Artificial Intelligence Solutions

Automatización de Procesamiento de Documentos aplicado a Health & Insurance

Descripción del proyecto

El cliente es una empresa líder en la industria que ofrece una amplia gama de servicios de salud y seguros médicos. Una parte crucial de su operación implica el manejo de grandes cantidades de documentos en papel, como facturas médicas y recetas, que deben ser procesados y archivados para reclamaciones de seguros y mantenimiento de registros. El proceso manual de ingreso de datos de estos documentos es lento, propenso a errores y consume muchos recursos.

Desafío: implementar un sistema de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) para digitalizar de manera eficiente y precisa las facturas y recetas, mejorando la gestión de documentos y optimizando los procesos de reclamaciones y archivado.

Ejecución

Solución: desarrollo de un modelo de OCR avanzado para convertir documentos en papel a formatos digitales, facilitando su procesamiento y análisis.

El proyecto se centró en la implementación de una solución de OCR para automatizar la digitalización de documentos, siguiendo estos pasos:

  1. Selección y Preparación de Documentos: Se recopilaron muestras de facturas médicas y recetas de diversos formatos y condiciones para entrenar el modelo de OCR.

  2. Preprocesamiento de Imágenes: Las imágenes de los documentos se procesaron para mejorar su calidad y legibilidad. Esto incluyó ajustes de contraste, eliminación de ruido, corrección de inclinación y normalización de tamaño.

  3. Entrenamiento del Modelo de OCR:

    • Se incluyeron técnicas de aprendizaje profundo, como Redes Neuronales Convolucionales (CNN), para mejorar la precisión en la identificación de caracteres y palabras.

    • Se utilizó tecnología de OCR avanzada, posiblemente combinando herramientas existentes (como Tesseract) con algoritmos personalizados, para entrenar un modelo capaz de reconocer texto en diversos formatos y condiciones.

  4. Extracción de Datos y Validación: El sistema OCR fue configurado para extraer datos específicos de los documentos, como nombres de pacientes, fechas, detalles de servicios médicos, y montos de facturación. Se implementaron mecanismos de validación y corrección para asegurar la precisión de los datos extraídos.

  5. Integración con Sistemas Existentes: El modelo de OCR se integró con los sistemas de información de la empresa, permitiendo la automatización del flujo de trabajo de reclamaciones y la gestión de registros.

  6. Pruebas y Ajustes Continuos: Se realizaron pruebas exhaustivas para evaluar la precisión y eficiencia del modelo. Basado en los resultados, se hicieron ajustes para mejorar continuamente el rendimiento del sistema.

Resultados del proyecto

Resultado: mejora significativa en la eficiencia y precisión del procesamiento de documentos, agilizando los procesos de reclamaciones y archivado.

El proyecto resultó en una transformación significativa en la manera en que la empresa de salud y seguros gestionaba sus documentos. La digitalización automatizada de facturas y recetas redujo considerablemente el tiempo y los recursos necesarios para el procesamiento de datos. La precisión mejorada en la extracción de datos también redujo los errores en las reclamaciones de seguros, mejorando la satisfacción del cliente.

Además, la digitalización facilitó el almacenamiento y la recuperación de documentos, contribuyendo a una mejor gestión de registros y cumplimiento normativo. La implementación exitosa de esta solución de OCR posicionó a la empresa como un líder en innovación en la industria de la salud y seguros.

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