Files

HaHafeng 88cc049fb3 feat(asl): Complete Day 5 - Fulltext Screening Backend API Development

- Implement 5 core API endpoints (create task, get progress, get results, update decision, export Excel)
- Add FulltextScreeningController with Zod validation (652 lines)
- Implement ExcelExporter service with 4-sheet report generation (352 lines)
- Register routes under /api/v1/asl/fulltext-screening
- Create 31 REST Client test cases
- Add automated integration test script
- Fix PDF extraction fallback mechanism in LLM12FieldsService
- Update API design documentation to v3.0
- Update development plan to v1.2
- Create Day 5 development record
- Clean up temporary test files

2025-11-23 10:52:07 +08:00

6.5 KiB

Raw Blame History

壹证循科技 - AI科研产品需求文档 (PRD)

文档版本: 1.0
日期: 2025年11月5日
致：产品部、市场部、销售部、技术部及全体同仁

1. 文档目的

本需求文档 (Product Requirements Document, PRD) 旨在清晰定义"壹证循科技AI科研产品"的核心功能、目标用户及关键的非功能性需求。

本文档是跨部门协作的基石，用于确保技术实现、产品设计与市场策略保持高度一致，特别是应对我们复杂的商业模式和多样的客户部署需求。

2. 产品愿景与目标

产品愿景：
打造一个覆盖临床科研全生命周期、AI驱动的一站式智能科研平台。
核心目标：
赋能临床医生和科研人员，通过AI与自动化工具，极大地提升科研效率、数据处理质量和文献分析深度，缩短从数据到洞察的周期。

3. 目标用户画像 (User Personas)

临床医生/研究者：
- 画像：三甲医院的科室主任、主治医师、研究生。
- 痛点：有科研项目（如国自然、GCP、回顾性研究）压力，但临床工作繁忙，缺乏专业统计和数据处理时间。
- 需求：需要"开箱即用"的工具，快速处理院内数据、分析文献、完成统计、撰写论文。极其关注患者数据隐私与安全。
医院科室/IT部门：
- 画像：医院的科研管理科室、信息中心。
- 痛点：需要为全院提供合规、可控的科研工具；希望科研数据（尤其是HIS、LIS数据）保留在院内。
- 需求：采购的工具必须支持私有化部署，且安全、稳定、易于管理。

4. 核心功能需求 (Functional Requirements)

产品功能矩阵共分为7大核心模块，共同构成科研全流程闭环。

模块ID	模块名称	核心功能描述
F1	智能统计分析 (SSA)	提供3条核心分析路径：队列研究、预测模型、RCT研究。实现从数据上传、质控、分析到报告导出的完整流程。
F2	统计分析工具 (ST)	提供一个包含100+种轻量化统计工具的工具箱，满足即时、小型的分析需求。
F3	AI智能回答 (AIA)	提供10+个专业AI智能体，覆盖科研关键节点：选题评价、PICO梳理、样本量计算、研究方案制定、文章润色与翻译等。
F4	AI智能文献 (ASL)	提供AI驱动的文献工作流：智能检索、标题摘要初筛、全文复筛、信息提取，并支持Meta分析、证据图谱等应用。
F5	个人知识库 (PKB)	允许用户创建私人文献库（如每个库50篇），并能基于库内文献进行AI问答（RAG）。
F6	数据清洗整理 (DC)	(核心难点) 提供专业工具，处理医院导出的海量（百万行级）、多表格（10+张）的Excel数据，实现两大功能： 1. 表格ETL：将多张散乱的流水表，按"患者ID"和"时间"重组为一张干净的分析宽表。 2. 文本提取(NER)：从病理报告、住院小结等大段文本中，自动提取结构化的关键字段（如TNM分期）。
F7	个人中心 (UAM)	提供账户管理、版本信息、帮助中心、订单管理等基础支撑功能。

5. 关键非功能性需求 (Non-Functional Requirements)

这是本产品在商业推广中最复杂、最核心的需求，是技术架构必须解决的关键挑战。

NFR-1: 部署模式灵活性 (Deployment Flexibility)

产品必须支持以下四种部署形态，以满足不同客户（尤其是医院）对数据安全和合规性的严苛要求。

部署形态	描述	关键要求
云端SaaS版	(默认) 产品部署在公有云，用户通过浏览器按需订阅使用。	必须支持多租户、高可用。
私有化部署	(医院/机构) 将整个平台或指定模块（如DC, SSA）部署在客户的内网服务器上。	必须提供容器化（Docker/K8s）的一键部署方案。数据100%不出内网。
单机版	(个人医生) 提供可安装的桌面应用(Windows/Mac)，针对DC、SSA、ASL等核心模块。	数据100%本地化。文献、病例原始文件严禁上传。必须支持离线运行（如DC, SSA）。 (例外：ASL模块可受控调用云端LLM，但仅限发送"摘要"而非"原文")

NFR-2: 商业模式可配置 (Commercial Flexibility)

产品架构必须支持销售和市场策略的灵活性。

SaaS多版本 (Tiered SaaS)
- 需求：云端SaaS版必须支持至少三个等级：专业版、高级版、旗舰版。
- 实现：后端需具备完善的**功能开关(Feature Flag)**系统，能按版本限制用户可用的功能模块、使用次数、AI模型等。
模块化售卖 (Modular Sales)
- 需求：任何一个功能模块（如F4: AI智能文献）都必须能被独立打包，作为单独的产品进行售卖。
- 实现：技术架构必须是"松耦合"的，确保模块间没有硬依赖。
AI成本可控 (Configurable AI)
- 需求：为应对不同客户的成本敏感度，平台必须支持动态切换后端的大语言模型。
- 实现：例如，专业版用户默认调用成本较低的DeepSeek，旗舰版用户可调用更高质量的Claude或GPT。

NFR-3: 平台与性能 (Platform & Performance)

平台兼容性：
- Web版：必须支持所有现代浏览器（Chrome, Edge, Firefox, Safari）。
- 单机版：必须支持 Windows 10 (64位)及以上 和 macOS (Intel & Apple Silicon)。
- 【重点】明确不支持：为保证产品稳定性和数据安全，单机版不支持任何32位操作系统及Windows 7等已停止服务的系统。
数据处理性能 (DC模块)：
- 产品（尤其是单机版）必须能稳定处理百万行级别的多表Excel数据，严禁因内存溢出而导致程序崩溃。
- 产品（服务器版）在处理相同数据时，应追求极致效率，在数分钟内完成处理。
文本提取质量 (DC模块)：
- 产品必须能提供高准确率的医学文本提取。
- 服务器版（最优解）：应使用SOTA（业界顶尖）的LLM（如Claude 3）以保证最高质量。
- 单机版（妥协解）：为保证数据隐私，必须使用100%本地运行的NLP模型（如spaCy），在保护隐私的前提下尽力提高准确率。

6.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape