AI辅助下的智能导诊系统：精准匹配科室医生的智能解决方案
AI辅助下的智能导诊系统：精准匹配科室医生的智能解决方案
随着医疗信息化的快速发展，智能导诊系统正逐渐成为医院服务的重要组成部分。这种基于人工智能的系统能够根据患者的症状描述，精准匹配相应的科室和医生，有效解决了患者因医学知识缺乏而造成的挂号难题。本文将详细介绍一款AI辅助下的智能导诊系统，探讨其技术原理、功能特点和应用场景。
项目背景
人们经常去医院以不知道挂什么科而烦恼，有些病人不方便问又不好意思问。在互联网医院中挂号且又不知该挂什么科，找什么类型的医生，这些不足，给患者带来了极大的不便，甚至可能严重耽误病情。
3D智能导诊系统介绍：
根据患者症状匹配挂号科室，匹配上科室后可直接预约挂号，从源头上让医疗服务更精准高效。
根据患者症状描述推荐挂号科室，并可展示相应的医疗信息，
针对具体医院业务场景可接入科室介绍，专家介绍，门诊安排，就诊需知，科室位置等，患者选择科室后可直接完成挂号。
产品可应用于微信线上挂号、互联网医院、区域平台等场景中，解决了患者因医学知识缺乏，院内咨询不便所导致的医患资源错配的痛点，还能无 缝集成挂号与在线问诊等业务，节省各种资源，同时满足医院智慧服务评级的诉求。
3D智能导诊系统技术背景：
智能导诊系统用于根据用户症状等信息，通过人工智能相关技术帮助用户找到合适的就诊科室，多轮交互导诊系统的核心问题则是交互决策和科室预测，而交互决策主要是根据当前交互信息决定系统下一步行为，科室预测主要是基于症状信息预测最可能的若干个科室。
交互决策和科室预测的方法主要可以分为两类：人工规则和机器学习。
人工规则的方法是主要依靠人工来构建结构化的知识库并设计推理规则，包括整理术语词表、建立术语之间的关系、设计追问路径等，依赖领域专家，人力成本较高且缺少可泛化性。
机器学习的方法主要是基于大量训练数据，利用机器学习算法进行学习训练，然后基于训练好的模型实现自动推理，需要大量标注数据，学习过程不可控，缺乏可解释性。
系统特性：
高精准导诊服务
基于海量语料学习，构建全科智能导诊模型，导诊准确率达96%以上。
智能应答直达挂号
独创AI聊天机器人的交互形式，支持文字、语音双输入。可根据主诉自动联想相关潜在症状，快速导诊至正确的科室医生。
轻量接入快速落地
接入方式灵活，支持根据院内情况定制，具备快速复制的能力。
应用场景
智慧医院服务
满足智慧医院服务评级标准，可应用于医院、区域平台的微信公众号、微信小程序挂号场景，帮助患者精准匹配科室医生，完成导诊-挂号的闭环，降低挂错号的几率，有效解决医患错配、就医资源浪费的问题。
互联网医院在线咨询
可应用于实体医院、第三方机构建立的互联网医院，作为在线问诊的前置环节，为患者精准匹配问诊医生，并且智能识别过滤无效信息，提升有效问诊单量。
区域健康门户
可应用于区域医疗健康服务入口，根据患者主诉精准匹配问诊医生，从就医源头上让医疗服务更加精准高效，提升患者就医满意度。
智能硬件
可应用于挂号机、智能机器人、智能平板等设备，缓解导诊台工作压力，有效提高线下导诊效率。
产品优势
AI 智能问答
智能导诊提供问答对话式的导诊服务，AI 引擎可智能识别患者的意图，并提供对应服务。同时提供语音和文字两种输入方式，方便患者输入信息。
医学知识丰富
智能导诊基于海量医学文献、病历、医疗问答，通过对医学知识的深度学习，对患者进行病状推理，提供导诊服务。
全科室覆盖
智能导诊服务覆盖综合医院的全部的常见科室，全面满足患者的导诊需求。
定制化轻量化接入
智能导诊根据各个医院的科室划分、职能划分和医生资源分布情况，提供定制化接入服务。产品接入流程简单轻量，对接方仅需少量研发工作量即可完成接入。