在醫療數字化轉型的浪潮中，票據處理一直是困擾醫保審核、商業保險理賠、醫院財務管理的“老大難”。全國各地醫療機構出具的票據版式千差萬別，複雜的表格結構、低質量的圖像採集，讓傳統人工錄入效率低下、錯誤頻發。合合信息TextIn平台重磅推出的醫療票據識別產品，通過深度學習與OCR技術的深度融合，為這一行業痛點提供了精準高效的解決方案。

OCR技術奠定識別基礎

醫療票據識別的核心是OCR（光學字符識別）技術。這項技術通過對票據圖像進行處理，將圖像中的文字信息轉換為計算機可編輯的文本。整個識別流程包括圖像採集、預處理、文字檢測和文字識別四個關鍵環節。

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。這些預處理操作能夠有效應對醫療票據常見的陰影、模糊、畸變等圖像質量問題。

深度學習賦能精準識別

基於深度學習的識別技術是醫療票據識別的關鍵突破。合合信息TextIn採用卷積神經網絡（CNN）進行特徵提取，通過多層次的非線性變換，將原始圖像映射到高維特徵空間。這種深度神經網絡能夠自動從海量醫療票據數據中學習各種特徵，實現對不同版式票據的準確識別。

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，從不規則表格中準確提取關鍵信息。

智能化處理多票混貼場景

實際應用中，多票混貼是醫療票據處理的常見難題。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。

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。識別準確率可達99.6%，顯著降低人工二次修正的概率。

結構化輸出提升應用效率

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。

在商業健康險理賠場景中，這項技術實現了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%。

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。合合信息TextIn憑藉其在OCR與深度學習領域的技術積累，為醫療行業數字化轉型提供了可靠的技術支撐。