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核心功能
应用价值&核心优势
系统架构
AI智能导诊精准匹配科室医生提升门诊效率
行业专家知识库及经验数据
高质多模态医疗数据
前端应用数据
医学文献、指南、药品说明书、专家共识等
结构化诊疗、电子病历文本、影像数据等
数字人对话数据、预问诊数据、随访数据等
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核心功能
AI智能导诊精准匹配科室医生提升门诊效率
多模态交互
症状术语统一
智能科室推荐
号源实时感知
专家专病智配
多模态交互导诊机制
为提升信息采集的全面性与准确性，系统支持语音、文本、图像等多种交互方式，并通过多模态融合技术实现跨模态语义协同理解
语音输入处理
医院嘈杂环境也能精准识别，把患者口语症状实时转写为文本
文本语义理解
自由文本自然语言处理，智能提取症状要素并映射临床术语
图像辅助分析
支持上传图片，AI图像识别仅作辅助线索，不涉诊断
多模态信息融合
多模态语义融合，动态加权生成综合症状向量
症状识别与术语标准化
原始症状描述往往存在表述模糊、用词多样等问题，系统需将其转化为结构化、标准化的医学表达，以支撑后续的智能推理
临床术语映射
构建症状标准库，智能识别患者描述
上下文语义消歧
结合年龄、性别、病史，为“腹痛”等症状智能校准排查优先级
症状组合建模
分析症状组合和时序，，识别疾病倾向，辅助科室推荐
智能科室推荐机制
科室推荐是分诊系统的核心输出，需兼顾医学逻辑合理性与实际就诊可行性
规则驱动推理
临床专家共建规则库，症状匹配即触发精准科室推荐
数据驱动预测
利用历史就诊数据训练分类模型，输出科室推荐概率分布
混合决策策略
采用规则与数据双轨并行的决策机制,对于复杂或边缘情况引入 数据模型辅助判断
推荐结果可视化
向患者清晰展示推荐理由,增强用户信任感
号源状态感知与就医建议
在推荐科室的基础上，系统实时获取各科室的号源情况，辅助患者合理安排就诊时间
号源数据对接
动态获取号源余量信息，确保推荐结果具备现实可操作性
就诊负荷评估
综合分析历史挂号数据与当前排队情况，预估各时段的候诊压力
资源优化提示
系统可推荐相近时间段或其他院区的可挂号源，减少患者无效往返
专家匹配与专病推荐
在科室推荐基础上进一步细化，实现从“找科室”到“找医生”的升级服务
医生能力画像
建立医生专业特长标签体系，涵盖诊疗方向、临床经验等
病情-医生匹配机制
根据患者症状特征与医生专长进行匹配计算，推荐擅长的医师
线上服务衔接
推荐结果附带便捷入口，实现从分诊到挂号的一站式服务闭环
应用价值&核心优势
AI智能导诊精准匹配科室医生提升门诊效率
提升挂号精准度
通过 1-3 轮智能对话即可精准匹配科室与医生，有效降低挂错号
减轻导诊台压力
自动化分流大部分基础导诊咨询，释放人工资源
提高门诊运营效率
缩短患者决策与排队时间，加快门诊流转速度
部署灵活，适配性强
支持线上(小程序、APP)与线下(一体机、导诊台)多场景部署
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