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分类: 开发与工程无需 API Key

patient-record-organizer

智能病案整理助手：将零散的医疗资料（照片、PDF、文本、录音） 自动分类归档，生成结构化病例档案。 当用户提到"整理病历"、"整理检查报告"、"归类病情资料"、"生成病例档案"、 "病情整理"、"病例模板"、"我的检查报告"、"出院小结整理"时触发。

person作者: caiql2002SHhubgithub
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Patient Record Organizer

工作流程

第一步：接收与扫描

目标：接收用户上传的文件或路径，建立 patient_id 并检查增量模式。

执行：

  1. 如果用户直接上传文件：调用 scripts/ingest.py:collect([file_path])
  2. 如果用户提供本地目录路径：调用 scripts/ingest.py:collect([dir_path])
  3. 如果用户上传 zip：同上，collect() 会自动解压并递归扫描

输出：向用户展示文件清单

收到 N 个文件：
- 图片 X 张（化验单 X、处方 X、病历卡 X、其他 X）
- PDF X 份（出院小结 X、CT报告 X、基因检测 X）
- 录音 X 段（约 X 分钟）
- 文本/Word X 份

确认点：等待用户确认分类是否正确，或有需要调整的地方。

安全边界：

  • ❌ 不作诊断
  • ❌ 不给出治疗建议
  • ❌ 不替代医嘱和处方
  • ✅ 只做"资料整理与结构化归档"

第二步：内容提取

目标：对每个文件进行 OCR/ASR/解析，提取纯文本。

执行（统一经由 scripts/route_ocr.py:extract_text() 路由）：

  1. 图片（JPG/PNG/HEIC）：路由到 MinerU（首选）→ SiliconFlow DeepSeek-OCR（托底）→ Tesseract（离线兜底）
  2. PDF：
    • 文字型 PDF → PyMuPDF 本地提取（零成本）
    • 扫描/复杂/含表格 PDF → MinerU（需配置 MINERU_API_KEY 或 MINERU_TOKEN、MINERU_API_URL）→ SiliconFlow DeepSeek-OCR（托底）
  3. 录音（MP3/M4A/WAV）：调用 scripts/asr_stepfun.py:transcribe() → 引擎 C（SSE，StepAudio 2.5，默认）
    • 仅当需词级字幕对齐 / 双声道分离 / 本地超长文件已有公网 URL 时，提示用户需走引擎 D（异步，1期接口预留）
  4. Word（.docx）：直接读取文本
  5. 文本（.txt/.md）：直接读取

缓存：提取结果缓存到 extracted/{sha256}.txt，避免重复处理。

失败处理：任何提取失败，标记 [OCR失败-需人工确认] 或 [ASR失败-需人工确认]，不中断主流程。

确认点：展示提取结果摘要，等待用户确认。

第三步：自动分类

目标：将提取的文本按医疗报告类型分类。

执行：

  1. 调用 scripts/classify.py:classify(text)：
    • 第一层：规则关键词快速匹配（血常规→检验指标、CT→影像检查...）
    • 第二层：LLM 语义兜底（需配置 DASHSCOPE_API_KEY，调用 qwen3-flash）
  2. 从文本中提取日期（兼容 2024-03-15、2024年3月15日、24/03/15）
  3. 回写 manifest.json 和 timeline.json

分类体系（11类）：

📂 患者病历
├── 📋 基本信息（主诉/现病史/既往史/过敏史/家族史）
├── 📊 检验指标（血常规/生化/肿瘤标志物/凝血/其他）
├── 🏥 影像检查（CT/MRI/PET-CT/超声/X-ray/内镜）
├── 🔬 病理报告（组织病理/细胞学/分子病理/基因检测）
├── 💊 用药方案（处方/化疗方案/靶向/免疫治疗）
├── 📝 诊疗记录（出院小结/门诊记录/手术记录/治疗小结）
└── 📎 其他资料（医保/费用/营养/护理/健康教育）

确认点：展示分类结果，等待用户确认/调整。

第四步：时间线构建

目标：按日期排序构建诊疗时间线。

执行：

  1. 从 timeline.json 读取已有时间线（增量模式）
  2. 新文件按提取的日期插入正确位置
  3. 同日期的按分类分组

输出：

📅 诊疗时间线：
  ─ 2024-03-15  首诊，肺腺癌确诊（EGFR 19del）
  ─ 2024-03-20  基因检测报告
  ─ 2024-04-01  一线治疗开始：奥希替尼 80mg QD
  ─ 2024-07-10  CT 评估：PR

确认点：展示时间线，等待用户确认。

第五步：填充模板与生成报告

目标：按 references/case-report-template.md 结构生成病例档案。

执行：

  1. 调用 scripts/v2/pipeline_v2.py:run_pipeline() 一键完成脱敏→Map→Shuffle→Reduce→MDT→渲染全流程
  2. 或分步调用：
    • scripts/v2/render_html.py:render_html_report(profile, groups, output_dir) 生成 HTML（Jinja2 模板）
    • scripts/render_md.py:render_md(profile, groups, output_path) 生成 Markdown（Jinja2 模板）
  3. 可选：调用外部工具生成 PDF（weasyprint）和 DOCX（pandoc/python-docx）

输出格式：

  • Markdown（.md）：知识库归档、版本控制
  • HTML（.html）：在线查看、分享
  • PDF（.pdf）：打印、带去医院复诊（V2）
  • Word（.docx）：医院系统导入（V2）

信息缺口提示：

  • 自动检测缺少的类别（如缺少影像检查、病理报告等）
  • 建议补充的信息（如过敏史、最近化疗方案等）

确认点：询问用户需要哪些格式，生成后展示文件路径。

第六步：更新 manifest 与持久化

目标：更新患者档案状态，支持跨会话增量更新。

执行：

  1. 调用 scripts/manifest.py:write_manifest() 回写 manifest
  2. 更新 updated_at 时间戳
  3. 文件使用 SHA256 哈希去重，避免重复处理

输出：

✅ 病例档案已生成：
   - case_report.md
   - report.html

📁 患者档案位置：~/patients/{patient_id}/
   - manifest.json（文件索引与分类记录）
   - sources/（原始文件）
   - extracted/（提取后的文本）
   - output/（生成的病例档案）
   - timeline.json（时间线数据）

后续操作：

  • 用户随时可以追加新文件，Agent 会自动增量更新
  • 用户可随时调整分类（"第3张是病理报告不是化验单"）

安全边界（必须遵守）

  • 不作诊断：本工具仅整理资料，不提供诊断
  • 不解读检验结果：只标注异常值，不做临床解读
  • 强制免责声明：所有输出必须附带免责声明
  • 危急值强提醒：如遇血钾 7.0、血红蛋白极低等危急值，立即提示用户就医
  • 隐私保护：manifest 仅本地存储，不上传任何外部服务
  • 日志脱敏：不记录原始医疗文本/录音原文，只记文件 ID、类别、错误类型

执行规范（铁律）

技能模板不可变性

技能标准代码模板（scripts/、references/、SKILL.md 本身）是只读常量。

默认规则：严格禁止修改。 执行任务时，无论出于何种目的，都不得修改技能模板文件。

| 类别 | 示例 | 处理方式 | |------|------|----------| | 技能模板（默认只读） | scripts/ingest.py、references/case-report-template.md | 仅调用，不修改 | | 运行时临时产物（可变） | 为处理某目录生成的辅助脚本、中间文件 | 创建在 temp/ 或 output/，与技能模板隔离 | | 用户确认后的持久产物 | 最终报告、manifest | 创建在 output/ 或 ~/patients/{patient_id}/ |

例外条件（必须同时满足）：

  1. 用户明确授权："可以修改模板" 或类似明确指示
  2. 修改目的是修复错误或改善功能
  3. 修改范围最小化（仅修改必要部分）
  4. 修改后告知用户具体改动内容

例外流程：

  1. 识别需要修改的模板文件
  2. 暂停并告知用户：发现模板问题，建议修改方案
  3. 等待用户明确授权
  4. 获得授权后执行最小化修改
  5. 报告修改内容

临时目录规范

当任务需要生成辅助脚本或中间文件时，必须遵循以下流程：

  1. 创建独立临时目录（不与技能模板混放）

    temp/{skill_run_id}_{timestamp}/
├── working/     ← 处理中的中间文件
├── output/      ← 本次运行最终产物
└── helpers/     ← 本次任务生成的辅助脚本

  2. 辅助脚本放在 helpers/，而非技能 scripts/ 目录

    • ❌ 禁止：直接修改 scripts/ 下的技能模板
    • ✅ 允许：在 temp/.../helpers/ 中创建一次性脚本

  3. 清理策略（取决于用户要求）

    • 用户未指定 → 保留在 temp/ 中，任务结束后告知用户路径
    • 用户要求清理 → 删除整个 temp/{skill_run_id}_{timestamp}/ 目录
    • 用户要求保留 → 将 output/ 移动到持久目录（如 output/{patient_id}/）

  4. 禁止的行为

    • ❌ 修改 scripts/ 下的任何技能模板文件（未获授权时）
    • ❌ 在 references/ 下添加运行时生成的模板
    • ❌ 将临时产物混入技能标准目录
    • ❌ 删除或重命名技能模板文件（即使备份也不行）

为什么必须遵守

| 风险 | 说明 | |------|------| | 状态污染 | 模板被修改后，下次调用从"脏"状态开始，结果不可预期 | | 多会话竞态 | 多个用户/任务同时调用同一技能，互相覆盖修改 | | 追踪困难 | Bug 无法区分：是模板本身的问题，还是某次运行时修改导致的？ | | 复现失败 | 同样的输入在不同时间运行，因为模板状态不同而产出不同结果 |

交互原则

  • 每步确认：每步操作后展示结果，等待用户确认
  • 用户可调整：分类错误时交互式修正，不覆盖用户已调整的内容
  • 失败不中断：OCR/ASR/LLM 调用失败有兜底，不中断主流程
  • 透明成本：告知用户 API 调用成本（日均约 ¥2–6）

触发词

当用户提到以下关键词时，自动触发本 Skill：

  • "整理病历"
  • "整理检查报告"
  • "归类病情资料"
  • "生成病例档案"
  • "病情整理"
  • "病例模板"
  • "我的检查报告"
  • "出院小结整理"
  • "患者资料归档"

依赖与配置

环境变量（.env）

# 必需：SiliconFlow（DeepSeek-OCR 主力引擎）
SILICONFLOW_API_KEY=sk-xxxxxxxx

# 必需：MinerU（复杂 PDF 深度解析，可选但推荐）
MINERU_API_KEY=your-mineru-key
# MINERU_API_URL=https://your-mineru-instance.com

# 必需：StepFun（录音 ASR：StepAudio 2.5 SSE 主力）
STEP_API_KEY=sk-xxxxxxxx

# 推荐：DashScope（语义分类 LLM 兜底）
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxx

脚本调用示例

# 1. 资料收集
python scripts/ingest.py ~/Downloads/病历资料/

# 2. manifest 初始化
python scripts/manifest.py --patient P001 --init --name '张三' --age 62

# 3. OCR 提取
python scripts/route_ocr.py tests/fixtures/blood_test.jpg

# 4. 录音转写（SSE 默认）
python scripts/asr_stepfun.py tests/fixtures/voice_memo.mp3

# 5. 分类
python scripts/classify.py tests/fixtures/extracted_sample.txt

# 6. 生成报告（一键 v2 pipeline，支持原始图片/PDF 自动 OCR）
python scripts/v2/pipeline_v2.py --input-dir ~/Downloads/病历资料/ --output-dir ~/patients/P001/output/ --patient-id P001

# 或用 xyb CLI（推荐入口）
python3 xyb process ~/Downloads/病历资料/ --patient P001 --output-dir ~/patients/P001/output/

# 或分步渲染
python -c "
from scripts.v2.pipeline_v2 import run_pipeline
run_pipeline(input_dir='~/Downloads/病历资料/', output_dir='~/patients/P001/output/', patient_id='P001')
"

路由决策备忘

OCR 路由

文字型 PDF  → PyMuPDF（本地，零成本）
图片/扫描PDF → MinerU（官方文档对齐，需 MINERU_API_KEY 或 MINERU_TOKEN）
            → SiliconFlow DeepSeek-OCR（最后云端托底）
            → Tesseract chi_sim+eng（可选离线兜底）

注：PaddleOCR 已移除；DeepSeek-OCR 模型 deepseek-ai/DeepSeek-OCR，base https://api.siliconflow.cn/v1。

ASR 路由（PRD 6.4）

默认全部 → 引擎 C（SSE，StepAudio 2.5，0.15 元/小时，5分钟音频1秒出）
仅当以下任一条件 → 引擎 D（异步，接口预留，1期不调用）：
  1. 需词级时间戳做字幕对齐
  2. 双声道录音需拆分两人对话
  3. 本地超长文件已有公网 URL（>30min）

网盘用户引导话术

"请从夸克/百度网盘下载文件到本地，然后告诉我文件夹路径，或者直接发给我就行。"

DICOM 提示语

"影像分析暂不支持，可帮您整理影像报告文字内容（CT报告PDF等）。"

附录：开发任务清单（1期 MVP）

| ID | 任务 | 状态 | |----|------|------| | T0 | 初始化项目骨架与依赖 | ✅ | | T1 | 资料收集器 scripts/ingest.py | ✅ | | T2 | manifest 初始化与增量判定 scripts/manifest.py | ✅ | | T3 | OCR 双引擎路由 scripts/route_ocr.py | ✅ | | T4 | 两层分类 + 日期提取 scripts/classify.py | ✅ | | T8 | ASR 引擎 C (StepAudio 2.5 SSE) scripts/asr_stepfun.py | ✅ | | T5 | 报告渲染器 scripts/v2/render_html.py + scripts/render_md.py | ✅ | | T6 | 报告模板精修 references/case-report-template.md | ✅ | | T7 | SKILL.md 工作流串联 | ✅ |