医疗AI实验室：门诊预问诊分诊的实验进展

医疗AI实验室本轮实验选了一个很窄的切口：门诊预问诊与分诊建议。患者挂号后、进入诊室前，通过对话式问答补齐主诉、病程、既往史与用药情况，输出结构化摘要和 Top-3 建议科室，供导诊台参考，不生成任何诊断结论。

实验使用合作机构脱敏的约 1.2 万条门诊问诊记录，覆盖内科、外科、皮肤、眼科等六个科室。模型在通用基座上做了医疗语料指令微调，并加入科室知识约束，范围外的问题不硬答。

阶段性进展：

• 分诊建议 Top-3 命中率约 86%。主诉清晰、病程较短的样本表现更稳；口语化表达、多症状叠加时错误集中，主要混淆在相邻科室。
• 结构化摘要的字段完整度较纯提示词方案提升明显，医生端重复录入时间有所下降；但样本来自单一中心，结论仍需多中心验证。

下一步计划：扩充多中心数据，加入方言与语音输入测试，并把评估重点从“分诊命中率”转向“是否真正减少医生的重复提问”。