状况、职业风险等条件，识别标准体 、次标准体或拒保对象，同时通过机 器学习持续优化规则匹配逻辑，提升 准确性与可解释性。 资料 收集 决策制定 对医疗票据、体检报告、手写病历等非结 构化文档进行自动化解析，提取血糖、血 压、诊断结论等关键信息，转化为结构化 数据，为后续风险评估提供标准化输入。 智能决策：对标准化核保案例（如健康体

。 在未来，多模态感知技术将不仅在自动驾驶、智能安防等领域发挥重要作用，还将广 泛应用于医疗健康、工业检测、智慧农业等领域。在医疗健康领域，多模态感知技术可以 结合医学影像、生理信号和病历数据，为疾病的诊断和治疗提供更加全面、准确的信息。 在工业检测方面，它可以对产品的多个维度进行检测，提高产品质量控制的精度和效率。 在智慧农业中，多模态感知技术可以实时监测土壤湿度、温度、光照强度以及农作物的生