AI 医疗问诊助手

某互联网医院日均问诊量超 8000 次，医生重复性问诊占用大量时间。

所属行业为医疗健康，业务合规与数据安全优先级高，流程需兼顾效率与可审计。

现有工具链割裂，同一业务数据需在多个系统重复录入，报表口径不一致，决策滞后明显。

客户希望通过一次可落地的数字化建设，建立可扩展、可运维、可持续迭代的业务系统底座。

围绕「AI 医疗问诊助手」，客户明确提出以下目标：需要 AI 预问诊、症状分析与科室推荐，生成结构化病历供医生参考。

验收标准强调可用性、可运维与可扩展：高峰期稳定、操作可培训、接口可扩展，并提供完整部署文档与培训材料。

重点能力包括：预问诊对话、症状分析、科室推荐、病历生成、合规审核、医生工作台等模块，并预留后续 AI 增强或业务扩展接口。

伽蓬团队采用「业务梳理 → 架构设计 → 迭代交付 → 运营优化」的实施路径落地AI 医疗问诊助手。

基于医学知识图谱与大模型构建预问诊引擎，确保合规前提下辅助医生决策。

对历史数据迁移制定清洗规则与回滚方案，上线采用试点门店/部门先行，再全量推广，降低切换风险。

项目过程中与业务方共创原型与验收标准，确保功能贴合一线操作习惯，降低上线阻力。

Python + FastAPI + PostgreSQL + 知识图谱 + 大模型 API。

部署支持容器化与环境隔离（开发/测试/生产），配套日志采集、链路追踪与备份恢复策略；数据库按业务域拆分索引与读写策略，热点数据使用缓存加速；对外通过标准化 API / Webhook 对接 ERP、CRM、支付、短信或物联网设备。

安全方面落实身份认证、权限分级、传输加密与操作审计，满足企业级上线要求。

医生单次问诊时间缩短 40%，患者满意度提升 22%，分诊准确率达 92%。

除量化指标外，项目还带来流程标准化、数据口径统一与组织协同效率提升：管理层可基于实时看板决策，业务人员减少重复录入，IT 团队获得可维护的代码与文档资产。

上线后提供培训、运维巡检与迭代排期，持续根据业务反馈优化体验与性能，形成长期合作的数字化建设节奏。