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。
什么技术支持智能导诊系统的运行？
智能导诊系统的运行主要依赖以下几种技术：
- 人工智能技术：这是智能导诊系统的核心技术，包括自然语言处理、深度学习等。自然语言处理技术使得系统能够理解患者的症状描述，而深度学习技术则用于训练模型，帮助系统自动辨别病症，并提供初步的导诊建议。
- 医学数据库：智能导诊系统需要依赖大量的医学数据，包括医学文献、医院电子病历、生命体征数据等，才能在医学上做出相对准确的判断和诊断。
- 数据安全技术：在收集和使用医学数据时，智能导诊系统要严格遵守相关的行业规范和法律准则，保证数据的安全和隐私。
- 云计算和大数据技术：智能导诊系统需要部署在云平台上，利用云计算和大数据技术，将数据处理和分析的速度提升到最大限度。
- 智能语音交互技术：基于智能语音交互、医学认知与推理等技术，实现智能分诊、AI辅助自查、精准导医、宣教知识推荐等功能，帮助患者找对科室，找准医生，解决挂错号问题。
- 机器学习技术：通过机器学习技术，智能导诊系统可以不断优化和升级，通过不断积累新的医疗数据和经验，提高系统的准确性和智能化水平。
- 深度学习技术：深度学习技术是智能导诊系统的核心技术之一，用于训练模型，帮助系统自动辨别病症，并提供初步的导诊建议。
- 自然语言处理技术：自然语言处理技术使得智能导诊系统能够理解患者的症状描述，从而更准确地推荐科室和医生。
- 大数据技术：大数据技术用于处理和分析大量的医疗数据，包括病历、化验结果、影像资料等，为导诊提供支持。
- 云计算技术：云计算技术用于集中管理和调度计算资源和存储资源，提高资源的利用效率，同时提供稳定可靠的网络服务和安全保障。
通过上述技术，智能导诊系统能够实现对话式询问，帮助患者更准确地描述病情，从而更准确地推荐科室和医生，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，智能导诊系统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。
