方案概述

智能导诊是基于医疗大模型、知识图谱、人机交互，帮助患者找医院、找科室、找医生，解决“知症不知病”“知病不知科”“挂错号”问题，根据病情分级导流，助力分级诊疗。支持通过语音、文字、点选、图片等多种方式与患者沟通，了解病情；基于医学知识图谱和医疗大模型，深度联想和推理场景问题；对问答过程中监测到的异常信息提醒；据病情级别，分级推荐医院科室；收集症状信息，快速形成结构化病历；帮助患者快速就诊，提升就医体验。

智能导诊系统中，自然语言处理技术如何运用？

在智能导诊系统中，自然语言处理技术主要应用于以下几个方面：

症状识别：

自然语言处理技术能够分析患者提供的症状描述，识别出关键的医学术语和症状描述，例如，系统可以识别出患者描述的“头痛”、“发热”、“咳嗽”等关键词，并将其转化为结构化的数据，以便后续的分析和处理。

语义理解：

自然语言处理技术能够理解患者描述的症状和病情，例如，系统可以理解患者描述的“头痛”是“持续性头痛”还是“间歇性头痛”，以及“头痛”的位置、程度、持续时间等信息，从而更准确地判断患者的病情。

情感分析：

自然语言处理技术能够分析患者描述的症状和病情时的情感状态，例如，系统可以分析患者描述的“头痛”时的语气、语调、表情等信息，从而更准确地判断患者的病情和心理状态。

对话管理：

自然语言处理技术能够管理智能导诊系统与患者之间的对话，例如，系统可以根据患者的回答，动态调整后续的询问和建议，从而更准确地判断患者的病情和需求。

知识图谱构建：

自然语言处理技术能够从大量的医学文献和病例中，提取出关键的医学知识和信息，构建医学知识图谱，例如，系统可以从医学文献中，提取出不同病症的特征、病因、治疗方法等信息，构建医学知识图谱，从而更准确地判断患者的病情和推荐科室。

智能问答：

自然语言处理技术能够实现智能问答，例如，系统可以回答患者关于疾病、治疗、预防等方面的问题，提供个性化的健康建议和指导。

通过上述应用，自然语言处理技术能够帮助智能导诊系统更准确地判断患者的病情和需求，提供个性化的导诊服务，提高就医效率，减轻医院导诊台的工作压力，避免大量重复性工作。同时，自然语言处理技术还能够提供就医各个流程的指示引导，进行疾病和保健知识宣传，让患者对疾病的预防和护理了解更细，协助医护人员分流，引导大厅人流，减少就诊人员问询次数，减轻医护人员工作量，对医护人员进行信息提示，提高办事效率。

智慧导诊流程：

患者首先选择年龄和性别，确认孩童、成人和老人，女性和男性。

然后选择人体正面或反面，点击不舒适的部位，提交即可。

对于某些疾病，系统会要求患者选择相对应的选项以进一步确定。

根据患者提供的信息，系统会提供相关建议，并最终推荐就诊的科室。