有关。大部分客户的日常调用可以满足，如果有特殊场景需要高并发的，请联系我们。

上传的图片大小是否有限制？
图片不能超过 10MB，业务方需在保证图像质量的前提下压缩图像文件大小。

支持哪些图片格式？
仅支持 JPEG、PNG 图片。