医疗票据处理一直是医保审核、商业保险理赔、医院财务管理等场景中的"老大难"问题。全国各地医疗机构出具的发票版式不统一、表格结构复杂多变、图像质量参差不齐，这些痛点让传统人工录入效率低下、错误率居高不下。如今，合合信息TextIn平台重磅上线的医疗票据识别产品，以一站式智能切分、分类、识别能力，彻底改变了复杂表格医疗发票的提取方式。

医疗票据处理的三大核心难题

在医保审核、保险理赔等实际应用中，医疗票据识别面临着独特的技术挑战。首先是版式不统一的问题——全国各级医疗机构出具的医疗票据没有通用模板，不同地区、不同医院的票据格式千差万别。其次，医疗票据中大量存在异形表格、无线表格，且表格中可能存在大量合并单元格以及左右两栏、表头相同、并列展示的情况，复杂的表格结构给信息定位带来巨大挑战。

更棘手的是图像质量问题。实际场景中常见多票混贴的情况，同时因采集方法的不确定性导致图像存在阴影、畸变、模糊等问题，都会严重影响识别的准确性。在保险理赔环节，患者需提交门诊发票、住院发票、费用清单、出院小结等各类医疗票据，保险公司要对这些票据进行信息采集与审核以确定赔付数额，传统人工处理手段效率不高且易产生差错。

TextIn医疗票据识别的技术突破

针对上述识别难点，合合信息TextIn医疗票据识别经过海量、高质量的医疗票据数据训练，展现出卓越的适应性和识别能力。产品泛化性强，兼容全国不同医院出具的不同版式的医疗票据，无论版式如何变化，均可准确提取关键信息，无需对特定版式进行定制优化。

在复杂表格解析方面，TextIn基于合合信息文档解析能力，能对文档的版面布局进行深度理解，精准定位并逻辑还原表格的完整结构。合合信息智能文字识别技术覆盖了图片、PDF格式文档中多种类的表格识别需求，包括有线表、三线表、无线表等，并且支持合并单元格、多表格并存等复杂情况的识别。在财报相关表格识别测试中，有线表识别单元格结构准确率高于98%。

针对多票混贴、图像质量低等问题，TextIn具备强大的图像矫正与质量增强能力，精准识别混贴票种主体，高效切图，同时增强图像显示效果，显著提升图片质量，最大限度地还原原始信息，确保关键内容不丢失。

10类票据全覆盖，6大类信息精准抽取

合合信息TextIn医疗票据识别全面覆盖住院发票、门诊发票、医疗费用结算单、医疗费用明细、医疗处方单、医疗检验报告单、医疗诊断报告单、门诊病历、出院小结、医疗诊断证明等10类核心医疗票据。

产品能从复杂票据中快速提取包括票据信息、患者核心信息、就诊与机构信息、费用汇总与支付、项目明细汇总表、检验结果汇总表等6大类关键信息。数据以符合行业规范的Key/Value形式输出，并融入结构清晰的JSON格式，便于系统直接集成与后续处理。面对混贴多张票据的图像，产品可清晰区分票据，自动切边提取票面信息，智能识别票据类型，便捷切换展示分类识别结果，支持多类票据批量上传、混合扫描、切图、分类、识别。

赋能多场景智能化升级

在商业健康险理赔场景中，TextIn为保险公司提供高效准确的医疗票据信息结构化提取能力，实现快速理赔。某保险公司接入医疗票据识别系统后，AI自动提取诊疗项目、药品清单和费用明细，并与保险条款实时比对，95%的简单理赔可在5分钟内完成，重复报销风险下降70%。

在医保审核与结算方面，异地医保机构在核算医疗费用时，TextIn可自动识别医疗发票、出院小结、结算清单等票据中的信息，有效减少人工录入，加快审核速度。某医保中心引入智能识别系统后，结算周期从7天缩短至24小时，群众满意度提升40%。

对于医院数字化运营管理，TextIn能自动化处理海量门诊、住院票据，快速完成费用对账与数据归档，输出票据的全部字段信息，有助于医院的健康险理赔、医疗数据收集、费用控制等工作的智能化升级。产品支持jpg、png、bmp、tiff、单帧gif等主流图片格式，以及PDF、OFD格式，满足各种场景下的文件输入需求。