破解万份医疗文档“阅读难题”，TextIn文档解析让大模型更懂医学语言
在AI技术浪潮持续席卷的2025年，越来越多的企业试图借助大模型能力推动专业场景的智能化转型。然而，面对复杂文档结构的挑战，大模型的表现却并非总能令人满意。尤其在医疗领域，一个标点错位或单位识别错误，都可能引发严重推理偏差。为了解决这一关键难题，某头部大模型厂商将TextIn文档解析能力接入其医疗大模型问答产品流程，重塑了从数据预处理到模型训练的底层基础。
挑战：200+版式混杂，传统OCR难以支撑专业问答
该企业在医疗行业的智能问答项目中，面对的是真实而复杂的文档输入：百万页医疗材料中包含200多种变化版式，既有手写CT报告、住院发票，也有嵌套结构密集的检查报告和带注释的病历表格。
在没有专业解析前，传统OCR将表格胡乱拆解，段落逻辑混乱；CT报告中“1.5mm结节”错误识别为“15mm”，导致模型理解错误，推理偏差严重，误导用户，成为大模型落地的最大阻力之一。
TextIn赋能：让大模型“看懂”每一页医疗文档
TextIn提供的通用文档解析能力，已深度集成进该厂商的大模型问答前置工作流中，充当“语义理解前哨”。在接入TextIn后，解析准确率显著提升：
结构解析能力强：对于有线无线表格、列表、公式、手写体等都能全部精准识别并结构化输出，识别准确率超95%，赋能后链路的大模型理解和推理。
高精度输出：应用TextIn文档解析后，可使其大模型产品精准识别上千种文档中的跨页表格、合并单元格、密集表格、手写字符及公式，解析稳定率达99.99%。
多场景适配：无论是CT片报告、检验单还是医保发票，均能实现精准结构还原和语义抽取。
清洗+去重：让训练数据更纯净、更可控
TextIn文档解析具备自动去除非文本信息（如水印、涂鸦、印章）、还原文档真实逻辑结构、去重归并重复段落的能力，大幅降低训练时对“冗余信息”的误判概率。
以往，该厂商需要投入大量人力完成清洗标注，一个医疗文档的结构标注可能耗时45分钟。而在接入TextIn后，该企业的医疗单据解析平均耗时降至个位数分钟级别，并通过结构化JSON结果实现对接训练平台，真正打通“文档→模型”的数据通路。
