智能AI预问诊系统产品设计解析

大家好，我是观海。

结合观海上一篇关于智能AI电子病历系统的内容，这次就“智能AI预问诊+智能AI电子病历”两个内容是可以互为补充，如：患者可在线上挂号后追加预问诊，或线下到达各科室的候诊区后扫码进行预问诊，提前描述自己的病情信息，发送给医生。

医生端可同步查阅患者电子病历，在患者实际就诊前，医生对患者的情况有了一个具体的了解，这样可以节省沟通时间有效提升门诊效率。所以本次就基于AI预问诊系统的信息化产品设计，做一下拆解和功能实现了解。

2024年11月6日，国家卫生健康委办公厅、国家中医药局综合司、国家疾控局综合司联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》。卫生健康行业“人工智能+”医疗服务管理的应用场景参考指引中包含：

医学影像智能辅助诊断、医学影像数据智能辅助质控、临床专病智能辅助决策、基层全科医生智能辅助决策、医学影像智能辅助治疗、手术智能辅助规划6大应用场景。

在我国推进医疗行业数字化转型期间，AI+各类细分场景有望逐步落地，AI技术能够帮助处理和分析大量医疗数据，辅助医生诊断和治疗，降低人力成本的同时提高效率。

在现有的就医模式下，患者在医院挂号后，往往需要长时间等待，才能与医生进行面对面交流，而实际问诊时间却相对短暂，大量时间耗费在排队、候诊环节。

一方面，有限的问诊时间使得医生难以全面、深入地了解患者病情。患者由于紧张、缺乏医学知识等因素，可能在短时间内无法条理清晰地陈述病史、症状细节，导致医生获取关键信息不充分，影响诊断准确性，增加漏诊、误诊风险。在繁忙的门诊时段，平均每位患者的实际问诊时间会更加短，复杂病例更是难以在如此短时间内沟通透彻。

另一方面，医疗资源分布不均衡，大城市、大医院集中了优质医疗资源，吸引大量外地患者前来就医，进一步加剧了门诊拥挤状况。基层医疗机构因缺乏高水平专家及先进技术支持，患者信任度较低，大量患者舍近求远去上级医院就诊，造成医疗资源的浪费与错配。

智能AI预问诊应用于患者就诊前进行智能预问诊的信息化系统，是基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术，智能理解患者主诉，模拟医生真实问诊思路进行智能追问。

用户就诊前，智能预问诊提供问答对话式的预问诊服务，根据用户的症状，模拟医生的问诊，以人机对话的方式询问用户相关病史信息，并将采集到的病史信息按病历格式结构化，包括主诉、现病史、既往史、过敏史、家族史等。最后生成一份诊前病历提供给医生，能够帮助医生提高接诊效率。

同时可对接电子病历系统自动生成电子病历，可直接写入电子病历系统（EMR），提升门诊就医体验与医疗效率。

如图：AI预问诊流程

1. 患者端流程

症状自述：患者通过文字或语音输入主诉（如“持续头痛3天，伴有发热”）。

智能问诊对话：

AI通过多轮动态问答细化症状（如疼痛部位、持续时间、既往病史等）。

实时解析语义，生成结构化病历数据。

AI智能分析与导诊建议：

结合医学知识库匹配潜在疾病，推荐就诊科室（如神经内科、急诊科）。

对高危症状（如胸痛、呼吸困难）触发紧急预警。

生成预问诊报告：输出包含症状摘要、建议检查项、初步注意事项的电子报告。

数据同步至医生工作站：报告自动对接医院HIS/EMR系统，供医生提前查看。

2. 医生端流程

预审报告：医生接诊前快速浏览AI生成的病史摘要及风险提示。

补充问诊：根据AI未覆盖的细节进行针对性追问。

诊断决策支持：系统提供相似病例参考及鉴别诊断建议。