对话系统是以自然语言形式实现人机交互的计算机程序，其技术架构包含语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、对话管理（DM）、自然语言生成（NLG）和语音合成（TTS）五大核心模块。根据交互目标可分为任务型和开放领域两类，前者专注于完成特定指令（如订票、问诊），后者强调自由对话能力。截至2024年研究显示，医疗领域成为对话系统的重要应用场景，尤其在电子病历分析和循证医学决策方面取得显著进展。技术发展可追溯至20世纪60年代，随着深度学习和迁移学习技术的突破，基于Transformer架构的模型逐渐取代传统规则方法成为主流实现方案。

系统由语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成和语音合成模块构成链式处理流程。语音识别模块将用户输入的语音信号转换为文本；自然语言理解模块通过意图识别和语义槽填充技术解析用户指令；对话管理模块采用状态机或机器学习模型维护对话上下文；自然语言生成模块根据结构化数据生成符合语义的文本回复。

系统性能通过六大维度评估：回答准确率（衡量知识库覆盖度）、语义相似度（计算回复与标准答案的余弦距离）、用户满意度（采集交互反馈数据）、任务完成率（统计指令执行成功率）、响应时间（端到端处理延迟）及多样性指标（评估回复丰富度）。

截至2024年，对话系统在医疗领域形成研究方向：基于电子病历的智能问诊、病历结构化信息抽取和循证医学决策支持。国内研究聚焦医疗问答系统与实体识别技术结合，国际研究则关注对话系统在健康记录分析中的突变检测技术。典型医疗对话系统需集成知识图谱和预训练模型，解决医学术语理解和诊断逻辑推理双重挑战。

技术演进历经三个阶段：1960-1990年的规则驱动时期采用有限状态机建模；2000-2010年统计学习方法引入隐马尔可夫模型；2012年后深度学习推动端到端系统发展，代表性商用系统包括Siri（2011）、Google Now（2012）和Cortana（2014）。2023年生成式AI技术突破使对话系统实现多轮追问和推理功能。