医疗问诊智能体 全览 image/svg+xmlAI 数字医生 (达康) 实现 AI 数字医生辅助下的智能预问诊与专业医疗解答 解决方案 背景痛点 可读性挑战:患者自述常含模糊、口语 化表述, AI 助手需精准提取关键信息 复杂性挑战:多症状、多病种并存,数 字医生需提升语义解析与匹配能力 准确性挑战:模型幻觉,需要增强可靠 性以提升回答准确性 基于交互式问答采集症状信息,引导患者 完成结构化预问诊流程 基于医学文献构建知识库,增强模型医疗 语义理解与知识覆盖 基于可信问答机制优化幻觉问题,提升答 案准确性与信息可靠性 成果介绍 预置 37 种常见症状,支持自定义扩展, 交互式引导患者完成结构化信息采集 基于知识库与幻觉抑制机制,确保回答 可靠,支持自然语言理解与主动追问 自动生成预问诊报告,医生端可按患者 号快速检索与查询 项目名称: 《 达康 AI 数字医生助手 》 背景痛点 表述模糊 患者自述常含口语化表述,提取关键信息难 病情复杂 多症状、多病种并存,语义解析难度大 模型幻觉 医疗场景对准确性要求极高,需消除幻觉 解决方案 交互式问答 引导患者完成结构化预问诊流程 医学知识库 增强模型医疗语义理解与知识覆盖 可信机制 优化幻觉问题,提升答案可靠性 成果介绍 37种症状 预置 37 种常见症状,支持自定义扩展 结构化采集 交互式引导患者完成信息采集,生成报告 回答可靠 幻觉抑制机制确保回答准确,支持主动追问