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1. 需求分析與業(yè)務理解1.1 臨床診斷流程
根據臨床經驗，眩暈的臨床診斷是有固定流程的，如下圖所示：
參考來源：吉林大學中日聯誼醫(yī)院耳鼻咽喉頭頸外科 鄭軍 眩暈概述
1.2 臨床痛點
根據臨床經驗，對于眩暈的診斷和問診已經形成了比較明確的診斷流程，但醫(yī)生需要詢問的問題比較多，對于每位患者，大部分問診都是重復的，而且還需要書寫問診記錄，所以需要耗費較長的時間。在醫(yī)生比較繁忙和疲憊時，或者對于沒有經驗的醫(yī)生，往往可能會漏掉某些問題，導致漏診或誤診。
從技術上來說自動問診，語音問診最大的難點和痛點就是通話質量差、有回聲、噪聲感染、在網絡差的時候會表現出更差的通話等，這些問題都是技術上需要克服的難點，如果進行自研，會消耗很大的時間和精力在這上面，但同時又不得不重視這一領域，所以業(yè)內對這一問題的解決呼聲很高，希望出現技術可靠、功能穩(wěn)定，快速集成的解決方案。
1.3 臨床需求
為了提升臨床上對眩暈診斷的準確性以及診斷的效率，擬研發(fā)眩暈智能語音問診產品，其應用場景有如下兩種模式：
模式1：線上模式
模式2：線下模式
2. 整體設計方案2.1 產品架構
整個產品在邏輯上可以劃分為客戶端和服務端兩部分，客戶端分為患者端和醫(yī)生端，基本功能相似，包括交互界面、登錄管理、語義播放和語音接收等功能，醫(yī)生端還包括問診記錄的瀏覽及編輯交互界面。服務端包括問答管理子系統(tǒng)、問診記錄管理子系統(tǒng)、系統(tǒng)管理子系統(tǒng)和支撐數據庫。
2.2 技術架構
技術架構可分為客戶端和服務端兩大部分，客戶端直接面向終端客戶，包括患者端和醫(yī)生端，其中的核心技術包括回聲消除、噪音抑制(NS)、語音端點檢測(VAD)等，集成 SDK提供的先進技術，專注于為企業(yè)提供跨平臺的音頻解決方案，實現通話過程中的回聲消除、噪音抑制、會議混音等。另外內置Opus、Speex以及PCM編解碼；實時接收多路音頻輸入，輸出混音音頻。而且提供多平臺支持，支持、iOS、、Linux及嵌入式Linux系統(tǒng)。
服務端包括語音數據處理層、文本數據處理層、程序邏輯層、技術支撐層和數據支持層。語音數據處理層包括語音合成(TTS)和自動語音識別(ASR)。文本數據處理層包括自然語言處理、知識圖譜和知識推理。程序邏輯層包括問答系統(tǒng)和問診記錄管理，承載了系統(tǒng)的業(yè)務核心。技術支撐層為整個系統(tǒng)提供了基礎技術的支撐。數據支持層為上層提供模型、詞庫、問答庫、推理依賴的本體知識庫以及業(yè)務中間和結果數據的存儲服務。
2.3 總體設計亮點或優(yōu)勢
整體架構設計的亮點主要體現在以下兩個方面：
（1）集成了先進的 SDK：整個系統(tǒng)以語音作為交互指令，所以對接收的語音的質量控制直接關系到服務端提供服務的質量。 SDK提供的回聲消除、噪音抑制等關鍵技術很好地保證了接收的語音數據的質量。
（2）文本語義的理解：對自然語言處理后的結果，通過知識圖譜和知識推理對結構化數據進行了比較準確的語義理解和語義擴展，使得問答系統(tǒng)在理解回答的語義以及是否答非所問起到的關鍵的作用，也決定了問答系統(tǒng)的正確問答邏輯，最終決定了問診的質量。
3. 項目實施方案3.1 項目培訓
3.2 費用預算
