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KI-verarbeitete Gesundheitskarte in Make

KI-verarbeitete Gesundheitskarte ist ein PDF4me KI-Module für Make das strukturierte Felder aus einem Bild einer Krankenversicherungskarte extrahiert oder PDFEs gibt den Namen des Mitglieds, die Mitglieds-ID, die Gruppennummer, den Tariftyp, den Versicherer und ISO 8601 Abdeckungsdaten als zuordnungsfähige Ausgabe für die folgenden Arbeitsabläufe bei Anspruchsberechtigung, Onboarding und Leistungsabrechnung HIPAA Handhabungsregeln.

Was dieses Modul bewirkt

PDF4meKI-verarbeitete Gesundheitskarte liest ein Bild einer Krankenversicherungskarte oder PDF und liefert strukturierte Versicherungsdaten als individuell zuordenbare Felder: Mitglieds-ID, Gruppennummer, Tarifart, Versicherer, Name des Mitglieds, Geburtsdatum, Versicherungszeitraum, Rezept-BIN, PCN, Gruppe und Zuzahlungsinformationen pro Leistungsart. Es müssen weder Vorlagen erstellt noch Feldpositionen konfiguriert werden. Die KI erkennt Kartenlayouts aller Versicherer automatisch und eignet sich daher ideal für Patientenportale, Arbeitsabläufe zur Versicherungsprüfung und Szenarien zur Vorabgenehmigung von Leistungen. Make wo Karten von vielen verschiedenen Anbietern eintreffen.

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Authentifizierung Ihres API Anfrage​

Jeder PDF4me Modul in Make erfordert eine gültige VerbindungErstellen oder wählen Sie einen Eintrag aus, der Ihre Daten enthält. PDF4me API Schlüssel, damit das Szenario den KI-Gesundheitskartendienst sicher aufrufen kann.

Get your API Key

Wichtige Fakten, die Sie nicht verpassen sollten​

Keine Vorlageneinrichtung erforderlich, KI verarbeitet jedes Kartenlayout
Im Gegensatz OCR Für Lösungen, die Feldkoordinaten oder Vorlagen pro Versicherer erfordern, nutzt dieses Modul ein trainiertes KI-Modell, das Kartenlayouts automatisch erkennt. Sie liefern das Kartenbild oder PDF Die KI findet die Mitglieds-ID, die Gruppennummer, die Rezeptfelder und die Zuzahlungsdetails ohne jegliche Konfiguration und unterstützt sofort Hunderte von Versicherungskartenformaten.
Unterstützt PDF, PNG, JPG, Und JPEG Eingaben
Übertragen Sie Binärinhalte aus beliebigen Quellen, z. B. durch einen Datei-Upload über ein Patientenportal oder einen E-Mail-Anhang. Dropbox herunterladen oder ein Google Drive Die Datei wird direkt in das Dokumentfeld eingefügt. Eine Konvertierung der Bilder ist nicht erforderlich. PDF oder führen Sie einen beliebigen Vorverarbeitungsschritt durch. Ordnen Sie den Dateinamen der korrekten Erweiterung (.pdf, .png, .jpg oder .jpeg) zu, damit das Modul das Format korrekt erkennt.
Jedes Ausgabefeld ist ein separates, zuordnungsfähiges Token.
Das Modul gibt alle extrahierten Felder als einzelne Token im Ausgabepaket zurück: memberId, groupNumber, planType, insuranceProvider, memberName, dateOfBirthStr, effectiveDateStr, rxBin, rxPcn, rxGroup und copayInfo. Nein JSON Analyse, keine benutzerdefinierten Funktionen. Klicken Sie auf ein beliebiges Token in Make's Mapping-Panel, um es direkt anzuschließen Airtable Feld, eine Router-Bedingung, ein E-Mail-Text oder ein EHR API Anruf.
Erstellen Sie das PDF4me AI-Prozess-Health-Card-Modul, das die Verbindung auf „Meine PDF4me-Verbindung“ und die Datei auf „Zuordnen“ mit Dateinamen aus Punkt 1 und Dokumentdaten aus Punkt 1 anzeigt.

Satz Datei Zu Kartedann Draht Dateiname Und Dokumentieren ab dem Schritt, bei dem die Gesundheitskartendatei heruntergeladen oder empfangen wurde.

Welche Parameter verwendet AI-Process Health Card in Make?​

Erforderlich: Verbindung, Dateiname, Und Dokumentieren. Satz Datei Zu Karte Zunächst werden dadurch die Felder „Dateiname“ und „Dokument“ im Modulfenster angezeigt.

ParameterErforderlichWas es tutBeispielzuordnung
ConnectionRequiredPDF4me API connection that authenticates the AI health card request. Click Add to create one by pasting your PDF4me API key: reused automatically across all PDF4me modules in your scenarios.My PDF4me connection
FileNoHow the health card file is supplied to the module. Choose Map when passing binary content from a prior download step. Choose Dropbox, Download a File to pull directly from a Dropbox trigger without a separate download step.Map
File NameRequiredFilename of the health card including extension (.pdf, .png, .jpg, or .jpeg). Used by the AI to detect the input format. Map from the filename output of your source module: e.g. the File Name field of a Dropbox or Google Drive download step.1. File Name
DocumentRequiredBinary content of the health card file. Must be raw file bytes from a download or upload module: the Data field in Dropbox, Google Drive, or OneDrive. Do not pass a URL string or filename here; the module requires actual binary to run AI processing.1. Data

Ausgabefelder​

FeldTypWas es enthält
memberIdStringUnique member identification number printed on the card. Map into patient records or use in a Router to look up existing members.
groupNumberStringGroup or policy number. Used in insurance verification API calls and claims submissions.
planTypeStringType of health plan: PPO, HMO, EPO, Medicare, Medicaid, etc. Use in a Router to branch scenario logic per plan type.
insuranceProviderStringName of the insurance company (e.g. Blue Cross Blue Shield, Aetna, UnitedHealth). Map into EHR or billing records.
memberNameStringFull name of the insured member as printed on the card.
dateOfBirthStrStringMember date of birth in ISO 8601 format. Use to cross-verify against registration data.
effectiveDateStrStringDate when coverage became or becomes effective. Use in a Filter to reject expired coverage before scheduling.
rxBinStringPrescription BIN number for drug coverage routing through pharmacy networks.
rxPcnStringPrescription PCN (Processor Control Number) for pharmacy claims.
rxGroupStringPrescription group identifier for pharmacy benefit management.
copayInfoArrayArray of copay entries: each with a service type (e.g. Primary Care, Specialist, Emergency) and copay amount. Map into a Slack notification or patient-facing email.

Wie richte ich die KI-gestützte Gesundheitskarte ein? Make?​

  1. Hinzufügen PDF4me → KI-verarbeitete Gesundheitskarte zu Ihrem Make Szenario.
  2. Wählen Verbindung (oder klicken Sie hier) Hinzufügen um einen mit Ihrem PDF4me API Schlüssel).
  3. Unter Datei, wählen Karte um die Felder „Dateiname“ und „Dokument“ anzuzeigen.
  4. Karte Dateiname Fügen Sie der Dateinamenausgabe Ihres Quellschritts die Erweiterung hinzu (.pdf, .png, .jpg, oder .jpeg).
  5. Karte Dokumentieren zum Binärdatenfeld desselben Schritts: typischerweise benannt Daten In Dropbox, Google Drive, oder OneDrive Module.
  6. Speichern und klicken Einmal ausführenErweitern Sie das Ausgabebündel: Jedes extrahierte Feld ist ein separates, zuordnungsfähiges Token, das bereit ist, mit ... verbunden zu werden. EHR APIs, Datenbanken oder Benachrichtigungsmodule.

Workflow-Beispiele​

Workflow-BeispieleCommon Make scenario patterns using AI-Process Health Card.
Patientenportal-Upload → KI-Extraktion → Erstellung EHR aufzeichnen
  1. Ein neuer Patient lädt sein Bild der Krankenversicherungskarte über ein Typeform oder JotForm Aufnahmeportal.
  2. KI-verarbeitete Gesundheitskarte Extrahiert memberId, planType, insuranceProvider und copayInfo aus dem hochgeladenen Bild.
  3. Ein Router verzweigt sich nach Plantyp; PPO-Patienten werden an einen dieser Router weitergeleitet. EHR Arbeitsablauf, HMO zu einem anderen.
  4. Ein HTTP Das Modul erstellt einen neuen Patientendatensatz im EHR System, bei dem alle extrahierten Versicherungsfelder bereits ausgefüllt sind.
  5. Gmail sendet dem Patienten eine Bestätigung mit Angabe der Zuzahlungsbeträge für gängige Leistungen.
E-Mail-Anhang → KI-Analyse → Leistungsprüfung → Terminvorbereitung
  1. Gmail Wird ausgelöst, wenn ein Patient vor einem Termin sein Bild der Krankenversicherungskarte als Anhang per E-Mail sendet.
  2. KI-verarbeitete Gesundheitskarte Extrahiert memberId, groupNumber, effectiveDateStr und rxBin.
  3. Ein Filter verhindert das Szenario, wenn effectiveDateStr in der Vergangenheit liegt; in diesem Fall wird der Patient automatisch per E-Mail aufgefordert, seine Versicherungsdaten zu aktualisieren.
  4. Ein HTTP Das Modul ruft die Berechtigung des Versicherers auf API mit Mitglieds-ID und Gruppennummer zur Bestätigung der aktiven Leistungen.
  5. A Slack Die Nachricht übermittelt die Zuzahlungsbeträge und die Art des Versicherungstarifs an den Empfangskanal, bevor der Patient eintrifft.
Jährliche Re-Verifizierungsrunde, Dropbox Ordner → erneut extrahieren → Datensätze aktualisieren
  1. Ein geplantes Szenario listet alle Bilder von Gesundheitskarten in einem auf Dropbox Ordner „jährliche Überprüfung“.
  2. Ein Iterator durchläuft jede Datei und übergibt sie an KI-verarbeitete GesundheitskarteDie
  3. Das Modul extrahiert für jede Karte erneut die Werte für insuranceProvider, planType, effectiveDateStr und groupNumber.
  4. Ein Airtable oder Google Sheets Das Modul aktualisiert die Patientenakte mit den aktualisierten Versicherungsdaten.
  5. Ein zweiter Filter kennzeichnet Datensätze, bei denen sich der Versicherer oder die Gruppennummer seit dem letzten Jahr geändert hat, zur manuellen Überprüfung.

Häufig gestellte Fragen​

What types of health cards can this module process?+
The module processes standard health insurance cards from US and international insurers including PPO, HMO, EPO, and Medicare/Medicaid plans. It reads both physical card scans and digital card images sent via patient portal upload, email attachment, or mobile photo. The AI is trained on diverse card layouts across hundreds of insurers, so it does not require a fixed template or field-coordinate configuration for each provider: you supply the card and the AI extracts the data.
Does the module support image files or only PDFs?+
Both formats are fully supported. You can pass .pdf, .png, .jpg, and .jpeg files directly to the Document input. For smartphone photos of physical cards, .jpeg or .png work without any conversion step. For scanned card documents delivered as multi-page PDFs, the module reads the card from the PDF pages. Set File Name with the correct extension so the AI detects the input format accurately: passing a .png with a .pdf extension may cause a format mismatch error.
What data fields does the AI extract from a health card?+
The module returns memberId, groupNumber, planType, insuranceProvider, memberName, dateOfBirthStr, effectiveDateStr, rxBin, rxPcn, rxGroup, and copayInfo (an array listing copay amounts for service types such as Primary Care, Specialist, and Emergency). Each field is an individual mappable token in Make: no JSON parsing or custom functions are needed. Fields that are absent from a card or not readable will return empty strings rather than causing an error.
How accurate is the AI extraction, and how do I handle low-confidence results?+
For clear, well-lit card photos or high-resolution scans at 200 DPI or above, accuracy on core fields like memberId and insuranceProvider typically exceeds 90%. Blurry photos, low-contrast cards, or non-standard layouts produce lower confidence. Add a Make Filter after the module to check the success field: route failed extractions or empty memberId results to a human review queue in Airtable or a Slack alert rather than passing them directly to billing or EHR systems.
How do I use the extracted data in the next Make module?+
After the module runs, expand its output bundle in the Make mapping panel. Each extracted field appears as an individual selectable token: click memberId to insert it into an EHR record field, planType to set a Router branch condition, effectiveDateStr to wire into a Filter that rejects expired coverage, or copayInfo to populate a patient-facing email template. The full output is also available as a single JSON object if you need to store the entire record in a database in one step.

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