【技术实现步骤摘要】
医疗单类型的判断方法、系统、设备及介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种医疗单类型的判断方法、系统、设备及介质。
技术介绍
[0002]患者在医院看完病后，会有各种类型的医疗单据，例如：医疗病例、药品清单、医疗小结和医疗发票等。对于保险业务人员说，面对各种各样种类繁多的医疗单据，如何对医疗单据进行准确高效的分类成为当前急需解决的一个难题。现有技术中，保险业务人员拿取到医疗单据的纸质材料后，通常需要跑取多家不同的医疗单位，收集到一定数量的医疗单后，然后通过PC端的收单功能，打开扫描仪扫描纸质件，人工归类收单类别并录入影像库中。这种方式需要通过人工一件一件识别对应纸质件，识别效率较慢。此外，目前的OCR识别技术，通常只能识别基础的文本信息，只能根据单一的识别模型进行对应位置文字的提取，无法按照业界的动态规则组装改进。因此，对于实际应用场景中，保险业务员收取的往往都是具有不同差异化的医疗单件，这种单一位置的OCR识别无法满足现有市场的需求。
[0003]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医疗单类型的判断方法，其特征在于，包括：获取医疗单的图像；通过OCR提取技术，遍历所述医疗单的图像，获得所述医疗单的图像中多段待识别文字区域，并根据每段待识别文字区域中的文字特征，提取所述医疗单的图像中的文本信息；将所述文本信息输入至医疗单类型匹配模型中，将所述文本信息与预设医疗单的类型库中的各关键词进行匹配，得到所述文本信息中含有的多个关键词，并根据所述文本信息中各关键词对应的预设权重，计算所述医疗单与所述医疗单的类型库中各类型对应的匹配率，得到所述医疗单的类型，所述医疗单类型匹配模型是将TextMatching与Softmax分类器串联组成，所述医疗单的类型库中包括预存的各类型以及每种类型所对应的关键词，所述类型至少包括：医疗小结、医疗病例、医疗发票和/或药品清单。2.根据权利要求1所述的医疗单类型的判断方法，其特征在于，所述通过OCR提取技术，遍历所述医疗单的图像，获得所述医疗单的图像中多段待识别文字区域，并根据每段待识别文字区域中的文字特征，提取所述医疗单的图像中的文本信息包括：对所述医疗单的图像进行预处理，得到预处理后医疗单图像；通过滑动窗口算法，遍历所述预处理医疗单图像，提取所述预处理后医疗单图像的文字区域；对所述文字区域进行矩形分割，得到多段待识别文字区域，其中，每段待识别文字区域与所述预处理后医疗单图像的文字区域中的一个段落相对应；提取所述每段待识别文字区域中的文字特征，通过字符识别得到所述医疗单的图像中的文本信息。3.根据权利要求2所述的医疗单类型的判断方法，其特征在于，所述对所述医疗单的图像进行预处理，得到预处理后医疗单图像包括：对所述医疗单的图像进行灰度化处理，得到灰度化医疗单图像；采用动态阈值分割的方法，对所述灰度化医疗单图像进行二值化处理，得到二值化医疗单图像；使用最近邻聚类方法，对所述二值化医疗单图像进行倾斜校正处理，得到预处理后医疗单图像。4.根据权利要求1所述的医疗单类型的判断方法，其特征在于，所述将所述文本信息输入至医疗单类型匹配模型中，将所述文本信息与预设医疗单的类型库中的各关键词进行匹配，得到所述文本信息中含有的多个关键词，并根据所述文本信息中各关键词对应的预设权重，计算所述医疗单与所述医疗单的类型库中各类型对应的匹配率，得到所述医疗单的类型包括：将所述文本信息输入至所述医疗单类型匹配模型中，通过将所述文本信息与所述医疗单的类型库中的各关键词进行匹配，提取所述文本信息中含有的多个关键词；根据所述文本信息中各关键词对应的预设权重，得到所述医疗单与各类型的匹配率；将所述医疗单与各类型对应的匹配率进行排序，并选取与所述医疗单匹配率最高的类型，将最高的匹配率与预设的匹配率阈值进行比较，若所述最高的匹配...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴思佳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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