在医疗健康方向，我们把实验重点放在门诊预检分诊环节：患者进入诊区前，由AI读取挂号主诉、现病史自述与基础生命体征，输出分级建议（I–IV级）以及需优先关注的红旗症状，交由分诊护士确认或修正。
阶段进展：
- 主诉文本按“症状—部位—时长—诱因”四要素做结构化抽取，并用规则库约束，避免“胸痛”“腹痛”等表述被简单映射为低危；
- 危重信号识别采用双通道策略：模型打分与生命体征硬阈值互为兜底，任一通道触发即强制上调分级并提示护士复测；
- 在内部回溯样本上，我们优先看红旗症状召回而非整体准确率，误报由人工二次确认吸收，系统不直接向患者输出结论。
下一步计划：接入更多科室口径与方言化表述，验证分级结果在不同时段、不同人群中的一致性，并进一步明确AI建议在院内流程中的责任边界——始终定位为护士的辅助提示，而非分诊决策者。
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