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文档智能医疗保险卡模型

此内容适用于： v4.0 | 以前的版本： v3.1 (GA) v3.0 (GA) ::: moniker-end

文档智能医疗保险卡模型将强大的光学字符识别 (OCR) 功能与深度学习模型相结合，可从美国医疗保险卡中分析和提取关键信息。 健康保险卡是办理医疗手续的关键文件。 可对患者登记、金融保险范围信息、无现金付款和保险索赔处理进行数字分析。 医疗保险卡模型可分析医疗保险卡图像；提取保险公司、参保人、处方和组号等关键信息；以及返回结构化 JSON 表示形式。 医疗保险卡能够以各种格式和质量呈现，包括手机拍摄的图像、扫描文档和数字 PDF。

使用 Document Intelligence Studio 处理的医疗保险卡样本

开发选项

文档智能 v4.0：2024-11-30 (GA) 支持以下工具、应用程序和库：

功能	资源	模型 ID
医疗保险卡模型	• 文档智能工作室 • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK	prebuilt-healthInsuranceCard.us

输入要求

• 支持的文件格式：

  型号	PDF	图像： JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF	Microsoft Office： Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML
  读取	✔	✔	✔
  布局	✔	✔	✔
  常规文档	✔	✔
  预生成	✔	✔
  自定义提取	✔	✔
  自定义分类	✔	✔	✔

• 为获得最佳结果，请针对每个文档提供一张清晰的照片或高质量的扫描件。

• 对于 PDF 和 TIFF，最多可处理 2,000 页（对于免费层订阅，仅处理前两页）。

• 用于分析文档的文件大小对于付费 (S0) 层为 500 MB，对于免费 (F0) 层为 4 MB。

• 图像尺寸必须介于 50 像素 x 50 像素与 10,000 像素 x 10,000 像素之间。

• 如果 PDF 是密码锁定的文件，则必须先删除锁，然后才能提交它们。

• 对于 1024 x 768 像素的图像，要提取的文本的最小高度为 12 像素。 此尺寸对应于 150 点/英寸 (DPI) 的大约 8 号字文本。

• 对于自定义模型训练，自定义模板模型的训练数据最大页数为 500，自定义神经模型的训练数据最大页数为 50,000。

  • 对于自定义提取模型训练，模板模型的训练数据总大小为 50 MB，神经网络模型的训练数据总大小为 1 GB。

  • 对于自定义分类模型训练，训练数据总大小为 1 GB，上限为 10,000 页。 对于 2024-11-30 (GA)，训练数据的总大小为 2 GB，最多为 10,000 页。

试用 Document Intelligence Studio

了解如何使用 Document Intelligence Studio 从医疗保险卡中提取数据。 需要以下资源：

• Azure 订阅 - 你可以免费创建一个。

• Azure 门户中的文档智能实例。 可以使用免费定价层 (F0) 来试用该服务。 在部署资源后，选择“转到资源”以获取密钥和终结点。

注意

Document Intelligence Studio 与 v3.0 API 一起提供。

1. 在 Document Intelligence Studio 主页，选择“医疗保险卡”。

2. 可以分析示例保险卡文档，或选择“➕ 添加”按钮以上传自己的示例。

3. 选择“运行分析”按钮，并根据需要配置“分析选项”：

   

   试用文档智能工作室。

支持的语言和区域设置

有关受支持语言的完整列表，请参阅我们的预生成模型语言支持页面。

字段提取

有关受支持的文档提取字段，请参阅 GitHub 示例存储库中的医疗保险卡模型架构页。

迁移指南和 REST API v3.1

• 请参阅我们的文档智能 v3.1 迁移指南，以了解如何在应用程序和工作流中使用 v3.1 版本。

• 请浏览 REST API，以详细了解 v3.1 版本和新功能。

后续步骤

• 尝试使用 Document Intelligence Studio 来处理你自己的表单和文档。

• 完成文档智能快速入门，并使用你选择的开发语言开始创建文档处理应用。