2026年在线问诊APP智能分诊准确性与科室匹配度测评调研

您好！本次调研旨在评估在线问诊APP智能分诊系统的准确性与科室匹配度。所有题目均为必答题，请根据您的知识或使用经验如实作答。调研满分100分，感谢您的参与！

Q1:您认为一个理想的在线问诊APP智能分诊系统，其首要目标应该是？

快速引导用户进入付费环节

根据用户症状描述精准推荐就诊科室

收集用户健康数据用于商业分析

降低人工客服的介入比例

Q2:以下哪些因素会显著影响智能分诊系统的准确性？（多选）

症状描述的清晰度和完整性

医学知识图谱的覆盖深度与更新频率

用户的人口统计学信息（如年龄、性别）

算法的模型选择与训练数据质量

APP的界面美观程度

Q3:当用户输入“发烧、咳嗽、流鼻涕”时，智能分诊系统最可能推荐的科室是？

填空1

Q4:如果智能分诊系统将“持续性剧烈头痛伴呕吐”的患者错误地分诊到“皮肤科”，这可能反映了系统在哪个环节存在不足？

症状关键词识别错误

疾病-科室映射关系错误

忽略了症状的严重性（危重指征）

以上所有环节都可能

Q5:请列举两个智能分诊系统在匹配科室时，除了主要症状外，还应考虑的用户附加信息。

填空1

Q6:为提升科室匹配度，智能分诊系统应具备以下哪些能力？（多选）

支持多轮交互，逐步澄清症状细节

提供可能的疾病名称供用户参考确认

根据用户地理位置推荐附近可挂号的医院和科室

在分诊结束时强制用户对推荐结果进行满意度评分

Q7:对于“腹痛”这一非特异性症状，高级的智能分诊系统应如何设计？

统一分诊至“消化内科”

根据腹痛部位、性质等细化提问后再分诊

直接建议用户拨打急救电话

忽略此症状，要求用户提供其他症状

Q8:衡量智能分诊“准确性”的一个关键量化指标是什么？

填空1

Q9:当智能分诊系统对某个症状组合的判断置信度较低时，最合理的做法是？

随机推荐一个科室

隐藏低置信度结果，只显示高置信度的

明确提示判断不确定性，并建议转接人工客服或前往医院急诊

坚持给出一个科室推荐，但用灰色字体显示

Q10:以下哪些属于智能分诊系统可能产生的“负向”体验或风险？（多选）

因分诊错误导致用户挂错号，浪费时间金钱

对危急重症症状识别不足，延误救治

过度医疗提示，引起用户不必要的焦虑

保护用户隐私，不收集任何个人信息

Q11:为提高分诊准确性，系统后台的医学知识图谱需要定期更新。这主要是为了纳入什么？

填空1

Q12:用户反馈“系统推荐的科室和我最后看的科室不一样”，从产品优化角度，首先应该？

忽略个别反馈，以大多数为准

立即修改该症状的科室映射规则

收集该案例的完整对话流、用户最终诊断结果，用于模型迭代分析

联系用户解释系统算法的科学性

Q13:除了准确性和匹配度，从用户视角看，智能分诊流程的______和______也同样重要。

填空1

Q14:展望2026年，智能分诊系统与以下哪种技术结合，最有可能带来突破性提升？

虚拟现实(VR)问诊

基于自然语言处理(NLP)的更深层次语义理解

更绚丽的UI动画效果

内置小游戏提升用户粘性

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