Critical fixes: 1. Compute column: Add Chinese comma support in formula validation - Problem: Formula with Chinese comma failed validation - Fix: Add Chinese comma character to allowed_chars regex - Example: Support formulas like 'col1(kg)+ col2,col3' 2. Binning operation: Fix NaN serialization error - Problem: 'Out of range float values are not JSON compliant: nan' - Fix: Enhanced NaN/inf handling in binning endpoint - Added np.inf/-np.inf replacement before JSON serialization - Added manual JSON serialization with NaN->null conversion 3. Enhanced all operation endpoints for consistency - Updated conditional, dropna endpoints with same NaN/inf handling - Ensures all operations return JSON-compliant data Modified files: - extraction_service/operations/compute.py: Add Chinese comma to regex - extraction_service/main.py: Enhanced NaN handling in binning/conditional/dropna Status: Hotfix complete, ready for testing
14 KiB
14 KiB
Tool B - 病历结构化机器人 技术债务清单
创建日期: 2025-12-03
状态: 待处理
优先级: P1=高优先级, P2=中优先级, P3=低优先级
📋 技术债务列表
[P1] #1 - Excel导出与前端显示结果不一致
问题描述:
- 用户在步骤4交叉验证页面看到的提取结果,与导出的Excel文件内容不一致
- 列顺序混乱,部分字段缺失或数据错位
重现步骤:
- 完成双模型提取并进入步骤4
- 点击"导出当前结果"或在步骤5点击"下载结果Excel"
- 打开Excel,对比前端显示的结果
根本原因:
- JavaScript对象展开
...extractedData时顺序不固定 - 未按模板定义的字段顺序构建Excel列
当前状态:
- ✅ 已部分修复:按targetFields顺序导出
- ❌ 仍需验证:多次导出结果是否稳定一致
解决方案:
- 严格按照
task.targetFields定义的字段顺序导出 - 添加表头样式(加粗、冻结首行)
- 添加数据验证(确保所有字段都存在)
- 添加导出测试用例
预计工时: 2小时
影响范围: 后端 ExtractionController.exportResults方法
[P2] #2 - 步骤3进度条显示不够细腻
问题描述:
- 当前进度条直接从0%跳到100%,缺少中间过程
- 用户无法感知大模型正在处理第几条记录
- 没有实时反馈当前处理状态(如"正在处理第3/9条")
期望效果:
提取进度: 33% (3/9条已完成)
日志输出:
[13:43:12] 正在创建提取任务...
[13:43:12] 任务创建成功 (ID: xxx)
[13:43:12] 初始化双模型引擎 (DeepSeek-V3 & Qwen-Max)...
[13:43:13] [1/9] 正在提取: 【右肺下叶】浸润性腺癌...
[13:43:18] [1/9] ✅ 提取完成 (DeepSeek: 549 tokens, Qwen: 627 tokens)
[13:43:19] [2/9] 正在提取: 【右肺上叶】浸润性腺癌...
[13:43:24] [2/9] ✅ 提取完成 (DeepSeek: 486 tokens, Qwen: 551 tokens)
...
[13:43:30] PII 脱敏完成
[13:43:30] ✅ 所有记录提取完成!
解决方案:
后端改动:
- 在
DualModelExtractionService.batchExtract的for循环中,每处理完一条记录就更新进度 - 添加
currentItem字段到Task表(可选,用于实时显示当前处理的记录) - 或者使用Redis存储实时进度信息(更云原生)
前端改动:
- 轮询API时,解析
processedCount和totalCount - 动态生成日志:
[${processedCount}/${totalCount}] 正在提取... - 进度条平滑过渡(CSS transition)
预计工时: 3小时
影响范围:
- 后端:DualModelExtractionService.batchExtract
- 前端:Step3Processing.tsx
[P1] #3 - Excel文件预处理与脏数据清洗
问题描述: 医疗科研场景下,Excel文件质量参差不齐,存在大量脏数据导致解析失败或结果错误。
子问题1:表头特殊字符
- 现象: 列名包含换行符
\n、空格、制表符等,导致列名匹配失败 - 示例:
"病人ID\n(Patient ID)"→ 前端下拉框显示异常 - 影响: 用户无法选择正确的列
子问题2:公式 (Formulas)
- 现象: 单元格包含公式
=A1+B1,xlsx库读取时返回公式文本而非计算结果 - 示例:
- 原始值:
=SUM(A1:A10) - 读取结果:字符串
"=SUM(A1:A10)"(而非数字) - 外部引用:
=[外部文件]Sheet1!A1→#REF!
- 原始值:
- 影响: 数值型字段(如年龄、血糖值)变成文本,无法统计
子问题3:合并单元格 (Merged Cells)
- 现象: 医生习惯合并"住院号"列,对应多行化验记录
- 示例:
住院号 检查项目 结果 H001 血常规 正常 ← 只有这行有住院号 (合并) 肝功能 异常 ← 这行住院号为null (合并) 肾功能 正常 ← 这行住院号为null - 影响: 后续行的关联字段丢失,无法追溯到患者
子问题4:日期地狱 (Date Parsing Hell)
- 现象: Excel日期存储为数字(Serial Number),或多种文本格式
- 示例:
44927→ 应该解析为2023-01-012023.1.1(文本)2023年1月1日(中文)Jan 1, 2023(英文)
- 影响: 日期字段无法排序、筛选、统计
子问题5:不可见字符与脏文本 (Ghost Characters)
- 现象: 看起来是"男",实际包含不可见字符
- 示例:
"男 "(尾部空格)"男\u200b"(零宽空格 Zero-Width Space)"男\ufeff"(BOM字符)
- 影响: 条件判断失败:
if (sex === '男')→ false - 医学场景特例:
- 化验单复制粘贴时带入富文本格式
- 不同医院HIS系统导出编码不统一
解决方案:
架构设计:独立的Excel预处理服务
// backend/src/modules/dc/services/ExcelPreprocessor.ts
export class ExcelPreprocessor {
/**
* 清洗表头
*/
cleanHeaders(headers: string[]): string[] {
return headers.map(h => h
.replace(/[\n\r\t]/g, ' ') // 移除换行、制表符
.trim() // 去除首尾空格
.replace(/\s+/g, ' ') // 多个空格合并为一个
);
}
/**
* 处理公式单元格
*/
processFormulas(worksheet: xlsx.WorkSheet): void {
// 使用 xlsx 的 { cellFormula: false } 选项
// 或手动遍历单元格,计算公式结果
}
/**
* 展开合并单元格
*/
unflattenMergedCells(worksheet: xlsx.WorkSheet): void {
// 1. 找到所有合并区域 worksheet['!merges']
// 2. 将主单元格的值填充到所有子单元格
}
/**
* 统一日期格式
*/
normalizeDates(value: any): string | null {
if (typeof value === 'number') {
// Excel Serial Number → ISO Date
return this.excelSerialToDate(value);
}
if (typeof value === 'string') {
// 尝试多种格式解析
return this.parseChineseDate(value) ||
this.parseSlashDate(value) ||
this.parseDotDate(value);
}
return null;
}
/**
* 清除不可见字符
*/
cleanInvisibleChars(text: string): string {
return text
.replace(/\u200b/g, '') // 零宽空格
.replace(/\ufeff/g, '') // BOM
.replace(/\u00a0/g, ' ') // 不间断空格 → 普通空格
.trim();
}
}
使用位置:
- uploadFile API - 上传后立即预处理,返回清洗后的列名
- healthCheck API - 使用清洗后的数据进行检查
- createTask API - 使用清洗后的数据创建items
预计工时: 16小时(复杂度高,需要大量测试)
影响范围:
- 新增:
ExcelPreprocessor.ts(~400行) - 修改:
ExtractionController.ts的文件处理逻辑 - 测试:覆盖各种脏数据场景
依赖:
- xlsx库的高级功能(cellFormula、!merges等)
- dayjs或date-fns(日期解析)
[P2] #4 - 支持用户自定义提取模板
问题描述: 当前系统只支持3个预设模板(肺癌病理、糖尿病入院、高血压门诊),无法满足用户的多样化需求。
需求场景:
- 科研人员研究罕见病(如:系统性红斑狼疮、重症肌无力)
- 需要提取的字段与预设模板不同
- 每个研究项目的数据规范可能不同
期望功能:
1. 前端:自定义模板编辑器
步骤2.1:选择模板来源
- [ ] 使用系统预设模板
- [x] 创建自定义模板
步骤2.2:定义模板信息
- 模板名称:[我的肺癌研究模板]
- 疾病类型:[自定义:系统性红斑狼疮]
- 报告类型:[自定义:实验室检查]
步骤2.3:定义提取字段(可视化编辑)
┌─────────────────────────────────────┐
│ 字段1: [抗核抗体滴度] │
│ 描述: [如 1:320, 1:640] │
│ 宽度: [w-32] ▼ │
│ [ 删除 ] │
├─────────────────────────────────────┤
│ 字段2: [补体C3] │
│ 描述: [单位g/L] │
│ [ 删除 ] │
└─────────────────────────────────────┘
[+ 添加字段]
步骤2.4:AI生成Prompt(自动化)
[ 🤖 让AI帮我生成提示词 ]
后台自动生成:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
你是一名风湿免疫科专家。请从以下系统性红斑狼疮
患者的实验室检查报告中提取关键信息。
提取字段(必须返回以下所有字段):
- 抗核抗体滴度:如 1:320, 1:640
- 补体C3:单位g/L
**输出格式:严格的JSON格式:**
```json
{
"抗核抗体滴度": "...",
"补体C3": "..."
}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[ 编辑Prompt ] [ 预览效果 ] [ 保存模板 ]
#### **2. 后端:模板管理API**
```typescript
// 新增API端点
POST /api/v1/dc/tool-b/templates // 创建自定义模板
PUT /api/v1/dc/tool-b/templates/:id // 更新模板
DELETE /api/v1/dc/tool-b/templates/:id // 删除模板
GET /api/v1/dc/tool-b/templates/:id // 获取模板详情
// Prompt自动生成服务
POST /api/v1/dc/tool-b/templates/generate-prompt
Request:
{
"diseaseType": "系统性红斑狼疮",
"reportType": "实验室检查",
"fields": [
{ "name": "抗核抗体滴度", "desc": "如 1:320, 1:640" },
{ "name": "补体C3", "desc": "单位g/L" }
]
}
Response:
{
"promptTemplate": "你是一名风湿免疫科专家...",
"estimatedTokens": 450
}
3. AI Prompt生成逻辑
// 使用元Prompt(Meta-Prompt)
async generatePrompt(
diseaseType: string,
reportType: string,
fields: { name: string; desc: string }[]
): Promise<string> {
const metaPrompt = `
你是一名医学AI Prompt工程师。请为病历结构化提取任务生成专业的提示词。
任务背景:
- 疾病类型:${diseaseType}
- 报告类型:${reportType}
提取字段:
${fields.map((f, i) => `${i + 1}. ${f.name}:${f.desc}`).join('\n')}
要求:
1. 模拟该疾病领域的专家角色
2. 清晰说明每个字段的提取规则
3. 要求输出严格的JSON格式
4. 处理"未提及"的情况
请生成完整的Prompt。`;
// 调用GPT-5或Claude生成Prompt
const llm = LLMFactory.getAdapter('gpt-5');
const response = await llm.chat([
{ role: 'user', content: metaPrompt }
]);
return response.content;
}
技术亮点:
- ✨ Prompt即代码(Prompt-as-Code):模板可版本控制、A/B测试
- ✨ AI生成AI的Prompt(Meta-Prompt):降低用户门槛
- ✨ 模板市场(未来):用户可分享、下载优质模板
预计工时: 12小时
影响范围:
- 新增:
CustomTemplateService.ts(~300行) - 新增:
PromptGeneratorService.ts(~200行) - 前端:Step2Schema.tsx 新增自定义模板编辑UI
- 数据库:DCTemplate表已支持,无需改动
📊 优先级评估
| 债务ID | 问题 | 优先级 | 工时 | 影响用户 | 技术风险 |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Excel导出不一致 | P1 | 2h | 高(核心功能) | 低 |
| #2 | 进度条显示优化 | P2 | 3h | 中(体验优化) | 低 |
| #3 | Excel预处理 | P1 | 16h | 高(数据质量) | 中 |
| #4 | 自定义模板 | P2 | 12h | 中(扩展性) | 中 |
总计: 33小时(约4个工作日)
🎯 建议处理顺序
Sprint 1:核心功能修复(P1优先)
- ✅ #1 - Excel导出修复(2小时)→ 立即处理
- #3 - Excel预处理(16小时)→ 分阶段实现
- Phase 1:表头清洗(2小时)
- Phase 2:合并单元格展开(4小时)
- Phase 3:公式处理(3小时)
- Phase 4:日期统一(3小时)
- Phase 5:不可见字符清理(2小时)
- Phase 6:集成测试(2小时)
Sprint 2:体验优化(P2)
- #2 - 进度条优化(3小时)
- #4 - 自定义模板(12小时)
- Phase 1:后端模板CRUD(4小时)
- Phase 2:Prompt自动生成(4小时)
- Phase 3:前端模板编辑器(4小时)
💡 长期优化建议
1. 数据质量评分系统
为上传的Excel文件打分(0-100分):
- ✅ 90-100:优质数据,直接处理
- ⚠️ 60-89:一般质量,提示可能问题
- ❌ 0-59:低质量,强制要求用户清洗后再上传
2. Excel模板标准化
提供标准Excel模板下载,用户按模板填写,减少脏数据:
病历结构化标准模板 v1.0.xlsx
- 表头行冻结
- 数据验证(下拉框)
- 字段说明(批注)
- 示例数据
3. 智能修复建议
检测到问题时,AI给出修复建议:
⚠️ 检测到22个合并单元格,可能导致数据丢失
建议操作:
[ 自动展开合并单元格 ] [ 忽略并继续 ]
📝 开发记录
| 日期 | 处理内容 | 状态 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 2025-12-03 | 创建技术债务文档 | ✅ | 初始记录4个问题 |
| 2025-12-03 | #1 Excel导出顺序修复 | 🔄 | 已修改代码,待验证 |
| - | #2 进度条优化 | ⏸️ | 待开发 |
| - | #3 Excel预处理 | ⏸️ | 待开发 |
| - | #4 自定义模板 | ⏸️ | 待开发 |
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