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AIclinicalresearch/docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理
HaHafeng dac3cecf78 feat(iit): Complete IIT Manager Agent Day 1 - Environment initialization and WeChat integration
Summary:
- Complete IIT Manager Agent MVP Day 1 (12.5% progress)
- Database: Create iit_schema with 5 tables (IitProject, IitPendingAction, IitTaskRun, IitUserMapping, IitAuditLog)
- Backend: Add module structure (577 lines) and types (223 lines)
- WeChat: Configure Enterprise WeChat app (CorpID, AgentID, Secret)
- WeChat: Obtain web authorization and JS-SDK authorization
- WeChat: Configure trusted domain (iit.xunzhengyixue.com)
- Frontend: Deploy v1.2 with WeChat domain verification file
- Frontend: Fix CRLF issue in docker-entrypoint.sh (CRLF -> LF)
- Testing: 11/11 database CRUD tests passed
- Testing: Access Token retrieval test passed
- Docs: Create module status and development guide
- Docs: Update MVP task list with Day 1 completion
- Docs: Rename deployment doc to SAE real-time status record
- Deployment: Update frontend internal IP to 172.17.173.80

Technical Details:
- Prisma: Multi-schema support (iit_schema)
- pg-boss: Job queue integration prepared
- Taro 4.x: Framework selected for WeChat Mini Program
- Shadow State: Architecture foundation laid
- Docker: Fix entrypoint script line endings for Linux container

Status: Day 1/14 complete, ready for Day 2 REDCap integration
2026-01-01 14:32:58 +08:00
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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