价值成果
唐古信息研发团队通过使用百度大脑iOCR自定义模板文字识别接口，实现了纸质处方的结构化识别并形成电子处方，医师可通过高拍仪或微信小程序拍照上传电子处方至配方系统，方便工作人员快速抓药和煎药。配方煎药流程的改进有效避免了人工录入的失误，同时又提升了效率。一名接方员一天可以完成超500张处方的接收校对工作，使用iOCR技术后效率较使用前提升了3倍。

案例故事

核心诉求
目前，传统的医疗机构和煎药中心通常会以处方单的形式来下达中药配方或煎药的需求。而在实操上的现状却是很多医疗机构尚不具备外网传输电子处方单的条件，只能依靠传真或者拍照的方式将处方单传递给煎药中心，再通过人工将处方手动录入至煎药系统之中。长久以来，纯粹依靠人工录入处方的方式不但效率低下，且容易出现差错。所以，唐古信息需要找寻一套行之有效的解决方案来为传统医疗机构排忧解难。

解决方案
唐古信息研发团队在得知百度大脑iOCR技术可助其解决抓药难的问题后，果断在已有的配方煎药系统中接入了百度iOCR自定义模板文字识别技术。随后在系统中预先上传一张模板图片并框选参照字段和识别区，并建立处方中文字的 Key-Value 对应关系，仅用5分钟即完成了处方识别模型的快速制作。

整体解决方案的实现流程如下：

根据不同医疗机构的落地需求，目前分为2类应用场景：

场景1- 基于高拍仪+电脑的拍照处方识别

Step1：医疗机构通过高拍仪拍摄纸质处方，生成电子处方图片；

Step2：通过电脑将电子处方图上传至配方系统；

Step3：配方系统调用iOCR技术自动识别处方，并提交至人工审核等后续程序。

场景2 –基于微信小程序的拍照处方识别

对于不具备高拍仪硬件和外网环境的医疗机构，药师可以通过唐古信息研发的“方达人”微信小程序在微信中拍摄并上传处方照片。小程序基于iOCR技术将图片识别并形成结构化的电子处方，再提交至审核等后续配药程序。