这个品类的数据长什么样
I 期临床试验预筛的数据主要来源于受试者招募系统、电子病历系统（EHR）、实验室信息管理系统（LIMS）以及人口统计学数据库。这些数据以结构化和非结构化混合形式存在。结构化数据包括人口学信息（年龄、性别）、既往病史编码（ICD-10）、生命体征（血压、心率）和实验室检查结果（血常规、肝肾功能指标），通常以 CSV、JSON 或数据库记录形式存储。非结构化数据则包括医生诊断记录、病程记录、影像学报告（DICOM 格式的元数据），以及患者自述问卷，多为自由文本或 PDF 文档。数据更新频率在招募期内较高，受试者筛选阶段可能每天多次。字段单位严格遵循国际标准，例如血压单位为 mmHg，实验室指标单位如 mmol/L、g/dL 等。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
I 期临床预筛的数据特征对工作流编排提出了具体约束。数据源的多样性要求工作流能够灵活集成多种数据接口，例如数据库连接器、HTTP API 调用节点以及文件上传解析器。结构化与非结构化数据混合的特点，意味着工作流需包含文本抽取、实体识别和结构化数据解析等 AI 节点，以统一数据格式。高更新频率要求工作流具备准实时处理能力，例如通过消息队列触发或定时任务高频调度，确保筛选逻辑基于最新数据。严谨的单位标准和医学术语，则要求 AI 模型在处理自然语言时，对专业词汇有精确理解，并能进行单位转换与校验，避免因误解导致筛选错误。此外，临床数据的敏感性，强制要求工作流在数据传输和处理过程中，严格遵循数据安全和隐私保护协议，例如数据脱敏处理与访问权限控制。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
数据源连接类型 | HTTP API、数据库连接器、文件上传 | 应对 EHR、LIMS 系统接口及患者问卷文件 |
文本分段策略 | 800–1200 字符，按句或段落切分 | 平衡上下文完整性与模型处理效率，避免信息丢失或过载 |
召回条数 | 前 5 条 | 确保筛选逻辑能覆盖关键信息，同时避免无关信息干扰 |
相似度阈值 | 0.75 | 兼顾准确性和召回率，降低误判和漏判风险 |
文件解析超时 | 600 秒 | 处理大型 PDF 病历或影像报告元数据解析时间 |
AI 模型版本 | 例如 GPT-4o 或 ERNIE-4.0 | 确保模型对医学术语和复杂逻辑有足够理解能力 |
容易做错的三处
- AI 对话节点返回空值或报错，原因在于大模型在处理专业术语或复杂逻辑时，因输入过长或指令不清晰导致解析失败。
- 图表工具调用后生成空白图，原因在于工作流中数据处理环节未能正确提取图表所需数值型数据，导致传入的数据集为空。
- HTTP 请求返回图片 URL 后未能在问答中直接渲染，原因在于前端渲染逻辑未配置对特定 MIME 类型的图片 URL 进行解析和显示。
怎么确认配好了
- 在工作流中上传典型病历 PDF 文档，检查知识库分段预览功能是否能正确识别并抽取关键医学实体与实验室指标。
- 执行包含 AI 筛选逻辑的预筛模拟，验证系统是否能根据预设入组/排除标准，准确判断受试者是否符合要求，例如比对模型输出与人工判断结果的一致性。
- 检查工作流中各数据连接器（如数据库、API）的状态日志，确认数据同步与传输无异常，并验证字段单位是否正确。
问题素材取自公开社区提问（2026-09-11 去重 4,834 条）。文中的配置项名称与取值区间需以所用版本的实际界面与文档为准；本页核验日 2026-09-21，当时的最新发布版本为 FastGPT v4.17.0。