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D005 临床事实提取

从已去标识化的临床章节和结构化记录中提取明确出现的症状、诊断、检验、用药与操作事实,保留原文和字段依据。

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Required: D004 document_structure_manifest.json D003 deidentified_manifest.json Optional but useful: D002 schema_linkage_profile.json for patient/encounter key hints D005 may consume two approved source classes: narrativ… 阅读本节完整说明
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clinical_fact_drafts.jsonl — finalized local fact drafts fact_extraction_manifest.json — text-free aggregate manifest fact_extraction_worklist.json — text-free extraction plan agent_extraction_completion.json — text-free… 阅读本节完整说明
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references/extraction-boundary.md

D005 separates mention detection from clinical interpretation.

Examples:

  • 否认胸痛 -> D005 extracts 胸痛 as a symptom mention. D006 decides it is negated.
  • 肺栓塞待排 -> D005 extracts 肺栓塞 as a condition mention. D006 decides certainty/state.
  • 既往心肌梗死 -> D005 extracts 心肌梗死. D006 decides historical temporality.
  • 暂停二甲双胍 500 mg bid -> D005 may extract medication=二甲双胍, raw dose/frequency/action text. D008 later normalizes medication semantics; D006 resolves contextual state when needed.
  • 血糖 11.2 mmol/L -> D005 extracts raw analyte/value/unit only. D007 normalizes units and performs identity/dedup logic.

Never fabricate missing values. Never translate synonyms. Never assign ICD/LOINC/RxNorm/SNOMED/OMOP codes here.

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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