如何将模糊的描述转化为清晰的问题定义？

需要明确问题描述的核心要素。以医疗系统为例，模糊的描述如"救护车滞留"应细化为具体场景和量化指标，例如"暴雨期间每小时救护车滞留数量及原因"。这要求从定性描述转向定量分析，通过数据收集建立关联。

应识别模糊描述中的关键变量。救护车滞留可能由多因素导致，需分解为"道路积水深度"、"信号灯故障率"、"急诊呼叫类型分布"等子问题，每个子问题可独立定义目标。

技术手段上，可借助自然语言处理工具分析文本中的关键信息。例如，通过情感分析区分"腹痛"的主观感受程度，或利用实体识别技术提取术语与标准编码的映射关系。这需要构建领域知识图谱作为映射基础。

跨机构协作中，需统一术语标准。以HL7标准为例，应明确临床术语映射的规则库，通过"语义转换中间件"实现"自然语言→标准编码"的自动化转换。具体可参考E11.9等国际编码规范，建立术语-编码对应表并持续更新。

最后，将问题定义转化为可执行方案需考虑资源约束。例如，语音语义增强模块需平衡算法精度与计算资源消耗，选择合适的阈值作为验收标准。同时，需通过A/B测试验证改进效果，确保解决方案在现实条件下的可行性。

将模糊描述转化为清晰问题定义的核心步骤包括：分解为具体指标、识别关键变量、应用技术工具进行量化分析、建立标准化映射规则、并考虑实际约束条件。这要求问题定义既要有足够的粒度支撑决策，又要保持简洁以便实施。