基于深度学习的OCR+NLP,医疗化验单智能识别方案

智能化验单识别技术可以有效提高数据录入效率、减少人为错误、优化患者体验，为医疗研究提供高质量数据支持。快瞳科技基于深度学习的OCR+NLP，结构化识别全国各地医疗检验报告单，返回15个关键字段信息，并支持识别检查项目详情。申请试用即可享有200次免费测试资源。欢迎体验、试用！

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• 医疗检验报告单识别

结构化识别全国各地血常规、尿常规等多种医疗检验报告单，返回“医院名称、报告单名称、姓名、性别、年龄、科室、标本种类、临床诊断、时间、临床症状、检查项目、标本情况、检查目的、建议、检查结果“15个关键字段。同时，可识别每项化验检查的“项目名称、项目代号、结果、单位、参考区间、结果提示、测试方法、仪器类型”等关键信息。大幅减少患者在线问诊时，手动输入检查结果的时间，并提高信息录入的准确性，辅助医生快速解读报告单，并帮助医疗机构建立便于检索和管理的电子病历档案库。

• 与竞品对比

• 识别效果体验

原图：

• 结构化识别后：

基础信息

报告时间：2024-03-16 10:22

采样时间：2024-03-16 06:27

接收时间：2024-03-16 09:06

项目明细

检验结果1

项目名称：谷丙转氨酶

结果：12.5

单位：U/L

参考范围：0~40

检验结果2

项目名称：谷草转氨酶

结果：15.0

单位：U/L

参考范围：0~40

检验结果3

项目名称：转氨酶比值

结果：1.2

参考范围：0.5~2

检验结果4

项目名称：线粒体型天门冬氨酸...

结果：5.9

单位：U/L

参考范围：0~18

检验结果5

项目名称：总蛋白

结果：71.8

单位：g/L

参考范围：60~80

检验结果6

项目名称：白蛋白

结果：35.7

单位：g//L

参考范围：35~55

检验结果7

项目名称：球蛋白

结果：36.1

单位：g/L

参考范围：20~35

检验结果8

项目名称：白球比

结果：0.99

参考范围：1.2~2.

检验结果9

项目名称：总胆红素

结果：12.2

参考范围：0~20

检验结果10

项目名称：直接胆红素

结果：2.4

参考范围：0~7

检验结果11

项目名称：间接胆红素

结果：9.8

参考范围：0~17

检验结果12

项目名称：碱性磷酸酶

结果：74.4

参考范围：40~150

检验结果13

项目名称：谷氨酰氨基转移酶

结果：18.4

单位：I

参考范围：0~55

检验结果14

项目名称：前白蛋白

结果：229.4

单位：m

参考范围：180~460

检验结果15

项目名称：总胆汁酸

结果：1.1

单位：umc

参考范围：0~10

检验结果16

项目名称：腺苷脱氨酶

结果：16.5

单位：U/L

参考范围：0~15

检验结果17

项目名称：a-L岩藻糖苷酶

结果：16.1

单位：U/L

参考范围：0~40

检验结果18

项目名称：尿素

结果：4.84

单位：mmo

参考范围：2.9~8.2

检验结果19

项目名称：肌酐

结果：29.80

单位：μmol/L

参考范围：44~104

检验结果20

项目名称：尿酸

结果：263.70

单位：μmol

参考范围：208~428

检验结果21

项目名称：β2微球蛋白

结果：1.5

单位：mg/

参考范围：0.8~2.8

检验结果22

项目名称：视黄醇结合蛋白

结果：30.50

单位：mg/

参考范围：25~70

检验结果23

项目名称：胱抑素C

结果：0.91

单位：mg

参考范围：0~1.16

检验结果24

项目名称：补体C1q

结果：180.20

参考范围：159~233

检验结果25

项目名称：钾离子

结果：3.92

参考范围：3.5~5.5

检验结果26

项目名称：钠离子

结果：136.10

参考范围：135~148

检验结果27

项目名称：氯离子

结果：97.90

参考范围：95~108

检验结果28

项目名称：钙

结果：2.11

参考范围：2.08~2.6

检验结果29

项目名称：镁离子

结果：0.65

参考范围：0.73~1.06

检验结果30

项目名称：二氧化碳测定

结果：27.10

参考范围：22~29

检验结果31

项目名称：磷

结果：1.33

参考范围：0.81~1.62

• 客户案例

某三甲医院检验科日均接收检验单约1800份，传统人工录入需配置8人团队，日均工作时长16小时。部署本系统后实现全流程自动化处理，日均处理量提升至4200份，人力成本降低75%，报告生成时效缩短至30分钟以内。系统内置的质控模块自动拦截异常数据，使检验报告错误率从0.8%降至0.12%。

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