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智能分诊服务 FunctionCode | 暂无 ​

智能分诊是一款基于人工智能技术的医疗辅助接口，旨在通过分析患者输入的症状描述或健康问题，快速、精准地推荐最适合的医生科室或诊疗方向。该接口结合自然语言处理（NLP）、医疗知识图谱及机器学习算法，模拟专业分诊逻辑，帮助患者或医疗平台高效匹配医疗资源，降低误诊风险，优化就医流程。

简介 ​

  • 症状智能解析，支持文本、语音转文本等多种输入形式，自动提取症状关键词（如部位、持续时间、严重程度等）。

  • 科室精准推荐，根据症状关联度输出推荐科室列表（如呼吸内科、皮肤科、骨科等），并标注匹配概率及推荐依据。

适用场景： ​

  • 在线问诊平台：引导患者挂号前选择正确科室，减少无效问诊。

  • 医院自助服务系统：优化院内导诊流程，缓解分诊台压力。

  • 急诊预检分诊：辅助快速识别高危患者，提升急救效率。

正式环境 测试环境
https://api.linkingopen.com/service/ser-b007/https://api.linkingopen.com/test/service/ser-b007

1、分诊接口 ​

  • 接口地址：/api/ai/triage/consult

请求参数 ​

名称 描述 类型 必填
hospitalId医院唯一标识，平台提供String是
token用户会话token , 详见 创建用户会话String是
questId问题唯一标识String是
quest问题String是
stream流式响应，默认否Boolean否
user用户信息User否

User ​

名称 描述 类型 必填
age年龄Integer否
sex性别（0女，1男）Integer否

返回参数 ​

名称 描述 类型 必填
streamAnswer流式返回答案String是
departments推荐科室列表，如果有则分诊结束Department[]否
doctors推荐医生列表，如果有则分诊结束Doctor[]否
flowStatus多轮对话状态（END 结束，PROCESS 进行中）String是

Department ​

名称 描述 类型 必填
deptCode科室代码String是
deptName科室名称String是
deptUrl科室URLString是
deptPartition科室所在院区String否
deptWeight科室权重Integer否

Doctor ​

名称 描述 类型 必填
doctorCode医生代码String是
doctorName医生名称String是
doctorTitle医生职称String是
doctorUrl医生URLString是
doctorWeight医生权重Integer否
doctorPartition医生所在院区String否
goodAtDisease擅长疾病String[]是

接口示例 ​

说明：

  • flowStatus = "END" 时，推荐科室和医生 ，否则继续追问
json
{
    "hospitalId": "1234",
    "token": "3255f44d8e9792e59aa8f7c179040866",
    "questId": "e94ca1133bebdc571abd247534bdf5b9",
    "quest": "头痛",
    "user": {
        "age": 30,
        "sex": 1
    }
}
json
  {
    "code": 0,
    "message": "操作成功",
    "data": {
        "streamAnswer": "根据您的描述，您可能患有慢性咽炎或其他喉部疾病。建议您前往耳鼻喉科进行进一步检查和治疗。祝您早日康复！",
        "flowStatus": "END",
        "departments": [
            {
                "deptCode": "1000",
                "deptName": "耳鼻喉科",
                "deptUrl": "http://digitaltwin.linkingcloud.cn/ebhk/guahao",
                "deptPartition": "东院",
                "deptWeight": 1
            }
        ],
        "doctors": [
            {
                "doctorCode": "1000",
                "doctorName": "A医生",
                "doctorTitle": "主任医师",
                "doctorPartition": "西院",
                "doctorUrl": "http://digitaltwin.linkingcloud.cn/ebhk/ays/guahao",
                "doctorWeight": 1,
                "goodAtDisease": [
                    "慢性咽炎"
                ]
            }
        ]
    }
}

2、创建用户会话 ​

  • 接口地址：/api/ai/intenation/createSession

请求参数 ​

名称 描述 类型 必填
hospitalId医院唯一标识，平台提供String是
userId用户唯一标识String是

返回参数 ​

名称 描述 类型 必填
token用户会话token ， 2小时有效String是

接口示例 ​

json
{
    "hospitalId": "1234",
    "userId": "222"
}
json
  {
    "code": 0,
    "message": "操作成功",
    "data": {
        "token": "xxx",
    }
  }

3、科室医生同步 ​

  • 接口地址：由调用方提供 POST 接口地址

返回参数 ​

名称 描述 类型 必填
tenantId服务商唯一标识，平台提供String否
hospitalId医院唯一标识，平台提供String是
departments科室列表Department[]是

Department ​

名称 描述 类型 必填
deptCode科室代码String是
deptName科室名称String是
deptUrl科室URLString是
deptWeight科室权重Integer否
deptPartition科室所在院区String否
doctors医生列表Doctor[]是

Doctor ​

名称 描述 类型 必填
doctorCode医生代码String是
doctorName医生名称String是
doctorTitle医生职称String是
doctorUrl医生URLString是
doctorWeight医生权重Integer否
doctorPartition医生所在院区String否
goodAtDisease擅长疾病String[]是

接口示例 ​

json
{
    "code": 0,
    "message": "操作成功",
    "data": {
        "tenantId": "",
        "hospitalId": "1234",
        "departments": [
            {
                "deptCode": "1000",
                "deptName": "耳鼻喉科",
                "deptWeight": 1,
                "deptPartition": "东院",
                "deptUrl": "http://digitaltwin.linkingcloud.cn/ebhk/guahao",
                "doctors": [
                    {
                        "doctorCode": "1000",
                        "doctorName": "A医生",
                        "doctorTitle": "主任医师",
                        "doctorWeight": 1,
                        "doctorPartition": "西院",
                        "doctorUrl": "http://digitaltwin.linkingcloud.cn/ebhk/ays/guahao",
                        "goodAtDisease": [
                            "慢性咽炎"
                        ]
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}