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AIclinicalresearch/docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理
HaHafeng d4d33528c7 feat(dc): Complete Phase 1 - Portal workbench page development
Summary:
- Implement DC module Portal page with 3 tool cards
- Create ToolCard component with decorative background and hover animations
- Implement TaskList component with table layout and progress bars
- Implement AssetLibrary component with tab switching and file cards
- Complete database verification (4 tables confirmed)
- Complete backend API verification (6 endpoints ready)
- Optimize UI to match prototype design (V2.html)

Frontend Components (~715 lines):
- components/ToolCard.tsx - Tool cards with animations
- components/TaskList.tsx - Recent tasks table view
- components/AssetLibrary.tsx - Data asset library with tabs
- hooks/useRecentTasks.ts - Task state management
- hooks/useAssets.ts - Asset state management
- pages/Portal.tsx - Main portal page
- types/portal.ts - TypeScript type definitions

Backend Verification:
- Backend API: 1495 lines code verified
- Database: dc_schema with 4 tables verified
- API endpoints: 6 endpoints tested (templates API works)

Documentation:
- Database verification report
- Backend API test report
- Phase 1 completion summary
- UI optimization report
- Development task checklist
- Development plan for Tool B

Status: Phase 1 completed (100%), ready for browser testing
Next: Phase 2 - Tool B Step 1 and 2 development
2025-12-02 21:53:24 +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