Modelo de cartão de seguro de saúde Document Intelligence
Importante
- As versões de visualização pública do Document Intelligence fornecem acesso antecipado a recursos que estão em desenvolvimento ativo. Recursos, abordagens e processos podem mudar, antes da Disponibilidade Geral (GA), com base nos comentários dos usuários.
- A versão de visualização pública das bibliotecas de cliente do Document Intelligence usa como padrão a API REST versão 2024-07-31-preview.
- A versão de pré-visualização pública 2024-07-31-preview está atualmente disponível apenas nas seguintes regiões do Azure. Observe que o modelo generativo personalizado (extração de campo de documento) no AI Studio só está disponível na região Centro-Norte dos EUA:
- E.U.A. Leste
- Oeste dos EUA2
- Europa Ocidental
- Centro-Norte dos EUA
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O modelo de cartão de seguro de saúde Document Intelligence combina poderosos recursos de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) com modelos de aprendizagem profunda para analisar e extrair informações importantes de cartões de seguro de saúde dos EUA. O cartão de seguro de saúde é um documento fundamental para o processamento dos cuidados. Ele pode ser analisado digitalmente para integração de pacientes, informações de cobertura financeira, pagamentos sem dinheiro e processamento de solicitações de seguro. O modelo de cartão de seguro de saúde analisa imagens de cartões de saúde; extrai informações essenciais, como seguradora, membro, prescrição e número do grupo; e retorna uma representação JSON estruturada. Os cartões de seguro de saúde podem ser apresentados em vários formatos e qualidade, incluindo imagens capturadas por telefone, documentos digitalizados e PDFs digitais.
Exemplo de cartão de seguro de saúde processado usando o Document Intelligence Studio
Opções de desenvolvimento
O Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:
Caraterística | Recursos | Model ID |
---|---|---|
Modelo de cartão de seguro de saúde | • Document Intelligence Studio • API REST • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
prebuilt-healthInsuranceCard.us |
O Document Intelligence v3.1 suporta as seguintes ferramentas, aplicativos e bibliotecas:
Caraterística | Recursos | Model ID |
---|---|---|
Modelo de cartão de seguro de saúde | • Document Intelligence Studio • API REST • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
prebuilt-healthInsuranceCard.us |
O Document Intelligence v3.0 suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:
Caraterística | Recursos | Model ID |
---|---|---|
Modelo de cartão de seguro de saúde | • Document Intelligence Studio • API REST • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
prebuilt-healthInsuranceCard.us |
Requisitos de entrada
Formatos de ficheiro suportados:
Modelo PDF Imagem: JPEG/JPG
,PNG
,BMP
,TIFF
, ,HEIF
Microsoft Office:
Word (DOCX
), Excel (XLSX
), PowerPoint (PPTX
), HTMLLida ✔ ✔ ✔ Esquema ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização, 2023-10-31-pré-visualização) Documento Geral ✔ ✔ Pré-criado ✔ ✔ Extração personalizada ✔ ✔ Classificação personalizada ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização) Para obter melhores resultados, forneça uma foto nítida ou uma digitalização de alta qualidade por documento.
Para PDF e TIFF, até 2.000 páginas podem ser processadas (com uma assinatura de nível gratuito, apenas as duas primeiras páginas são processadas).
O tamanho do arquivo para analisar documentos é de 500 MB para a camada paga (S0) e
4
MB para a camada gratuita (F0).As dimensões da imagem devem estar entre 50 pixels x 50 pixels e 10.000 pixels x 10.000 pixels.
Se os seus PDFs forem bloqueados por uma palavra-passe, terá de remover o bloqueio antes da submetê-los.
A altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1024 x 768 pixels. Esta dimensão corresponde a cerca
8
de texto pontual a 150 pontos por polegada (DPI).Para treinamento de modelo personalizado, o número máximo de páginas para dados de treinamento é 500 para o modelo de modelo personalizado e 50.000 para o modelo neural personalizado.
Para o treinamento do modelo de extração personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo de modelo e
1
GB para o modelo neural.Para treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é
1
GB com um máximo de 10.000 páginas. Para 2024-07-31-preview e posterior, o tamanho total dos dados de treinamento é2
GB com um máximo de 10.000 páginas.
Experimente o Document Intelligence Studio
Veja como os dados são extraídos dos cartões de seguro de saúde usando o Document Intelligence Studio. Você precisa dos seguintes recursos:
Uma assinatura do Azure — você pode criar uma gratuitamente.
Uma instância de Document Intelligence no portal do Azure. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0
) para experimentar o serviço. Depois que o recurso for implantado, selecione Ir para o recurso para obter sua chave e o ponto de extremidade.
Nota
O Document Intelligence Studio está disponível com a versão v3.0 da API.
Na página inicial do Document Intelligence Studio, selecione Cartões de seguro de saúde.
Você pode analisar o documento de cartão de seguro de amostra ou selecionar o ➕ botão Adicionar para carregar sua própria amostra.
Selecione o botão Executar análise e, se necessário, configure as opções Analisar :
Idiomas e localidades suportados
Para obter uma lista completa dos idiomas suportados, consulte nossa página de suporte a idiomas de modelo pré-criados.
Extração de campo
Para campos de extração de documentos suportados, consulte a página de esquema do modelo de cartão de seguro de saúde em nosso repositório de exemplo do GitHub.
Guia de migração e API REST v3.1
Siga nosso guia de migração do Document Intelligence v3.1 para saber como usar a versão v3.1 em seus aplicativos e fluxos de trabalho.
Explore nossa API REST para saber mais sobre a versão v3.1 e os novos recursos.
Próximos passos
Tente processar seus próprios formulários e documentos com o Document Intelligence Studio.
Conclua um início rápido do Document Intelligence e comece a criar um aplicativo de processamento de documentos na linguagem de desenvolvimento de sua escolha.