邦大夫医患AI对话系统，构建中医知识图谱，重新定义问诊流程( 四 ) “排队三小时

另外，来自全国各地的患者或多或少会带有地方口音或是普通话不标准，在用户选择语音输入时，通过语音识别技术，不仅仅要能“听清”患者的表达，也能够“听懂、理解”患者。

在病情尚不明朗，化验检查还没做，尤其遇到不能主诉病情或配合检查的病人时，若想在尽可能短的时间内，问出医生想要的、真实的信息，为进一步检查提供思路，必须要有一个合理的程序化问诊方法，并且做到言简意赅。而目前大医院门诊中，医生往往没有足够的时间询问患者病情，直接开检查检验申请和处方，出现误诊漏诊在所难免。

“邦大夫”通过多轮对话交互，引导患者描述症状及病情，问哪些内容、先问哪些、后问哪些，已经根据临床大数据提前设计到对话流程中，在规范问诊路径的同时，避免信息疏漏或医疗差错。例如，患者主诉为腹痛，系统不仅会收集年龄、性别等个人基本信息，还会引导患者描述出现的时间、疼痛的部位、性质、伴随的症状、诱因、既往病史等。

问诊场景中涉及多轮问答，对话逻辑复杂。“什么该问、什么不该问”，如何为AI系统植入医生般的逻辑大脑是“邦大夫”突破的技术难题。利用“对话流”平台，结合中医大数据中心孵化企业大医象宇研发的症状推理引擎，“邦大夫”实现了医疗问诊的复杂对话设计。数据库中的大型分支“决策树”，能够根据用户回答决定下一轮提问的内容，以最短路径算法，精准收集患者的症状，帮助医生缩小疾病范围。