这张图包含上下两幅技术路线图，围绕医疗 AI 大模型服务需求开展研究，整体框架分为研究思路、研究内容、研究方法三大列。上方流程图整体研究思路依次为提出问题、理论框架、需求识别、实证分析、优先排序、策略输出；先梳理研究背景、目标意义与文献基础，依托 Kano 模型结合 Better‑Worse 扩展搭建理论框架；提取得到 13 个需求维度、72 项服务需求，采用多阶段分层整群抽样完成三轮问卷调研，以上海 18 家医疗机构为调研对象，获取 2872 份有效样本；接着开展 Kano 分类、SI 与 DSI 敏感度、四象限分析，再综合完成需求属性‑敏感度优先级判定，区分必备、期望、魅力、无差异需求，最后输出差异化供给、医监融合相关研究结论。下方流程图进一步细化该研究过程，将实证部分细化为调查分析环节，把需求划分成诊前就诊、诊疗临床辅助、诊后管理支持三类；完成信效度检验之后进行 Kano 属性归类统计，再借助 Better‑Worse 四象限与 S 值完成需求优先排序，识别出核心高敏感需求与保障重点，最终形成差异化需求服务、医监融合场景、数据安全层面的对策建议。两张路线图展现了从理论构建、问卷实证分析到对策产出的完整科研流程。无论进行毕业论文技术路线参考、Kano 模型实证研究学习还是课题方案设计都可以借鉴该思路。