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。
技术架构：springboot+redis+mybatis plus+mysql+RocketMQ
智慧导诊系统开发原理
导诊系统从原理上大致可分为基于规则模板和基于数据模型两类。
1、基于规则推理的方法
通过人工建立症状、疾病和科室之间的对应规则实现导诊功能。通过提供图形化的界面让用户输入年龄、性别等个人信息，选择患病部位及相关症状, 将相关症状作为特征推理匹配得到科室, 推荐给患者。
2、基于数据模型的方法
不需要人工建立规则, 将导诊看作科室分类问题, 从医疗问诊网站爬取大量的问诊数据, 抽取患者病情描述和科室数据, 使用传统机器学习方法或者深度神经网络分类模型作为导诊，将患者的年龄、性别特征和主诉信息融合后使用SVM预测科室。利用知识图谱问答的方式进行导诊, 通过识别患者问题中的疾病实体及其意图, 查询知识图谱对应科室进行导诊。 但无法解决问题中出现多个疾病实体时的情况。
智能导诊系统特点
病情收集
通过点选、语音、文本、上传附件等方式进行多模态人机交互，引导患者快速完成病情收集。
智能推理
根据患者病情信息，通过大模型智能分析，结合医学知识图谱，对症-病、病-科进行关联。
就医推荐
根据A1分析，匹配最佳就医专业科室，介绍相关名医、专家，同步推荐相关特色诊疗服务、健教知识等。
分级导流
按照基层首诊、急慢分治原则引导患者在基层完成常见病、多发病诊治，前往大医院针对疑难杂症进行治疗。
业务联动
与院内预约挂号平台、互联网医院平台进行业务联动，实现导诊与服务的一键触达。
