合理用药临床试验预筛的文档解析与分块

这个品类的数据长什么样

合理用药临床试验预筛涉及的数据主要来源于临床试验方案、受试者筛选日志、病史记录、检查检验报告、用药记录等。这些文档通常以 PDF、DOCX 或扫描图像形式存在，包含大量的非结构化文本和半结构化表格数据。数据更新频率较高，尤其在临床试验进行过程中，受试者状态、用药调整等信息会实时产生。文档结构复杂，例如临床试验方案通常包含多级标题、图表、附录等。字段方面，涉及药物名称、剂量、给药途径、频率、治疗周期、不良反应等，部分字段会使用医学缩写、专业术语，且单位表达多样，如 mg/kg、IU、TID 等，需要精确识别和标准化。

这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束

合理用药临床试验预筛数据的复杂性对文档解析与分块提出了多重约束。首先，文档中包含的专业医学术语、缩写以及多样的单位表达，要求解析器具备高精度的实体识别能力，避免因误识别导致关键信息丢失或错误分块。其次，临床试验方案等长文档的层级结构和表格数据，需要解析器能有效识别并保留其上下文关联，避免将相关性强的段落拆散。再次，数据更新频率高意味着知识库需要支持增量更新和高效的重新索引，确保预筛逻辑基于最新数据。最后，由于涉及药物剂量、频率等关键信息，分块时必须确保这些数值和单位的完整性，例如，200mg BID 不应被拆分为 200mg 和 BID 两个独立块，否则会影响后续的合理用药判断。

配置怎么定

配置项	建议取法	这样取的依据
`UPLOAD_FILE_MAX_SIZE`	`50 MB`	临床试验方案、病史记录等文档可能包含大量图表和扫描件，文件体积较大，需要支持上传大文件。
`分段长度`	`800–1200 字符`	保证单个分块包含足够上下文，同时避免过长导致信息冗余和召回效率下降，特别是对于用药记录这种信息密度高的文本。
`重叠长度`	`150–200 字符`	确保分块之间有适当的上下文重叠，有助于维持逻辑连贯性，尤其在医学专业术语和缩写密集处。
`PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS`	`600 秒`	处理大型 PDF 或 DOCX 文件时，解析过程可能耗时较长，增加超时时间可避免解析中断。
`拆分规则`	`段落、表格行`	优先按段落语义完整性拆分；对于表格，按行拆分有助于保持每条用药记录的独立性。
`实体识别`	`启用，并配置医学术语词典`	精准识别药物、剂量、频率等关键实体，提高解析质量和后续召回的准确性。

容易做错的三处

上传大型临床试验方案后，系统长时间无响应或提示解析失败，原因是 PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS 设置过短，导致解析器在规定时间内未能完成处理。
导入包含用药记录的 Excel 文件后，自动拆分结果显示多行记录合并在一个知识块中，影响了后续查询的准确性，这是因为未将 拆分规则 配置为按表格行独立处理。
针对某一药物的剂量查询未能召回相关知识块，即使知识库中存在明确的剂量信息，原因可能是文档解析时未启用 实体识别 或未配置相应的医学术语词典，导致剂量数值与单位被错误地分割或识别。

怎么确认配好了

上传一份典型临床试验方案，检查解析后的知识块数量和内容完整性，确保关键章节和表格数据被有效提取。
上传一份包含复杂用药记录的 Excel 或 DOCX 文档，核对随机抽取的 10 条用药记录，确认每条记录在知识库中是否以独立且完整的知识块形式存在。
针对知识库中已有的药物名称、剂量、给药频率等核心实体，进行精确查询，验证召回结果是否准确且包含预期的上下文信息，并与原始文档进行比对，确认召回的知识块能够支撑合理用药的判断。

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