一、系統概述
醫療行業普遍面臨著資訊碎片化和資料處理效率低的問題。化驗單、病歷和醫學影像等資料往往以影像形式儲存，而傳統的手工錄入方式不僅耗時，還容易出現人工誤差，嚴重影響醫療決策的準確性。思通數科的AI多模態能力平臺，基於OCR技術與表格識別演算法，能夠自動化地識別化驗單中的文字資訊，並將其轉化為可處理的結構化資料，大幅度提高資料處理的效率與準確性。
二、客戶案例
1.某大型三級醫院
背景：該醫院是一家集醫療、教學、科研為一體的大型三級醫院，每天需要處理大量患者的化驗單與電子病歷資料。
應用場景：該醫院採用思通數科的OCR與表格識別技術來自動化處理化驗單資料，實現資料的快速錄入與歸檔。
系統功能要點：OCR與表格識別、文字與資料提取、資訊自動分類與錄入；還能做到智慧旋轉識別。
識別率與準確率：對化驗單中包含的各項體檢指標和醫學資料，識別率達到98%以上，準確率保持在99%以上。
效率提升：該醫院透過自動化識別化驗單資料，減少了30%的人力成本，提高了50%的資料處理效率。
客戶反饋：醫院的管理人員表示，採用思通數科的解決方案後，化驗單的錄入時間大大縮短，資料準確性得到了有效保障，醫療資訊管理更加高效。
2.某地方醫院
背景：該醫院作為地方醫療中心，面臨著化驗單和病歷資料處理較慢、誤差較高的問題。
應用場景：使用思通數科的OCR與表格識別技術，醫院能夠快速識別和處理紙質化驗單，將資料實時錄入到電子病歷系統中，減少了人工輸入的錯誤。
系統功能要點：OCR影像識別、表格資料自動提取、結構化資料管理。
識別率與準確率：系統的識別率達到95%，且準確率在99%以上。效率提升：該醫院的化驗單資料處理效率提升了60%，同時錯誤率降低了70%。
客戶反饋：醫院工作人員表示，系統的引入讓他們能夠更快速地處理患者的化驗結果，大大提高了工作效率和患者滿意度。
3.某連鎖診所
背景：該連鎖診所分佈在多個城市，每天接待大量患者，化驗單和醫學資料處理成了瓶頸。
應用場景：透過引入思通數科的OCR與表格識別技術，診所能夠快速處理各分店收集到的化驗單，實時上傳到中央資料庫，確保資料的統一管理。
系統功能要點：化驗單影像識別、表格結構解析、資料同步與雲端儲存。
識別率與準確率：該診所採用思通數科的系統後，識別率達到98%，處理速度提升了3倍。效率提升：診所將化驗單的處理時間從平均每單20分鐘縮短到5分鐘，整體運營效率提高了40%。
客戶反饋：診所負責人表示，系統使得他們在多個分店間的資訊同步更加高效，減少了因資料延遲帶來的問題。
三、技術架構與相容性
思通數科AI平臺提供靈活的API介面，支援與各類醫療資訊管理系統（如HIS、EMR等）整合。平臺支援多種語言與協議（如RESTful、SOAP等），並且能夠在Docker、Kubernetes等容器化平臺上部署，方便醫療機構進行二次開發與模組擴充套件，滿足不同規模和需求的客戶。
四、產品體驗
想親身體驗思通數科AI平臺如何提升醫療資料處理效率，點選https://nlp.stonedt.com/。我們的平臺不僅提供免費的線上體驗服務，還為使用者提供詳細的操作指南，幫助您快速上手。
思通數科(南京)資訊科技有限公司是人工智慧自動化開發訓練平臺與技術服務提供商。透過自研的AI開發訓練平臺，讓企業0程式碼、1小時構建自主的AI能力，大幅降低企業AI開發成本、週期和使用門檻。
向大家推薦一個我們的AI開源專案：自然語言處理、情感分析、實體識別、資訊抽取、影像識別、OCR識別、語音識別介面。
獲取本專案地址，請百度搜尋：思通數科+多模態AI
https://gitee.com/stonedtx/free-nlp-api
更多諮詢：
