这一步现在是怎么做的
当前环节需先收集健康告知、体检报告、疾病诊断书、病历、住院记录、费用清单、理赔申请、调查和责任认定记录等材料。核心动作包括逐份梳理每份文档中的疾病描述、症状表现、检查项目、治疗手段与对应时间，匹配不同文档中同一就诊事件的信息，整理形成连贯的医疗时间线。该环节的主要耗时点为反复核对多份文档间的信息一致性，以及从大段非结构化文本中定位关键医疗信息。
哪一部分能交给系统
可由系统承接的部分包括四类。第一类是实体抽取，从各类医疗文档中自动提取疾病、症状、检查项目、治疗手段与就诊时间等实体，对应文档解析与实体识别能力。第二类是时间线生成，按时间顺序整理提取到的医疗事件，形成标准化的时间线序列，对应序列生成能力。第三类是跨文档比对，校验不同文档中同一医疗事件的信息一致性，对应文本比对能力。第四类是数据关联，将提取的医疗信息与核心保单系统、历史理赔数据等数据源进行关联，对应数据对接能力。
哪一部分交不了
部分环节无法由系统完全承接。首先是医疗实体的合规性判断，需结合机构自身的疾病定义规则判断提取的疾病是否符合承保或理赔要求，系统无法自主适配不同机构的规则。其次是医疗事件的真实性核实，需结合调查记录判断文档信息是否存在异常，系统仅能提取信息无法验证真实性。最后是信息冲突的决策，当多份文档的医疗信息存在差异时，需结合业务经验与监管要求判断采信依据，系统仅能提示冲突无法完成决策。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
parse_mode | 「高精度医疗文档模式」，启用实体增强识别 | 常见取法，需按机构实际处理的文档类型标定 |
extract_entity_types | 疾病、症状、检查项目、治疗手段、就诊时间、就诊机构 | 覆盖核心提取需求，可按需增删对应实体类型 |
cross_doc_match_threshold | 0.75-0.85 | 常见取值区间，需按机构对数据一致性的要求调整 |
timeout_setting | 300-600秒 | 适配多文档批量处理场景，需按机构单次处理的文档总量调整 |
data_sync_trigger | 就诊/理赔事件触发，或按日同步 | 匹配数据更新频率要求，依合作医疗机构的系统对接规则调整 |
做不好会以什么形式暴露
- 目标实体抽取字段为空，通常由
extract_entity_types配置未覆盖所需提取的实体类型导致。 - 处理过程超时中断，通常由
timeout_setting设置过短，无法完成多份医疗文档的解析与跨文档比对导致。 - 生成的医疗时间线与原件内容对不上，通常由
parse_mode配置为低精度模式，遗漏了关键文本细节导致。
还需要按机构实际情况确认的
- 医疗数据接入的具体程度与频率，因保险公司及产品不同存在差异。
- 既往症调查方法与费用审核规则，因保险公司及产品不同存在差异。
业务分类、作业材料与常见耗时环节取自金融行业研究报告（来源编号 S053、S060）；报告对操作细节的置信度为「大致如此」，具体做法按机构实际制度确认。配置取值为常见取法，需按实际材料标定。核验日 2026-09-15。