医院智能导诊台：多意图识别驱动的就医引导

摘要

医院门诊大厅的导诊台每天都要面对两类高频问题："XX检查/服务在哪里？" 和 "我这个症状应该挂什么科？"。传统的做法是安排多名导诊护士轮班，但高峰期导诊台前仍然大排长队，办事效率低下且坐班护士难免出现烦闷情绪。

本文介绍如何用腾讯云智能体开发平台搭建一个智能导诊台 Agent，通过多意图识别自动判断患者需求，走不同的处理流程：

• 位置查询：直接输出检查室/服务窗口的位置指引
• 就诊咨询：收集年龄、性别、症状三项基础信息 → 推荐就诊科室 → 判断是否需要挂号 → 推荐当日值班医生

核心亮点：

• 多意图识别，一个 Agent 覆盖多类场景
• 槽位填充机制，确保必要信息收集完整
• 在知识库维护当周排班表，推荐科室值班医生

一、场景分析：导诊台的两类核心需求

1.1 需求分布

通过对某医院门诊大厅一周的导诊记录分析，患者咨询主要集中在两类：

1.2 传统痛点

二、Agent 设计：多意图识别 + 分流处理

2.1 整体架构

                        患者提问
                            ↓
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                    │  多意图识别   │
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                            ↓
            ┌───────────────┴───────────────┐
            ↓                               ↓
    ┌───────────────┐               ┌───────────────┐
    │ 位置查询流程  │               │ 就诊咨询流程  │
    │  直接输出指引 │               │ 收集基础信息  │
    └───────────────┘               └───────┬───────┘
                                            ↓
                                    ┌───────────────┐
                                    │ 推荐就诊科室  │
                                    └───────┬───────┘
                                            ↓
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                                    │ 是否需要挂号？│
                                    └───────┬───────┘
                                            ↓
                                    ┌───────────────┐
                                    │ 推荐值班医生  │
                                    └───────────────┘

2.2 多意图识别

Agent 首先判断患者的问题属于哪一类：

示例对话：

患者：我要做CT应前往哪一层？
Agent：根据您的需求，您应该前往B1楼影像诊断中心CT室。

患者：我最近老是头疼
Agent：好的，为了给您推荐合适的科室，请问：
1. 您的年龄是？
2. 您的性别是？

2.3 就诊咨询流程详解

当识别为「就诊咨询」意图后，Agent 进入信息收集流程：

Step 1：收集基础信息（槽位填充）

Step 2：推荐就诊科室

基于收集到的信息，结合预设的分诊规则库，推荐最匹配的科室：

患者：我18岁，男孩，眼睛痒看不清。
Agent：根据您的症状，您应该前往5楼五官与口腔中心眼科科室进行诊疗。

Step 3：判断挂号需求

推荐科室后，Agent 会主动询问是否需要挂号咨询：

• 如果患者表示需要 → 进入医生推荐流程
• 如果患者表示不需要 → 结束对话或询问是否有其他问题

Step 4：推荐值班医生

查询该科室当日的排班信息，推荐值班医生：

Agent：根据您的症状，今日您可以挂5楼A区眼科门诊 张主任医生的号

三、在腾讯云智能体开发平台搭建智能导诊台

3.1 创建 Agent 并配置角色

角色设定（示例）：

你是某医院的智能导诊台，负责帮助患者解答两类问题：
1. 检查及服务位置查询：告知患者检查室、服务窗口的具体位置
2. 就诊咨询或挂号咨询：收集患者信息后推荐合适的科室和医生

重要规则：
- 你只提供导诊服务，不进行任何医疗诊断
- 推荐科室时必须先收集年龄、性别、症状三项信息

3.2 配置知识库

位置信息知识库（示例）：

排班信息知识库（示例）：

3.4 配置工作流

意图识别板块：

• 输入：患者问题
• 输出：意图类型（位置查询 / 就诊（挂号）咨询）

位置查询板块：

• 输入：查询内容
• 处理：检索位置知识库
• 输出：位置指引

就诊咨询板块：

• 输入：患者问题
• 处理：槽位填充（年龄、性别、症状）→ 分诊规则匹配 → 科室推荐
• 输出：推荐科室 + 是否需要挂号

医生推荐板块：

• 输入：科室名称
• 处理：检索排班信息知识库
• 输出：当日值班医生推荐

四、对话示例

4.1 位置查询场景

患者：停车场在哪里？

Agent：根据您的需求，您应该前往B2楼患者停车场。

4.2 就诊咨询场景（完整流程）

患者：我最近总是胃疼

Agent：请提供有效的年龄。
       请注明您的性别（男/女）。

患者：28岁

Agent：请注明您的性别（男/女）。

患者：女

Agent：根据您的症状，今日您应该前往2楼内科门诊集群消化内科进行进一步诊疗。

患者：我可以挂哪个医生的号？

Agent：根据您的症状，今日您可以挂2楼内科门诊集群消化内科 张主任医生的号。

五、合规与边界

5.1 严格遵守的红线

5.2 紧急情况处理

当识别到紧急症状时，直接引导至急诊：

患者：我突发高烧，关节疼痛

Agent：请提供有效的年龄。
       请注明您的性别（男/女）。

患者：19，男

Agent：根据您的症状，今日您可以挂1楼急诊科 张主任医生的号。

六、上线效果

6.1 核心指标

6.2 业务价值

七、扩展方向

7.1 功能扩展

7.2 多模态交互

总结

本文介绍了如何用腾讯云智能体开发平台搭建医院智能导诊台，核心设计思路是：

1. 多意图识别：一个 Agent 覆盖「位置查询」、「挂号查询」和「就诊咨询」多类场景
2. 槽位填充：就诊咨询时确保收集年龄、性别、症状三项必要信息
3. 分流处理：位置查询直接输出，就诊咨询走完整流程
4. 系统对接：与排班系统对接，实时推荐值班医生
5. 合规优先：严格区分导诊服务与医疗诊断

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