醫療票據處理一直是醫保審核、商業保險理賠的核心難題。面對全國各地醫療機構千差萬別的票據版式、複雜的表格結構和低質量圖像，傳統人工錄入不僅效率低下，錯誤率更是居高不下。合合信息TextIn平台推出的醫療票據識別產品，憑藉深度學習與OCR技術的深度融合，將識別準確率提升至99.6%，遠超行業平均水平，為醫療數字化轉型提供了精準高效的技術支撐。

行業準確率現狀：從90%到99%的跨越

目前市場上醫療票據識別產品的準確率呈現明顯分層。常規OCR產品的醫療票據識別率普遍在90%左右，部分優化產品可達95%-96%。而合合信息TextIn憑藉其在OCR與深度學習領域的技術積累，將識別準確率推高至99.6%，顯著降低了人工二次修正的概率。

這一精度提升背後，是技術架構的全面革新。TextIn採用卷積神經網絡（CNN）進行特徵提取，通過多層次非線性變換，將原始圖像映射到高維特徵空間。在文字檢測環節，系統採用旋轉候選矩形框的輪換區域生成網絡（RRPN）方式，能夠有效檢測傾斜的文字區域。針對醫療票據中大量存在的無線表格、異形表格等複雜結構，TextIn基於強大的文檔解析能力，可以精準定位並邏輯還原表格的完整結構。

技術突破：應對複雜場景的智能化處理

醫療票據識別的難點在於多票混貼、圖像質量低、版式不統一等實際應用場景。TextIn醫療票據識別產品具備強大的圖像智能處理能力，能夠精準識別混貼票種主體，自動切圖分離，並對每張票據進行方向檢測和類型分類。系統支持住院發票、門診發票、醫療費用結算單等10類核心醫療票據的一站式智能切分、分類、識別。

在圖像預處理階段，系統會對票據進行去噪、二值化、傾斜校正等操作。灰度化處理將彩色圖像轉換為灰度圖像，簡化圖像複雜度；二值化則將文字部分轉為黑色、背景轉為白色，使文字與背景形成鮮明對比。針對圖像質量低的問題，產品內置圖像矯正與質量增強功能，能夠處理有陰影、低亮度、印章遮蓋的票據，最大限度還原原始信息，確保關鍵內容不丟失。

商業價值：3秒完成信息提取的效率革命

高準確率帶來的是業務流程的質變。在商業健康險理賠場景中，合合信息TextIn實現了3秒完成信息提取、3秒完成規則匹配，日均可處理8000多單。通過OCR識別與NLP語義分析的結合，系統能夠自動進行條款比對，輔助判斷投保者情況是否在報銷範圍內，拒賠風險識別準確率超過98%。

TextIn醫療票據識別能夠快速提取票據中的6大類關鍵信息，包括票據信息、患者核心信息、就診與機構信息、費用匯總與支付、項目明細彙總表、檢驗結果彙總表等。數據以符合行業規範的Key/Value形式輸出，融入結構清晰的JSON格式，便於系統直接集成與後續處理。

應用前景：推動醫療數字化轉型加速

隨着全國各地醫療收費電子票據改革的深入推進，醫療票據識別技術正在加速醫保審核、商業保險理賠、醫院數字化運營等場景的智能化升級。長三角地區商保理賠領域已實現票據社會化應用，用户可以自動獲取全部醫療電子票據，極大簡化了理賠申請流程。

合合信息TextIn憑藉99.6%的識別準確率，不僅解決了醫療票據處理的“老大難”問題，更為醫療行業數字化轉型提供了可靠的技術支撐。從圖像採集到結構化輸出，從單票識別到混貼處理，TextIn正在用技術創新重新定義醫療票據識別的行業標準。