智能接口能力与适用边界
本页用于说明智能接口目录下各类能力的适用场景、推荐组合方式和使用边界。
智能接口更适合承担自然语言理解、症状文本结构化、导诊分流、疾病候选补充和药品信息推荐等任务。
适用场景
- 导诊与问病助手
- 健康咨询机器人和在线客服分流
- 症状搜索与结构化标签提取
- 与医疗内容、医院搜索、药品信息联动的推荐场景
- 需要将自然语言输入转为结构化医疗实体的场景
能力范围
智能接口目录当前主要包含四类能力：
1. 智能实体识别
适合用于：
- 从自然语言文本中抽取疾病、症状、药物、科室、地区、机构等结构化实体
- 为搜索、导诊、问病、推荐和内容召回提供标准化输入
- 对原始用户输入做高亮、标签化和结构化分析
当前公开文档披露的识别准确率为 92.5%，支持疾病、症状、药物、科室、身体部位、医学操作、组织机构、地区、检查检验、人群、年龄、持续时间、食物等多类实体识别。
2. 自然语言智能分诊
适合用于：
- 根据症状文本给出科室预测结果
- 作为导诊主流程中的分流建议能力
- 在挂号、导医、分诊问答中提供下一步就诊方向
3. 自然语言智能问病
适合用于：
- 根据症状文本给出疾病候选
- 作为导诊结果后的补充参考
- 连接知识库、科普内容或疾病详情页
4. 自然语言智能推荐用药
适合用于：
- 根据症状或疾病相关文本推荐相关药品候选
- 作为内容补充、药品入口或相关推荐能力
- 与药品信息目录联动，补齐药品详情或跳转入口
推荐组合方式
智能接口通常不建议单独孤立使用，更适合按下面的顺序组合：
- 先调用 智能实体识别，提取疾病、症状、药物、科室等结构化实体
- 再调用 自然语言智能分诊，输出科室建议
- 如需补充疾病方向，再调用 自然语言智能问病
- 如需补充药品信息入口，再调用 自然语言智能推荐用药
如果需要把科室建议进一步落到具体医院，可继续结合 医院信息能力与数据说明 和 医院机构搜索与建档方案 使用。
推荐页面形态
智能接口比较适合以下产品形态：
- 症状输入框 + 科室建议卡片
- 问答式导诊助手
- 搜索框 + 结构化实体高亮
- 疾病候选列表 + 科室建议 + 药品入口组合页
结果理解方式
智能接口返回结果在业务上建议按下列方式理解：
- 分诊接口结果：理解为「推荐科室」或「科室建议」
- 问病接口结果：理解为「候选疾病参考」
- 推荐用药接口结果：理解为「相关药品信息参考」
- 实体识别接口结果：理解为对输入文本的结构化解析结果
这些结果默认都属于智能辅助输出，而不是正式医疗结论。
使用建议
- 前台页面应区分结构化识别结果、推荐结果和业务侧二次加工结论
- 对低置信度结果，建议增加人工客服、医生咨询或线下就医升级处理路径
- 若结果需要跳转到医院、疾病、药品详情页，建议与对应数据目录联动使用，而不是只停留在推荐列表
- 在日志中保留原始输入、识别实体、推荐结果和最终用户点击路径，便于后续优化
- 对
score、意图评分和候选列表应设定业务阈值，避免在低置信度情况下输出过强结论
适用边界
智能接口能力适合做辅助判断，不适合直接承担以下职责：
- 替代执业医生作出正式诊断
- 作为唯一的治疗、处方或用药决策依据
- 在高风险场景中绕过人工审核直接输出强结论
- 以确定性文案替代医疗建议、临床意见或专业判断
对于急症、重症、儿童、孕产妇、高龄人群等敏感场景，建议增加更严格的业务控制，例如人工复核、低置信度拦截和线下就医引导。
如需完整理解展示和合规要求，建议继续阅读 合规与使用边界。