Dify可在15分钟内上线具备多轮追问、ICD-10科室匹配与风险提示能力的健康预诊Agent，需选择Agent类型、配置变量管理、接入医疗知识库或SpringAI服务，并设置四步工作流确保精准分诊。
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你需要让患者在挂号前就得到专业、可信赖的初步健康评估，避免挂错科室跑冤枉路，同时减轻人工分诊压力。Dify能帮你15分钟内上线一个具备症状分析、科室匹配、风险提示能力的预诊Agent，它不是简单问答机器人，而是会主动追问“疼痛持续几天了？”“是否伴随发热？”，并根据ICD-10标准术语自动关联科室与初筛建议。
创建预诊专用Agent应用
登录Dify控制台（cloud.dify.ai）→ 点击【新建应用】→ 在类型选择页【必须选择“Agent”而非“Chatbot”或“Workflow”】。选错类型将导致后续无法启用多轮追问与工具自动调度功能。
应用名称直接填“健康预诊助手”，描述字段写：“依据患者主诉症状，执行三步预判：①识别核心症状关键词 ②匹配ICD-10标准科室分类 ③输出初筛建议与风险提示”。描述越贴近真实业务逻辑，Dify底层模型对医疗语义的理解越准。
点击创建后，系统自动进入配置界面，此时不要跳过“变量管理”开关——它会自动记录患者年龄、性别、症状持续时间等关键字段，供后续步骤调用。
接入权威医疗知识库
方法一：上传结构化科室映射表
在左侧菜单进入【知识库】→ 点击【新建知识库】→ 命名为“ICD-10科室映射表”→ 上传你准备好的Excel文件（含列：症状关键词、ICD-10编码、推荐科室、禁忌提示）。上传后点击【处理】，等待状态变为“已完成”。
方法二：连接SpringAI医疗MCP服务
若已部署SpringAI医疗接口，在【工具】页点击【添加工具】→ 选择【OpenAPI】→ 粘贴MCP服务的YAML文档URL → Dify自动解析出GET /symptom/match和GET /department/risk两个端点 → 勾选这两个接口 → 保存。该方式支持实时调用最新临床指南，但需确保SpringAI服务已配置JWT鉴权且响应头含Content-Type: application/json。
配置核心预诊工作流
第一步：设置初始症状提取节点
在【工作流】编辑器中，拖入一个“LLM节点”，输入系统提示词：
“你是一名三甲医院分诊护士，正在为患者做挂号前预评估。请严格按以下步骤操作：①从用户输入中精准提取症状实体（如‘左下腹绞痛’‘晨起干咳3天’），忽略修饰词；②若未提及部位/性质/时长，必须追问；③输出JSON格式：{‘symptom_entities’: [‘…’], ‘missing_info’: [‘部位’,‘时长’]}。”
第二步：添加条件分支判断
拖入“条件节点”，设置判断逻辑为：当上一步输出中的missing_info数组长度＞0时，走“追问路径”；否则走“匹配路径”。这一步不能省——漏掉追问会导致误判率飙升30%以上。
第三步：连接科室匹配工具
在“匹配路径”分支末端，拖入你已启用的知识库工具或SpringAI OpenAPI工具 → 设置输入参数为symptom_entities数组 → 开启“高亮匹配段落”开关（便于医生快速核对依据）→ 保存节点。
第四步：插入风险拦截层
在工具调用节点后，再加一个LLM节点，系统提示词写：“你已获得科室匹配结果。现在检查：若症状含‘突发胸痛’‘意识模糊’‘咯血量＞50ml’等高危关键词，必须插入免责声明：‘⚠️该建议不能替代急诊就诊，请立即前往最近医院急诊科’。其他情况输出标准化建议：‘建议优先挂号[科室名]，初筛项目包括[检查项]’。”
