HaHafeng
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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>
1.9 KiB
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Phase 1.5 补充任务：隐私安全与自动化工具
优先级： P0 (必须在正式处理患者数据前完成)
目的： 解决合规性风险，降低项目部署的人力成本
1. PII 数据脱敏中间件 (Anonymizer Middleware)
在 SoftRuleEngine 和 ChatService 调用 LLM 之前，必须对文本进行处理。
- [ ] 实现 PII 识别正则库：
- 识别身份证号、手机号、中文姓名（2-4字）、MRN 号。
- [ ] 实现脱敏/还原逻辑：
- 发送前 (Masking): 张三 (ID: 420101...) -> [PATIENT_NAME_1] (ID: [ID_CARD_1])
- 接收后 (Unmasking): 将 LLM 回复中的 [PATIENT_NAME_1] 还原为 张三 显示给前端。
- [ ] 安全审计日志：
- 记录所有发送给 LLM 的原始 Payload（加密存储），用于事后合规审计。
2. Redcap Schema 自动对齐工具 (Auto-Mapper)
减少 iit_field_mapping 的人工配置工作量。
- [ ] Data Dictionary 解析器：
- 读取 Redcap 导出的 Data Dictionary (CSV/JSON)。
- 提取所有字段的 Variable Name 和 Field Label。
- [ ] LLM 语义映射 Job：
- 输入：系统标准字段列表（如 age, gender, visit_date）。
- 输入：Redcap 字段列表（如 nl_age, sex_v2, d_visit）。
- Prompt: "请将以下 Redcap 字段与系统标准字段进行语义匹配，返回 JSON 映射表。"
- [ ] 人工确认 UI：
- 在管理后台提供一个界面，显示 LLM 猜测的映射关系，管理员点击 "Confirm" 后写入数据库。
3. 错误处理与熔断机制
- [ ] ReAct 循环熔断：
- 设置 SoftRuleEngine 最大重试次数为 3。
- 设置 ReActEngine 最大 Step 为 5。
- 超过限制时，返回固定的 Fallback 回复："抱歉，该任务过于复杂或数据不足，请人工介入。"