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
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）
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？
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）。
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
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
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。
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
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
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
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
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？
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
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）
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
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
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？