Dokumentinformation sjukförsäkringskortmodell

  • Artikel

Viktigt!

  • Versioner av den offentliga förhandsversionen av Document Intelligence ger tidig åtkomst till funktioner som är i aktiv utveckling. Funktioner, metoder och processer kan ändras, före allmän tillgänglighet (GA), baserat på användarfeedback.
  • Den offentliga förhandsversionen av Dokumentinformationsklientbiblioteken är som standard REST API version 2024-07-31-preview.
  • Den offentliga förhandsversionen 2024-07-31-preview är för närvarande endast tillgänglig i följande Azure-regioner. Observera att modellen för anpassad generativ (extrahering av dokumentfält) i AI Studio endast är tillgänglig i regionen USA, norra centrala:
    • USA, östra
    • USA, västra 2
    • Europa, västra
    • USA, norra centrala

Det här innehållet gäller för:Bockmarkering v4.0 (förhandsversion) | Tidigare versioner:blå bockmarkering v3.1 (GA)blå bockmarkering v3.0 (GA)

Det här innehållet gäller för: Bockmarkering v3.1 (GA) | Senaste version: lila bockmarkering v4.0 (förhandsversion) | Tidigare versioner: blå bockmarkering v3.0

Det här innehållet gäller för: Bockmarkering v3.0 (GA) | Senaste versioner: lila bockmarkering v4.0 (förhandsversion)lila bockmarkering v3.1

Dokumentinformationens sjukförsäkringskortmodell kombinerar kraftfulla OCR-funktioner (Optisk teckenigenkänning) med djupinlärningsmodeller för att analysera och extrahera viktig information från amerikanska sjukförsäkringskort. Ett sjukförsäkringskort är ett nyckeldokument för vårdbearbetning. Det kan analyseras digitalt för patient onboarding, finansiell täckningsinformation, kontantlösa betalningar och bearbetning av försäkringsanspråk. Modellen för sjukförsäkringskort analyserar bilder på hälsokort; extraherar viktig information såsom försäkringsgivare, medlem, recept och gruppnummer; och returnerar en strukturerad JSON-representation. Sjukförsäkringskort kan presenteras i olika format och kvalitet, inklusive telefontagna bilder, skannade dokument och digitala PDF-filer.

Exempel på sjukförsäkringskort som bearbetas med Document Intelligence Studio

Skärmbild av exempel på sjukförsäkringskort som bearbetas i Document Intelligence Studio.

Utvecklingsalternativ

Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion Resurser Model ID
Modell för sjukförsäkringskort • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-healthInsuranceCard.us

Document Intelligence v3.1 stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion Resurser Model ID
Modell för sjukförsäkringskort • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-healthInsuranceCard.us

Document Intelligence v3.0 stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion Resurser Model ID
Modell för sjukförsäkringskort • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-healthInsuranceCard.us

Indatakrav

  • Filformat som stöds:

    Modell PDF Bild:
    JPEG/JPG, PNG, BMP, , TIFFHEIF    		 Microsoft Office:
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
    Lästa ✔ ✔ ✔
    Layout ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
    Allmänt dokument ✔ ✔
    Inbyggda ✔ ✔
    Anpassad extrahering ✔ ✔
    Anpassad klassificering ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

  • För bästa resultat anger du ett tydligt foto eller en genomsökning av hög kvalitet per dokument.

  • För PDF och TIFF kan upp till 2 000 sidor bearbetas (med en prenumeration på den kostnadsfria nivån bearbetas endast de två första sidorna).

  • Filstorleken för att analysera dokument är 500 MB för betald (S0) nivå och 4 MB för den kostnadsfria nivån (F0).

  • Bilddimensioner måste vara mellan 50 bildpunkter x 50 bildpunkter och 10 000 bildpunkter x 10 000 bildpunkter.

  • Om dina PDF-filer är låsta med lösenord måste du ta bort låset innan du skickar filerna.

  • Den minsta höjden på texten som ska extraheras är 12 bildpunkter för en bild på 1 024 x 768 bildpunkter. Den här dimensionen motsvarar om 8 punkttext vid 150 punkter per tum (DPI).

  • För anpassad modellträning är det maximala antalet sidor för träningsdata 500 för den anpassade mallmodellen och 50 000 för den anpassade neurala modellen.

    • För anpassad extraheringsmodellträning är den totala storleken på träningsdata 50 MB för mallmodellen och 1 GB för den neurala modellen.

    • För anpassad klassificeringsmodellträning är 1 den totala storleken på träningsdata GB med högst 10 000 sidor. För förhandsversionen 2024-07-31 och senare är 2 den totala storleken på träningsdata GB med högst 10 000 sidor.

Prova Document Intelligence Studio

Se hur data extraheras från sjukförsäkringskort med hjälp av Document Intelligence Studio. Du behöver följande resurser:

  • En Azure-prenumeration – du kan skapa en kostnadsfritt.

  • En instans av dokumentinformation i Azure Portal. Du kan använda den kostnadsfria prisnivån (F0) för att prova tjänsten. När resursen har distribuerats väljer du Gå till resurs för att hämta din nyckel och slutpunkt.

Skärmbild av nycklar och slutpunktsplats i Azure Portal.

Kommentar

Document Intelligence Studio är tillgängligt med API-version v3.0.

  1. På startsidan för Document Intelligence Studio väljer du Sjukförsäkringskort.

  2. Du kan analysera exempeldokumentet för försäkringskort eller välja ➕ knappen Lägg till för att ladda upp ditt eget exempel.

  3. Välj knappen Kör analys och konfigurera vid behov alternativen Analysera :

    Skärmbild av knapparna Kör analys och Analysera alternativ i Document Intelligence Studio.

    Prova Document Intelligence Studio.

Språk och nationella inställningar som stöds

En fullständig lista över språk som stöds finns på vår fördefinierade supportsida för modellspråk.

Fältextrahering

Information om vilka dokumentextraheringsfält som stöds finns på schemasidan för modellschemat för sjukförsäkringskort i vår GitHub-exempellagringsplats.

Migreringsguide och REST API v3.1

  • Följ migreringsguiden för Document Intelligence v3.1 för att lära dig hur du använder v3.1-versionen i dina program och arbetsflöden.

  • Utforska vårt REST API för att lära dig mer om v3.1-versionen och nya funktioner.

Nästa steg

  • Prova att bearbeta dina egna formulär och dokument med Document Intelligence Studio.

  • Slutför en snabbstart för dokumentinformation och kom igång med att skapa en app för dokumentbearbetning på valfritt utvecklingsspråk.