HaHafeng
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Summary: - Successfully deployed complete system to Aliyun SAE (2025-12-25) - All services running: Python microservice + Node.js backend + Frontend Nginx + CLB - Public access available at http://8.140.53.236/ Major Achievements: 1. Python microservice deployed (v1.0, internal IP: 172.17.173.66:8000) 2. Node.js backend deployed (v1.3, internal IP: 172.17.173.73:3001) - Fixed 4 critical issues: bash path, config directory, pino-pretty, ES Module 3. Frontend Nginx deployed (v1.0, internal IP: 172.17.173.72:80) 4. CLB load balancer configured (public IP: 8.140.53.236) New Documentation (9 docs): - 11-Node.js backend SAE deployment config checklist (21 env vars) - 12-Node.js backend SAE deployment operation manual - 13-Node.js backend image fix record (config directory) - 14-Node.js backend pino-pretty fix - 15-Node.js backend deployment success summary - 16-Frontend Nginx deployment success summary - 17-Complete deployment practical manual 2025 edition (1800 lines) - 18-Deployment documentation usage guide - 19-Daily update quick operation manual (670 lines) Key Fixes: - Environment variable name correction: EXTRACTION_SERVICE_URL (not PYTHON_SERVICE_URL) - Dockerfile fix: added COPY config ./config - Logger configuration: conditional pino-pretty for dev only - Health check fix: ES Module compatibility (require -> import) Updated Files: - System status document updated with full deployment info - Deployment progress overview updated with latest IPs - All 3 Docker services' Dockerfiles and configs refined Verification: - All health checks passed - Tool C 7 features working correctly - Literature screening module functional - Response time < 1 second BREAKING CHANGE: Node.js backend internal IP changed from 172.17.173.71 to 172.17.173.73 Closes #deployment-milestone
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
- 大数据处理 - 百万行数据的内存管理
- 隐私保护 - 单机版必须100%本地化
- 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