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
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
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？
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
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。
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
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
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
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
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？
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
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。
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