? 全诊通 Aioclinic 2025 最新 AI 医生助理功能：智能导诊 + 预问诊详解
医疗行业正在经历一场静悄悄的革命，AI 技术的深度应用正在重塑传统就医模式。全诊通作为国内医疗 AI 领域的领军者，2025 年推出的最新 AI 医生助理功能 —— 智能导诊和预问诊，堪称医疗服务效率提升的 “加速器”。这两项功能如何改变就医体验？又有哪些值得关注的技术亮点？让我们一起深入解析。
? 智能导诊：精准分诊的 “智能大脑”
? 功能核心：从 “模糊匹配” 到 “精准定位”
传统导诊往往依赖固定的症状 - 科室对应表，容易出现 “头痛医头脚痛医脚” 的问题。全诊通的智能导诊基于RAG（检索增强生成）技术和Milvus 向量搜索引擎，构建了一个动态的医疗知识库。患者输入症状后，系统会同时检索全院通用知识库和院区专属知识库，例如判断 B 超检查是针对消化系统还是妇科问题，结合患者年龄、性别等信息，通过鉴别诊断逻辑生成个性化科室推荐。
? 实际应用：让 “挂错号” 成为历史
以某市第一人民医院为例，全诊通智能导诊已覆盖导诊 + 预问诊 + 门诊 + 住院 + 手术全场景。患者通过医院小程序描述症状，系统不仅能推荐科室，还能提供就诊流程查询（如 B 超是否需要空腹）、检查项目建议等实用信息。数据显示，该系统使科室推荐准确率提升至 92%，患者因挂错号导致的重复就诊率下降了 40%。
?️ 技术突破：多模态交互与快速响应
全诊通智能导诊支持语音、文字、图片多模态输入，患者即使无法准确描述症状，也能通过上传检查报告或拍摄患处图片辅助诊断。系统响应速度达到2 秒内生成推荐结果，语义识别准确率超过 90%，远超行业平均水平。
? 预问诊：医患沟通的 “提前量”
? 功能逻辑：模拟医生思维的 “虚拟助手”
预问诊功能通过AI 对话机器人模拟临床医生的问诊逻辑，从主诉症状、伴随症状、诊疗情况、既往史、家族史等维度进行深度提问。患者在候诊期间即可完成初步病史采集，系统自动生成结构化预诊病历，同步至医生工作站。医生接诊前就能掌握患者基本情况，问诊时间平均缩短 30%。
⚠️ 急症预警：守护生命的 “隐形防线”
全诊通预问诊系统内置急症识别模型，通过分析患者描述的症状严重程度、持续时间等因素，自动触发高亮预警提醒。例如，患者提到 “胸痛伴呼吸困难”，系统会立即提示医护人员优先处理，确保急症患者快速进入绿色通道。这一功能在成都三院的应用中，成功将急症患者平均等待时间缩短至 15 分钟以内。
? 数据价值：构建患者健康 “数字孪生”
预问诊采集的信息不仅用于当前诊疗，还会整合到患者的全生命周期健康档案中。通过分析长期健康数据，系统能为患者提供个性化健康管理建议，如慢性病患者的用药提醒、复诊计划等。以杭州某三甲医院为例，预问诊系统使患者健康指标异常发现率提升 25%，慢性病管理效率提高 40%。
? 技术底层：全诊 AI 的 “硬核支撑”
? 全诊医学大模型：医疗知识的 “超级大脑”
全诊通自主研发的全诊 GPT是专为医疗场景设计的大语言模型，经过千万字医学文本语料和数万份医学模板的训练，能准确理解专业术语和临床逻辑。例如，系统能识别 “肾盂” 与 “剩余” 的语音差异，避免因语音识别错误导致的病历偏差。
? Milvus 向量引擎：数据检索的 “高速公路”
在智能导诊和预问诊中，Milvus 承担着高维数据存储与检索的核心任务。它将医学文献、病例库、临床指南等非结构化数据转化为向量表征，支持跨库联合检索和毫秒级响应。例如，医生在接诊时启动全诊 AI，系统能实时检索相关病例和指南，为诊断提供实时决策支持。
? 数据安全：医疗信息的 “保险箱”
全诊通采用数据脱敏 + 匿名处理技术，确保患者隐私信息不泄露。所有数据传输均通过加密通道进行，符合《个人信息保护法》和医疗行业数据安全标准。系统还支持权限分级管理，不同角色的医护人员只能访问与其职责相关的数据。
? 行业价值：重塑医疗服务效率范式
⏳ 医生减负：从 “文书奴隶” 到 “诊疗专家”
传统门诊中，医生约 40% 的时间用于病历书写。全诊通 AI 医生助理通过 ** 语音识别（ASR）+ 图片识别（OCR）** 自动生成病历草稿，医生仅需简单修改即可使用，病历书写时间节省 75%。这使得医生能将更多精力投入到与患者的深度沟通和复杂病情诊断上。
? 医院增效：从 “粗放管理” 到 “精准运营”
对于医院而言，智能导诊和预问诊优化了门诊流量分配，减少了科室间的患者积压。以常州市第一人民医院为例，引入全诊通系统后，日均诊疗量提升 15%，患者满意度从 82% 提高至 91%。此外，系统生成的结构化病历数据还能为医院管理提供决策支持，如药品库存预警、医保控费分析等。
? 基层赋能：从 “资源不均” 到 “普惠医疗”
全诊通的产品已在16 省 50 + 家大中型医院、15000 + 医疗机构落地，尤其在基层医疗场景中发挥显著作用。例如，通过远程预问诊和AI 辅助诊断，偏远地区的患者也能享受到三甲医院级别的诊疗服务，有效缓解了医疗资源分布不均的问题。
? 商业落地：从技术创新到价值转化
? 融资助力：B 轮 2500 万元加速场景拓展
2025 年 7 月，全诊通完成 B 轮融资，资金将用于产品线扩展和医院场景深化。目前，其 AI 医生助理已形成基础版、专业版、旗舰版等多层次产品体系，价格从3600 元 / 年到 6800 元 / 年不等，满足不同规模医疗机构的需求。
? 国际对标：全诊通的差异化优势
与国际竞品 Abridge 相比，全诊通不仅覆盖诊间病历书写，更强调全流程服务。例如，Abridge 主要聚焦诊间对话记录，而全诊通的预问诊能提前采集病史，急症预警功能更是行业首创。此外，全诊通支持多模态交互和方言识别，更贴合国内医疗场景需求。
⚠️ 挑战与展望
? 技术迭代：从 “单一场景” 到 “多模态融合”
尽管现有功能已显著提升效率，但全诊通并未止步。未来计划开发多模态端到端医疗大模型，整合医学影像分析、病理报告解读等功能，实现从症状识别到治疗方案推荐的全链条智能化。例如，在超声检查中，AI 不仅能生成报告，还能结合病史和检查结果给出初步诊断建议。
? 医患适应：从 “技术工具” 到 “医疗伙伴”
部分医生对 AI 辅助存在信任壁垒，担心过度依赖技术导致诊疗能力退化。全诊通通过临床培训 + 数据验证逐步建立医生信心，例如展示 AI 生成病历的90% 引用率和45% 质量提升数据。同时，系统设计强调人机协作，医生可随时中断或修改 AI 建议，确保诊疗决策权始终掌握在专业人员手中。
? 合规发展：从 “快速扩张” 到 “稳健前行”
随着 AI 医疗应用的普及，伦理与合规成为不可忽视的议题。全诊通积极参与行业标准制定，其预问诊系统已入选浙江省卫生健康信息化十佳案例。未来，公司将持续优化算法可解释性，确保 AI 决策过程透明、可追溯，为医疗 AI 的规范化发展树立标杆。
? 总结
全诊通 2025 年推出的智能导诊和预问诊功能，不仅是技术创新的产物，更是医疗服务理念的革新。通过精准分诊、高效问诊、数据赋能，它们正在重构医患关系，让医疗服务更有温度、更有效率。随着全诊医学大模型的持续进化和 Milvus 向量引擎的深度应用，我们有理由期待，全诊通将在AI + 医疗领域创造更多可能，为健康中国战略贡献更大力量。
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