这个品类的数据长什么样
临床试验预筛的临床决策支持系统处理的数据主要来源于电子病历（EHR）、医学影像报告、实验室检查结果以及基因组数据。这些数据更新频率不一，EHR数据可能实时更新，而基因组数据则相对静态。文档结构多样，包含非结构化的医生诊疗记录、半结构化的影像报告文本以及结构化的实验室指标。字段方面，涉及患者基本信息、诊断编码（如 ICD-10）、药物使用记录、生命体征、各项生物标志物数值等。单位则涵盖了常见的国际单位（SI）如 mmol/L、mg/dL，以及针对特定检查的单位如 U/L、pg/mL，甚至还有基因位点信息。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
数据来源的多样性要求工作流能够灵活接入不同数据接口，例如通过 API 节点获取 EHR 数据，通过文件上传节点处理影像报告文本。非结构化文本的存在，使得在工作流中集成文本解析和实体识别（NER）模型成为必要步骤，以提取结构化信息用于后续判断。数据更新频率的差异，影响了工作流的触发机制设计，例如新入院患者的实时预筛可能需要事件驱动，而定期复查患者的筛查则可采用定时任务。此外，字段和单位的标准化是关键，工作流需要包含数据清洗和转换步骤，确保不同来源的数据在进行逻辑判断前具备统一的格式和单位，避免因单位不匹配导致的错误判断。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 4000 tokens | 确保 AI 模型能处理患者病历的完整上下文，避免信息截断。 |
similarityThreshold | 0.75 | 平衡召回率与精确率，过滤掉不相关的临床指南或试验标准。 |
maxRetrieveCount | 5 | 限制召回的知识库条目数量，减少模型处理负担，聚焦核心信息。 |
chunkSize | 800 字符 | 优化文本分段大小，保证每个分段包含足够语境，便于检索。 |
timeoutSeconds | 60 秒 | 预留足够时间处理复杂病历数据和模型推理，防止任务中断。 |
variableMapping | 患者ID -> patient_id | 确保不同系统间字段名称映射正确，实现数据流转无缝对接。 |
容易做错的三处
- 现象：工作流在用户选择节点后停止执行，后续节点无响应。 原因：
用户选择节点未正确配置输出变量或后续节点未正确引用该输出，导致数据流中断。 - 现象：AI 模型输出的某些关键字段为空值，尽管输入数据中包含相应信息。 原因：文本解析或实体识别模型未能准确提取所需字段，或在工作流中对模型输出的变量更新操作不当，未能覆盖旧值。
- 现象：临床试验预筛结果与预期不符，大量患者被错误排除或纳入。 原因：
相似度阈值设置不当，或者知识库中的试验标准文档分段粒度过粗，导致匹配不精确。
怎么确认配好了
- 针对典型病例数据，通过调试模式逐步运行工作流，检查每个节点的输出变量是否符合预期，尤其是数据格式和数值范围。
- 验证数据清洗和单位转换节点，随机抽取不同来源的数据，核对转换后的字段值和单位是否统一且正确。
- 使用一组已知筛选结果的测试病例，运行工作流并比对其输出的预筛结论与真实结果的一致性，根据实际业务需求调整判断逻辑和阈值。
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。