门诊导诊分诊

1客户嘴上要的

「患者经常挂错号，分诊台排长队。在公众号上做一个智能导诊机器人，患者说症状，AI 推荐科室。」

这是症状或现成方案，不一定是真问题。下面看两种做法。

2照字面做，会怎么烂

3好 FDE 的实际走法

共 8 周，分 6 个阶段。带三角标记的是这一步最容易踩的坑。

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   第 1 周看挂错号的数据和分诊台

   • 跟门诊部主任和分诊台 3 个护士各坐半天，再从挂号系统拉出近 3 个月的退号和改号记录。
   • 发现挂错号高度集中：约 70% 发生在 10 对易混科室之间，如神经内科与神经外科、消化内科与胃肠外科、儿科的年龄界限、泌尿外科与肾内科、甲状腺问题挂内分泌还是甲乳外科。分诊台的问询中，一半是这类问题。
   • 真问题是「本院几对易混科室的分科规则 + 危急症状兜底」。成功标准改成：退号改号率 8% → 4%；危急症状测试集 100% 提示立即去急诊；分诊台问询量下降 30%。
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   第 2 周把护士的经验写成规则

   • 和分诊台护士长一起，把 10 对易混科室的分科规则写下来：按什么症状、年龄、是否复诊、是否已有检查结果来区分。每条规则请相关临床科室确认。
   • 请急诊科和医务处定危急症状清单（如胸痛或伴大汗的胸闷、突发肢体无力或言语不清、意识改变、抽搐、大出血、呼吸困难等；这里只是举例，具体清单由急诊科按院内预检分诊标准确定），命中就只提示去急诊或拨打急救电话，不再推荐门诊。
   • 踩坑分科规则因医院而异，不能用通用知识。本院科室设置和专科门诊安排才是标准答案。
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   第 3–5 周原型 + evals

   • 机器人只问 3–5 个问题：主要症状、年龄、是否复诊、有没有检查报告。先查危急症状，再按规则推荐科室，最后给出号源入口。规则覆盖不了的，提示「请到分诊台咨询」。大模型只用来理解患者口语化描述，推荐结果来自规则。
   • evals：从分诊台记录和退号记录整理 500 条真实描述，由分诊护士标注正确科室；另请急诊科按清单类别分层准备 100 条危急症状描述（含口语化、不典型的说法）。科室推荐准确率 ≥ 90%，危急症状识别率 100%。
   • 踩坑患者描述很口语（「头晕得站不住」「心口闷」），测试集要用患者原话，不能用医学术语改写过的文本。
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   第 6 周接入挂号 + 医务处审核

   • 公众号挂号由第三方厂商维护，接入要厂商排期。同时请医务处审核话术和免责提示，明确机器人只做科室推荐，不做诊断。
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   第 7 周Demo + 试运行

   • 先在分诊台旁边放一台平板，让护士看着患者用，现场纠正问题，一周后再上公众号。记录推荐科室与护士判断的一致率、危急症状提示次数，以及患者是否按提示去了急诊。
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   第 8 周交接交接

   • 交接给门诊部一位分诊护士长：负责分科规则和危急症状清单的维护；科室调整或新开专科门诊时，当天更新规则。信息科负责系统运行。

4这个案例教给你的可复用判断