医療請求書の画像を文字認識する上での課題

病院では毎日、多くの紙の医療請求書が作成されており、これらの医療請求書を分類するために人件費が使われてしまっている。請求書の認識に取り組んだ先行研究は複数存在するものの、従来の請求書認識は、一般的な請求書と銀行請求書のみに焦点を当てており、中国の医療請求書についてはまだ研究が進んでいない。

多く請求書の認識をする上で問題となるのが、文字がくっついてしまったり、劣化してしまったりするという点だ。さらに中国の医療請求書の場合は、別の問題もある。中国の医療請求書の多くはインパクト・プリンターを使用して印刷される。インパクト・プリンターを使用して印刷すると、文字の線が連続ではなく、複数の点で構成されており滑らかではない。従来の認識方法では、線が連続ではない文字をうまく認識できないのである。

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中国にある長江大学のFei Yiら研究者は、医療現場において病院が医療請求書の内容のシステムへの入力に時間を取られているという課題に着目し、新しいネットワーク（AA-CNN）と新しい前処理方法（GBS）とRNNを組み合わせた手法を提案した。結果、提案された手法は高い性能を示した。

高い性能で医療請求書の画像の文字認識に成功

Fei Yiらの研究のポイントは以下の通りだ。