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AIclinicalresearch/docs/03-业务模块/IIT Manager Agent/02-技术设计/REDCap 原生录入与 AI Workbench 操作边界划分.md
HaHafeng 4c5bb3d174 feat(iit): Initialize IIT Manager Agent MVP - Day 1 complete
- Add iit_schema with 5 tables
- Create module structure and types (223 lines)
- WeChat integration verified (Access Token success)
- Update system docs to v2.4
- Add REDCap source folders to .gitignore
- Day 1/14 complete (11/11 tasks)
2025-12-31 18:35:05 +08:00

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Raw Blame History

REDCap 原生录入与 AI Workbench 操作边界划分

针对您的关键问题“CRC 到底在哪里录入数据?”,我们采取**“双轨并行,场景区分”**的原则。

1. 核心策略:尊重“数据真理源”

  • 原则:为了确保 GxP 合规性和维护用户的既有习惯,REDCap 始终是主要的数据录入入口
  • 逻辑:我们不应该重新发明一个录入界面,而是要在录入时通过 AI 进行“实时监护”。

2. 详细场景划分

场景 操作位置 AI 的角色 理由
常规数据录入 REDCap 界面 实时监护 保持 CRC 习惯降低迁移成本。AI 通过 Webhook 实时质控。
大批量数据导入 AI Workbench 智能搬运 外部 Excel 或多张化验单。AI 清洗后CRC 确认一次,一键注入。
图像/PDF 提取录入 AI Workbench OCR 提取 REDCap 原生不支持复杂的 OCR 解析。在 Workbench 完成提取比对最顺手。
质疑(Query)处理 AI Workbench 冲突展示 在 Workbench 可以同屏看“证据原文”和“建议值”,体验远好于 REDCap。
项目初始化配置 AI Workbench 架构定义 复杂的 RAG 知识库上传、映射表配置,属于 AI 平台的特有逻辑。

3. 典型流程对比

流程 A常规录入 (CRC 在 REDCap 操作)

  1. CRC 登录 REDCap打开患者表单。
  2. 输入血红蛋白值8.0(单位录错)。
  3. 点击保存 -> REDCap 写入 MySQL -> 触发 Webhook。
  4. 我们的后端感知后QC Agent 发现逻辑错误。
  5. 反馈
    • 低延时提醒:通过 EM 插件在 REDCap 页面上方显示“AI 提示:该值偏离历史均值,请确认单位”。
    • 异步质疑:在我们的 Workbench 生成一条 Pending Action。

流程 BAI 增强录入 (CRC 在 Workbench 操作)

  1. CRC 收到一张化验单照片。
  2. CRC 登录我们的 Workbench上传照片。
  3. AI 提取出 10 个指标。
  4. 预览比对:界面左侧是照片,右侧是提取的表格,高亮显示不确定的值。
  5. 一键注入CRC 确认无误,点击“同步”。系统自动调用 REDCap API 将这 10 个值一次性填满 REDCap 表单。

4. 结论与思路总结

  • REDCap 登录:用于**“手动、少量、常规”**的临床记录。
  • AI Workbench 登录:用于**“大批量、文档提取、质控确认、方案解析”**的高级任务。

这种设计的优势在于:不强制改变用户习惯,但用 AI 让任务变得更轻松。 我们不需要做一个完整的 EDC我们要做的是 EDC 的“智能加速器”。

您认可这个“双轨制”吗? 特别是关于“大批量和文档提取才去 Workbench”的设定。