“懂电”大师拜克明：用小发明为企业挽回千万元损失 - 镇海石新闻网

方案构成

在患者口语化表达的主诉和标准的医学术语之间，以专业医学NLP技术来实现信息转化。用最权威诊疗指南构建知识图谱，应用多模结合互相校验的机制采信最佳结果。让患者用最简单的方式表达不适，得出最正确的科室，找到最合适的医生

智能分诊

利用患者所述症状和疾病给出最佳就诊方案，减少患者因缺少医学知识导致的挂号科室错误，提高患者就诊效率

线上挂号

通过智能分诊给出就诊建议后，映射医院分科规则，匹配院内科室，为患者提供多渠道线上“一键”挂号服务

医生匹配

结合智能分诊就诊建议，匹配医生专长画像数据，为患者推荐最擅长该领域的医生，实现患者精准就医，提高医患匹配度

方案流程

首先患者输入性别年龄等基本信息和主诉后，经过NLP识别判断患者主诉是否有分诊需求，再判断患者输入的是症状还是疾病。如果是疾病直接分诊，如果是症状通过算法判断是否需要继续问诊，直至得出科室

应用场景

医院官网.微信公众号等医院平台

将智能分诊模块植入到医院的微信公众号，患者挂号前可以先通过智能分诊得出应该就诊的科室，降低挂错号的概率，提升医院就诊服务体验

挂号平台

将智能分诊功能植入到京医通等第三方挂号平台，在患者挂号前先通过智能分诊分科，降低医患错误匹配率

百度搜索.百度小程序

百度搜索中有大量的关于该挂什么科室的query，通过调起智能分诊模块来解决这一类问题

客户案例

北大国际医院&北大医疗产业集团

与北大医疗产业集团合作，将智能分诊技术植入官方微信公众号，为整个集团旗下数家医院赋能。集团所属的医院所有患者在挂号前都可先经过智能分诊得出应该就诊的科室，找到擅长自己疾病的医生，直接完成挂号

方案优势

权威医学知识

利用权威教科书，最新的临床诊疗指南和大量的病例构建医疗专业知识图谱

多模型融合智能问诊方法

采用端到端、PGM+规则等多个模型融合，相互校验准确率，根据不同采信机制得出最终分诊结果

专业的医学NLP技术

支持患者口语化表达身体不适，通过自然语言理解转化成标准的医学术语

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