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临床研究方案、受试者筛选日志、病史记录、体格检查报告、实验室检查结果以及影像学数据。这些数据通常以非结构化文档（如 PDF、Word）和结构化表格（如 Excel、CSV）的形式存在。更新频率方面，受试者筛选日志和实验室结果可能每日或每周更新，而病史和影像学数据则在筛选初期一次性获取。文档结构复杂多样，例如实验室报告可能包含多个检查项目，每个项目有对应的参考范围和单位。字段方面，涉及受试者人口学信息（年龄、性别、体重）、疾病诊断、合并用药、既往病史、以及关键的生化指标（如 ALT、AST、Cr）、血常规指标（如 WBC、PLT）等。单位则涵盖国际单位制和传统单位，例如肌酐的单位可能为 mg/dL 或 umol/L，需要统一处理。
这些特征在「工具调用与插件」这一环带来什么约束
I 期临床试验预筛的数据特征对工具调用与插件提出了特定要求。首先，数据源的多样性（非结构化与结构化混合）意味着需要多模态处理能力，例如解析 PDF 中的医学报告图像。其次，数据的更新频率差异要求工具调用具备动态数据同步和增量处理机制，以确保预筛结果的实时性。复杂的文档结构和多样的字段单位，则需要工具具备强大的信息抽取和标准化能力，将不同格式的数据统一为可比较的结构化信息。例如，将不同报告中的 ALT 值及其单位统一，才能进行准确的筛选规则判断。此外，受试者数据的敏感性，对工具调用的数据安全和隐私保护提出高标准。最终，筛选规则的复杂性和医学判断的严谨性，要求工具调用不仅能执行简单的逻辑判断，还能支持复杂的嵌套条件和医学术语的精确匹配，以避免误筛或漏筛。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
tool_call_max_tokens | 2048 | 确保复杂筛选逻辑和多字段参数能够完整传递给工具 |
max_parallel_tool_calls | 2 | 平衡查询效率与工具并发处理能力，避免单一工具阻塞 |
parser_config.ocr_enabled | true | 处理非结构化医学报告中的图像文本信息，如手写批注或扫描件 |
extractor_template.unit_mapping | { "mg/dL": "umol/L", ... } | 统一不同实验室报告中的单位，确保数值可比性 |
retrieval_chunk_size | 500-800 字符 | 兼顾上下文完整性与召回效率，避免长段落稀释关键信息 |
api_timeout_seconds | 60 秒 | 多数外部医疗系统接口响应时间，避免长时间等待导致调用失败 |
容易做错的三处
- 工具调用返回空结果或不完整数据：原因在于未充分配置信息抽取模板，导致关键字段未能从非结构化文档中正确识别。
- 筛选结果与预期不符，例如将不符合标准的受试者纳入：原因在于单位转换或数值比较逻辑存在错误，未能处理不同来源数据的单位差异。
- 调用外部系统 API 频繁超时：原因在于
api_timeout_seconds设置过短，未能充分考虑外部医疗系统接口的响应延迟。
怎么确认配好了
- 针对多种格式的模拟受试者数据，运行预筛流程，核对工具调用返回的结构化数据字段是否完整且准确。
- 选取已知符合和不符合筛选标准的受试者案例，验证工具调用后的筛选结果是否与人工判断一致，尤其关注临界值情况。
- 监控工具调用日志，观察外部 API 的响应时间是否在
api_timeout_seconds阈值内，并检查是否有因超时引起的错误。 - 检查知识库中关于医学术语和单位转换的配置，确保
extractor_template.unit_mapping等配置项覆盖了常见情况。
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。