在线问诊APP智能分诊准确性与科室匹配度测评调研

欢迎参与本次调研。本问卷旨在评估在线问诊APP智能分诊功能的准确性与科室匹配度。请根据您的真实认知或使用体验作答。所有题目均为必答，总分100分。感谢您的参与！

Q1:您认为，一个理想的智能分诊功能，其最核心的评估指标是什么？

分诊速度

推荐科室的准确率

界面美观度

问题引导的趣味性

Q2:以下哪些因素可能影响智能分诊的准确性？（多选）

用户对症状描述的清晰度和完整性

分诊算法所依赖的医学知识库质量

网络连接速度

用户的人口统计学信息（如年龄、性别）

Q3:当用户输入“发烧、咳嗽、流鼻涕”等症状时，智能分诊最不应该优先推荐哪个科室？

呼吸内科

全科/发热门诊

皮肤科

耳鼻喉科

Q4:请列举三个智能分诊系统在引导用户描述症状时，可能用到的交互方式（例如：选择题、下拉菜单等）。

填空1

Q5:如果智能分诊将“急性腹痛”错误地分诊到了“骨科”，这主要反映了系统在哪方面的不足？

用户界面设计

症状与科室的映射逻辑

响应时间

医学术语库

Q6:为提高分诊准确性，智能系统在用户描述症状后，还应主动询问哪些关键信息？（多选）

症状持续时间

疼痛程度（如1-10级）

有无药物过敏史

症状有无加重或缓解因素

Q7:对于“头痛”这一常见症状，智能分诊系统需要区分可能涉及的至少三个不同科室，请写出其中两个。

填空1

Q8:您认为，智能分诊的“科室匹配度”除了准确性，还应包含以下哪项含义？

推荐科室的医生数量

推荐科室与用户地理位置的远近

推荐科室的专家级别

在准确的基础上，是否推荐了最专精或最合适的亚专科

Q9:当用户症状描述非常模糊（如“不舒服”“难受”）时，智能分诊系统的最佳策略是？

随机推荐一个热门科室

直接结束分诊，提示联系人工客服

引导用户通过更具体的问题（如部位、感觉）来描述症状

忽略该描述，使用用户历史记录进行判断

Q10:请简述“智能分诊”与“疾病诊断”的主要区别。

填空1

Q11:以下哪些情况，智能分诊系统应明确提示用户立即就医或拨打急救电话？（多选）

突发剧烈胸痛，伴有呼吸困难

轻微皮肤瘙痒

儿童高烧超过39.5℃，伴有精神萎靡

慢性胃炎患者日常胃部不适

Q12:从技术实现角度看，当前智能分诊系统主要依赖以下哪种技术组合？

仅靠关键词匹配

纯人工规则库

自然语言处理（NLP）与医学知识图谱

虚拟现实（VR）技术

Q13:若一次测评中，智能分诊系统对100个标准测试用例给出了分诊建议，其中85个建议的科室与医学专家判定的一致，那么其“科室匹配准确率”是多少？

填空1

Q14:对于“智能分诊准确性与科室匹配度”的长期优化，以下哪项措施最为根本？

频繁更换APP图标设计

持续更新和丰富其背后的医学知识库与算法模型

增加更多的广告推送

提高分诊过程的动画特效

Q15:除了准确率，衡量智能分诊系统用户体验的另一个重要指标是什么？（请填写一个）

填空1

Q16:在设计测评调研时，针对“科室匹配度”设计题目，以下哪种题型最为直接有效？

让用户为APP图标美观度打分

提供典型症状案例，让用户判断系统推荐科室是否合理

询问用户的日常上网时长

收集用户对客服态度的评价

Q17:一份全面的智能分诊测评报告，应包含以下哪些部分？（多选）

总体准确率数据

各症状类别/科室的细分准确率

用户主观满意度评分

系统响应时间分析

Q18:如果您发现某在线问诊APP的智能分诊多次将“皮疹”症状错误分诊，您认为首先应该向开发团队反馈改进哪个环节？

填空1

在线问诊APP智能分诊准确性与科室匹配度测评调研

介绍

本模板旨在提供在线问诊APP智能分诊功能准确性的专业测评方案。帮助您评估科室匹配度、发现系统逻辑缺陷、优化用户体验，适合医疗产品经理、研发团队和质检人员对智能导诊系统进行量化评估与持续改进。

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