feat(iit): Implement real-time quality control system

Summary:

- Add 4 new database tables: iit_field_metadata, iit_qc_logs, iit_record_summary, iit_qc_project_stats

- Implement pg-boss debounce mechanism in WebhookController

- Refactor QC Worker for dual output: QC logs + record summary

- Enhance HardRuleEngine to support form-based rule filtering

- Create QcService for QC data queries

- Optimize ChatService with new intents: query_enrollment, query_qc_status

- Add admin batch operations: one-click full QC + one-click full summary

- Create IIT Admin management module: project config, QC rules, user mapping

Status: Code complete, pending end-to-end testing
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

docs/03-业务模块/IIT Manager Agent/05-测试文档/IIT Manager Agent 策略汇报与讨论材料.md

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+# **IIT Manager Agent：智能化临床研究管理解决方案**
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+## **—— 策略汇报与核心机制讨论稿**
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+**汇报对象：** 临床研究负责人(PI)、申办方策略官、临床方法学专家
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+**汇报目标：** 确认 Agent 的行为准则、记忆逻辑与风险控制策略
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+**日期：** 2026-02-05
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+## **1\. 核心愿景：我们要打造什么样的 AI 助手？**
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+我们开发的不仅仅是一个问答机器人，而是一个**24/7 在线的、具备“长期记忆”与“合规意识”的虚拟项目经理**。
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+它旨在解决 IIT（研究者发起的临床研究）中的三大痛点：
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+1. **数据质控滞后**：往往等到数据锁库前才发现录入错误，修正成本极高。  
+2. **项目记忆断层**：CRC/CRA 人员流动导致对患者情况、历史决策的记忆丢失。  
+3. **执行偏差**：方案（Protocol）执行细节依赖个人经验，难以标准化。
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+## **2\. 策略架构：严谨与智能的“双脑”平衡**
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+为了适应临床研究既要“死扣方案”又要“灵活应变”的特点，我们设计了\*\*“双脑协同”\*\*模型：
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+### **🧠 左脑（严谨执行者）—— 对应“SOP 质控引擎”**
+
+* **角色**：像一位铁面无私的质控员（QC）。  
+* **职责**：执行入排标准、访视窗口、不良事件（AE）逻辑检查。  
+* **特点**：**零容忍**。它不依赖 AI 的“猜测”，而是基于既定的医学逻辑规则。如果方案规定年龄必须 \<75岁，76岁的患者绝对无法通过。  
+* **价值**：确保合规性，规避审计风险。
+
+### **🎨 右脑（智能助理）—— 对应“ReAct 推理引擎”**
+
+* **角色**：像一位经验丰富的 CRC 组长。  
+* **职责**：回答模糊问题（“查一下最近发烧的病人”）、生成周报、解读复杂方案。  
+* **特点**：**灵活**。它能理解自然语言，综合多维度信息给出建议，并具备主动性（如主动提醒访视）。  
+* **价值**：提高效率，降低沟通成本。
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+## **3\. 核心议题：记忆系统（Memory System）的策略设置**
+
+**这是需要方法学团队重点讨论的部分。**
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+临床试验周期长达 1-3 年，普通的 AI 聊几句就“忘事”。我们设计了仿生的\*\*“三层记忆体系”\*\*，让 Agent 能够陪伴项目全周期。
+
+### **3.1 记忆分层与业务含义**
+
+| 记忆层级 | 对应业务场景 | 策略价值 |
+| :---- | :---- | :---- |
+| **L1：短期流水账** *(Working Memory)* | **“刚才说了什么”** 如：刚才提到的患者 ID 是多少？ | 保证对话连贯性，像人一样交流，无需重复上下文。 |
+| **L2：项目热记忆** *(Active Context)* | **“当前关注焦点”** 如：P003 患者依从性差需重点盯防；PI 偏好简报。 | **个性化与主动性**。Agent 知道每个人的角色偏好，也知道当前项目的“风险点”，不再是冷冰冰的机器。 |
+| **L3：项目历史书** *(Project Archive)* | **“项目大事记”** 如：3个月前为什么修改了入排标准？上周的 SAE 判定结论是什么？ | **对抗人员流动**。即使 CRC 换人，Agent 依然记得项目的所有历史决策和关键事件，实现“无缝交接”。 |
+
+### **3.2 待讨论的策略问题（请方法学团队决策）**
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+**Q1：什么样的信息值得进入“历史书”（L3）？**
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+* *现状*：我们设定周报自动归档。  
+* *讨论*：是否需要将每一次“违规录入”都永久记录？还是只记录“经人工确认的违规”？这涉及到未来审计的痕迹管理。
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+**Q2：Agent 的“主动性”边界在哪里（基于 L2 热记忆）？**
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+* *场景*：Agent 发现某患者有脱落风险（基于过往对话）。  
+* *讨论*：是仅仅在周报中提示？还是每天早上发消息提醒 CRC？还是直接向 PI 发出预警？我们需要定义“打扰预算”。
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+## **4\. 安全与合规：隐私保护策略**
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+针对临床数据的敏感性，我们在技术底层执行了严格的\*\*“隐私隔离策略”\*\*（Phase 1.5 重点任务）：
+
+1. **PII 信息物理隔离**：  
+   * Agent 的大脑（大模型）**永远看不到**患者的真实姓名、身份证号或手机号。  
+   * 所有敏感信息在发送给 AI 前，都会被替换为代号（如 \[PATIENT\_001\]），AI 处理完逻辑后，再由本地系统还原显示给医生。  
+2. **数据所有权**：  
+   * 所有核心临床数据（EDC数据）只存储在私有数据库中，不会用于训练公有模型。
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+## **5\. 开发路线图与里程碑**
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+我们计划用 **6周** 时间完成 MVP（最小可行性产品）交付：
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+* **第 1-2 周（地基阶段）**：完成隐私脱敏中间件、基础质控规则（左脑）。  
+  * *交付物*：能自动检查入排标准和逻辑错误的机器人。  
+* **第 3-4 周（记忆觉醒）**：上线三层记忆系统，实现周报自动生成。  
+  * *交付物*：一个能记住项目历史、每周向 PI 汇报进度的助手。  
+* **第 5-6 周（智能进化）**：上线右脑推理与主动提醒功能。  
+  * *交付物*：能回答复杂问题、主动管理任务的完整 Agent。
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+## **6\. 总结与下一步**
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+**IIT Manager Agent** 不是在替代 CRC，而是在为临床研究团队配备一个\*\*“永远不睡觉、永远不遗忘、永远守规矩”\*\*的超级助理。
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+**下一步行动：**
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+1. **方法学团队**：请针对“记忆策略”中的 Q1、Q2 给出指导意见。  
+2. **技术团队**：立即启动 Phase 1 开发，优先部署隐私安全模块。