Оплата по распознаванию лиц через модули камеры повышает эффективность в сфере здравоохранения.

Оплата по распознаванию лиц через модули камеры значительно повышает общую операционную эффективность сферы здравоохранения за счет таких механизмов, как быстрая идентификация личности, автоматизированные процессы расчета и многоступенчатая оптимизация эффективности. В частности, это отражается в следующих основных аспектах:

Пациентам необходимо иметь при себе несколько документов, таких как карты социального страхования, удостоверения личности и коды медицинского страхования при обращении за медицинской помощью. Ручная проверка занимает много времени (в среднем 3-5 минут на случай) и подвержена сбоям из-за отсутствия документов или несоответствия информации.

3D-камера структурированного света: Проецируя десятки тысяч инфракрасных точек для построения трехмерной модели лица, она точно определяет живость, исключает мошенничество с фотографиями и видео и достигает точности 99,99%.

Взаимодействие данных в реальном времени: Бесшовно интегрируется с платформами медицинского страхования и медицинскими информационными системами больниц (HIS), мгновенно получая электронные медицинские карты пациентов, счета медицинского страхования и другую информацию после распознавания лиц, достигая верификации «личность, документ и карта совпадают».

Повышение эффективности: Время проверки личности на случай сокращается до 0,5-1 секунды, увеличивая ежедневную пропускную способность окон амбулаторной регистрации в 3-4 раза.

Кейс-стади: После внедрения смарт-терминалов, сертифицированных Национальным управлением по медицинскому страхованию, пациентам больницы традиционной китайской медицины Яньань больше не нужно носить с собой никаких документов; они могут пройти регистрацию и расчет по медицинскому страхованию, просто отсканировав свое лицо, что сокращает время обработки одной транзакции более чем на 60%.

Платежи наличными, картой и по QR-коду требуют ручного вмешательства со стороны пациентов, что подвержено очередям и задержкам из-за сетевой задержки и сбоев оборудования, и сложно для пожилых людей.

Автоматизация полного процесса: После того как пациент сканирует свое лицо, система автоматически связывается с его медицинским страховым счетом, делит сумму медицинской страховки и личного платежа в соответствии с коэффициентом политики и одновременно завершает вычет.

Возможность восстановления после катастрофы в оффлайне: Поддерживает локальное кэширование данных транзакций, которые автоматически синхронизируются после восстановления сети, обеспечивая непрерывность платежей.

Повышение эффективности: Время платежа за транзакцию сокращается с 2-3 минут до 3-5 секунд, а общее время консультации сокращается на 20%-30%.

Данные: После развертывания 5 500 интеллектуальных терминалов Управлением медицинского страхования города Тяньцзинь, застрахованные лица ежедневно совершают около 140 000 платежей по медицинскому страхованию с помощью распознавания лиц, что составляет 24% от всех платежей, при этом пиковый дневной объем обработки превышает 500 000 транзакций.

После оплаты по распознаванию лиц система автоматически отправляет информацию о рецепте в аптеку. Пациенты могут получить свои лекарства непосредственно по записи о распознавании лиц, сокращая время ожидания.

Связывая результаты обследований с распознаванием лиц, пациентам не нужно распечатывать отчеты; врачи могут получать результаты в режиме реального времени, сокращая цикл диагностики.

Распознавание лиц поддерживается при регистрации поступления, оплате депозита и расчете при выписке, что позволяет пациентам избежать многократных обращений в кассу и ускоряет оборот стационарных пациентов.

Медицинское обслуживание по реальному имени: Оплата с помощью распознавания лиц обеспечивает "соответствие личности, удостоверения личности и карты", эффективно предотвращая мошеннические действия, такие как неправомерное использование карт медицинского страхования и кражи.

Прозрачность данных: Электронные платежные записи автоматически синхронизируются с госпитальной информационной системой, снижая затраты на управление наличными и повышая отслеживаемость счетов.

Кейс-стади: После внедрения оплаты с помощью распознавания лиц ведущая больница сократила время ожидания выдачи лекарств в амбулаторной аптеке с 15 до 5 минут, а среднее ежедневное количество выписок стационарных пациентов увеличилось на 15%.

Платежи с использованием распознавания лиц устраняют необходимость в мобильных телефонах или запоминании паролей, решая проблемы, с которыми сталкиваются пожилые люди при доступе к медицинской помощи из-за технических барьеров. После установки оборудования для распознавания лиц в районной больнице удовлетворенность пожилых пациентов увеличилась с 78% до 92%.

Пациентам в экстренных ситуациях больше не нужно носить с собой удостоверение личности или наличные; распознавание лиц позволяет быстро подтвердить личность и произвести оплату, экономя драгоценное время для экстренного лечения.

Двойная камера: Сочетание видимого и инфракрасного света, адаптация к сложным условиям, таким как яркий свет и контровой свет.

Алгоритм обнаружения живости: Определение реальных людей по динамическим признакам, таким как микро-выражения и моргание, предотвращая атаки с использованием 3D-масок.

Легковесная модель: Развертывание граничных вычислений на конечных устройствах снижает задержку передачи данных и обеспечивает отклик в реальном времени.

Защита конфиденциальности: Применение технологий анонимизации данных и шифрованной передачи, соблюдение Закона о защите персональной информации и стандартов медицинской отрасли.

Глубокая интеграция с платформами медицинского страхования, больничными HIS, LIS, PACS и другими системами для достижения взаимосвязи и совместимости данных, закладывая основу для таких сценариев, как обмен электронными медицинскими картами и удаленный расчет.