通讯作者: 杨鹏程, yang_pc@yeah.net

DOI：10.12201/bmr.202609.00005

Construction of a Multilingual Hospital Intelligent Customer Service System for Xinjiang Based on Large Language Models

• 摘要：目的/意义针对新疆多民族聚居区语言障碍导致的就医流程复杂、导诊效率低等问题，构建高效、公平的本地化智能客服系统，提升少数民族患者就医体验与服务可及性。方法/过程基于Qwen3大模型与RAG技术，构建汉、维、哈三语交互系统，集成多语种语音交互与 RAG 检索，采用轻量化部署以适应边疆网络条件，并在新疆某三甲医院试点三个月。结果/结论预约挂号成功率由60%提升至92%，平均响应时间从8min缩短至15s，多语种用户满意度达91%。该系统有效缓解语言壁垒，显著提升医院服务效率与患者满意度，为人工智能赋能民族地区医疗公平提供可复制的技术范式。

  关键词： 大语言模型; 多语种; 医院智能客服

   

  Abstract: Objective/Significance: To address the issues of complex medical procedures and low triage efficiency caused by language barriers in multi-ethnic regions of Xinjiang, this study develops an efficient and equitable localized intelligent customer service system, aiming to improve healthcare accessibility and the medical experience for ethnic minority patients.Methods/Process: Based on the Qwen3 large language model and retrieval-augmented generation (RAG) technology, a trilingual interactive system (Chinese, Uyghur, and Kazakh) was constructed, integrating multilingual voice interaction and RAG-based knowledge retrieval. The system adopts lightweight deployment strategies to adapt to the limited network conditions in border areas and was piloted for three months at a tertiary hospital in Xinjiang.Results/Conclusion: The appointment registration success rate increased from 60% to 92%, the average response time decreased from 8 minutes to 15 seconds, and user satisfaction among multilingual patients reached 91%. The system effectively alleviates language barriers, significantly enhances hospital service efficiency and patient satisfaction, and provides a replicable technical paradigm for leveraging artificial intelligence to promote healthcare equity in ethnic regions.

  Key words: Slarge language model; multilingual; hospital intelligent customer service

  提交时间：2026-09-03

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