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AIclinicalresearch/docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理
HaHafeng 2c7ed94161 feat(dc/tool-c): 完成前端基础框架(Day 4 MVP)
核心功能:
- 新增Tool C主入口(index.tsx, 258行):状态管理+布局
- 新增Header组件(91行):顶栏+返回按钮+导出
- 新增Toolbar组件(104行):7个快捷按钮+搜索框
- 新增DataGrid组件(111行):AG Grid Community集成
- 新增Sidebar组件(149行):右侧栏骨架版
- 新增API封装(toolC.ts, 218行):8个API方法
- 新增类型定义(types/index.ts, 62行)

AG Grid集成:
- 安装ag-grid-community + ag-grid-react
- Excel风格表格渲染
- 列排序、过滤、调整宽度
- 缺失值高亮显示(红色斜体)
- 数值右对齐
- 自定义Emerald绿色主题(ag-grid-custom.css, 113行)
- 虚拟滚动支持大数据

路由配置:
- 更新dc/index.tsx:新增ToolCModule懒加载
- 更新Portal.tsx:Tool C状态改为ready
- 路径:/data-cleaning/tool-c

API封装(8个方法):
- uploadFile(上传CSV/Excel)
- getSession(获取Session元数据)
- getPreviewData(获取预览数据)
- updateHeartbeat(延长10分钟)
- generateCode(生成代码,不执行)
- executeCode(执行代码)
- processMessage(生成+执行,一步到位)核心API
- getChatHistory(对话历史)

文档更新:
- 新增Day 4前端基础完成总结(213行)
- 更新工具C当前状态文档
- 更新TODO清单(Day 1-4标记完成)
- 更新系统总体设计文档

测试数据准备:
- cqol-demo.csv(21列x313行真实医疗数据)
- G鼓膜穿孔数据.xlsx(备用)

Day 5待完成:
- MessageItem组件(消息渲染)
- CodeBlock组件(Prism.js代码高亮)
- InputArea组件(输入框交互)
- InsightsPanel组件(数据洞察)
- 完善Sidebar(完整Chat交互)
- 端到端测试

影响范围:
- frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/*(新增11个文件)
- frontend-v2/src/modules/dc/api/toolC.ts(新增)
- frontend-v2/src/modules/dc/index.tsx(更新路由)
- frontend-v2/src/modules/dc/pages/Portal.tsx(启用Tool C)
- docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/*(文档更新)
- package.json(新增依赖)

Breaking Changes: 无

总代码行数:+1106行(前端基础框架)

Refs: #Tool-C-Day4
2025-12-07 17:40:07 +08:00
..

DC - 数据清洗整理

模块代号: DC (Data Cleaning)
开发状态: 规划中
商业价值: 可独立售卖
独立性:
优先级: P1


📋 模块概述

数据清洗整理模块提供专业工具处理医院导出的海量百万行级、多表格的Excel数据。

核心价值: 核心差异化功能,解决医学科研痛点


🎯 核心功能

1. 表格ETL重点

  • 多张Excel表格导入
  • 按"患者ID"和"时间"自动JOIN
  • 重组为干净的分析宽表

2. 文本提取NER重点

  • 从病理报告提取结构化字段
  • 从住院小结提取关键信息
  • TNM分期自动识别

3. 数据质量报告

  • 缺失值统计
  • 异常值检测
  • 数据质量评分

4. 导出标准化数据

  • Excel导出
  • SPSS格式
  • R语言格式

📂 文档结构

DC-数据清洗整理/
  ├── [AI对接] DC快速上下文.md       # ⏳ 待创建
  ├── 00-项目概述/
  │   └── 01-产品需求文档(PRD).md    # ⏳ 待创建
  ├── 01-设计文档/
  │   ├── 01-ETL引擎设计.md          # ⏳ 待创建
  │   └── 02-医学NLP设计.md          # ⏳ 待创建
  └── README.md                       # ✅ 当前文档

🔗 依赖的通用能力

  • LLM网关 - 医学NER提取云端版
  • 文档处理引擎 - Excel/Docx读取
  • ETL引擎 - 数据清洗和转换
  • 医学NLP引擎 - 实体识别(单机版)

🎯 商业模式

目标客户: 临床科室、数据管理员
售卖方式: 独立产品
定价策略: 按项目数或一次性License


⚠️ 技术难点

  1. 大数据处理 - 百万行数据的内存管理
  2. 隐私保护 - 单机版必须100%本地化
  3. NER准确率 - 医学术语复杂

最后更新: 2025-11-06
维护人: 技术架构师