Bilderkennung mit künstlicher Intelligenz
Wir bringen den Systemen unserer Kunden das Sehen und Verstehen bei.
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Individuell abgestimmt auf die Bedarfe unserer Kunden, entwickeln wir hochspezialisierte KI-Software, die visuelle Daten auswertet, analysiert und sich gewinnbringend einsetzen lässt.
Und das soll einer lesen können?
Unsere KI-basierte OCR-Lösung für Arztrezepte kann wirklich alles lesen. Auch wenn es der Arzt gerade eilig hatte.
Sie sind ein bisschen aus der Mode gekommen, seit der Digitalisierung des Verschreibungsprozesses: Arztrezepte in Papierform. Jedoch mahlen die Transformations-Mühlen in unserem Land bekanntlich langsam und manch einer trennt sich ungern von Gewohntem. Und so werden immer noch Millionen von Papierrezepten wöchentlich ausgegeben und abgerechnet. Um Letzteres kümmern sich die Apothekenrechenzentren (ARZ). Sie prüfen die Arztrezepte und rechnen die Kosten mit den Krankenkassen ab.
Das Problem
Ein wichtiges Detail in dem Prozess: Die Rechenzentren strecken den Apotheken das Geld nach der internen Abrechnung vor und bekommen es anschließend von den Krankenkassen erstattet. Kommt es zu Fehlern bei der Abrechnung, kann die Kostenerstattung im Zweifel nicht erfolgen und die Rechenzentren bleiben auf den Kosten sitzen. Bei den Preisen für Medikamente können das für ein Rezept mehrere tausend Euro sein. Verständlich also, dass so wenig Fehler wie möglich gemacht werden dürfen.
Schwer zu erkennen? Für unsere Software kein Problem!
Unsere Lösung
Wir haben eine extrem performante OCR-Technologie entwickelt, die es schafft, mehrere tausend Rezepte pro Sekunde auszulesen und dabei Erkennungsraten von über 99,5% erreicht. Letzteres ist zwar erst einmal nur eine Zahl. Wer allerdings schon einmal ein Rezept in der Hand hatte, das sowohl vom Arzt als auch vom Apotheker “veredelt” wurde, der kann sich in etwa vorstellen, was eine Genauigkeit von 99,5% bedeutet. Mit unserer Technologie konnten wir die Fehlerquoten im Vergleich zum vorigen System erheblich reduzieren und den Aufwand der manuellen Nachkorrektur stark minimieren. So konnte der gesamte Abrechnungsprozess beschleunigt, das Ergebnis verbessert und die freigewordenen Ressourcen sinnvoller eingesetzt werden.
Genauigkeit: >99,5%
Schnelligkeit: ~1000 Rezepte/Sek.
Ausgabe: pro Feld ausgelesener Text + Wahrscheinlichkeit
Verwendete Technologien:
CNN, Bidirectional LSTM, CTC, Beam Search