这个品类的数据长什么样
家用医疗设备的临床试验预筛数据呈现出多源异构的特点。数据来源包括患者自愿提交的健康问卷、设备日志（如血糖仪测量记录、血压计读数）、穿戴设备采集的生理指标（心率、睡眠模式）以及部分医院或诊所提供的电子病历摘要。数据更新频率不一，问卷通常一次性提交，设备日志可按小时或天更新，而电子病历摘要则随诊疗进程变化。文档结构上，问卷多为半结构化文本，设备日志为结构化时序数据，电子病历摘要则可能是非结构化文本与结构化指标的混合。字段与单位具有高度专业性，例如血糖值单位为 mmol/L 或 mg/dL，血压值包含收缩压和舒张压，且常伴有设备型号、测量时间戳等元数据。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
家用医疗数据的多源异构性，使得工作流编排必须具备强大的数据整合与标准化能力。问卷中的自由文本信息需要通过自然语言处理技术提取关键实体，如疾病史、用药情况。设备日志的时序性要求工作流能处理时间窗口内的数据聚合与异常检测。电子病历摘要的非结构化部分，需要结合知识库进行信息抽取和归一化。不同数据源的更新频率差异，决定了工作流触发机制的灵活性，例如问卷提交后立即触发分析，而设备日志可按日批处理。此外，专业化的字段与单位要求在数据处理环节进行严格的单位转换与校验，防止数据误用。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 800–1200 字符 | 兼顾长文本理解与模型处理效率，适用于患者问卷等半结构化文本。 |
召回条数 | 前 5 条 | 针对患者病史与用药信息，快速匹配相关临床试验标准。 |
相似度阈值 | 0.75 | 确保检索结果与预筛条件的高度相关性，减少误判。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 应对大型电子病历摘要文件解析，避免超时中断。 |
分段长度 | 500 字符 | 适用于各类文本数据分段处理，提高嵌入效果。 |
知识库搜索节点选择知识库 | 变量引用，如 ${trial_criteria_kb} | 根据不同试验项目动态切换知识库，提高灵活性。 |
容易做错的三处
- 在文本内容提取节点中，模型提示错误，通常是因为输入文本格式与模型预期不符，或提取指令过于模糊。
- 工作流调用API时，知识库搜索节点无法引用到外部传入的变量，是由于变量作用域配置不当，或API参数名与工作流内部变量名不一致。
- 查询数据库节点返回结果为空或不符合预期，原因在于SQL查询语句编写有误，或者数据库连接配置存在问题。
怎么确认配好了
- 提交一份包含完整信息的模拟患者问卷，观察工作流是否能正确提取所有关键信息，并触发后续筛选步骤。
- 上传一份典型的家用医疗设备日志文件，验证工作流能否准确解析时序数据，并进行异常指标识别。
- 调用工作流API，传入不同临床试验ID变量，检查知识库搜索节点是否能正确加载对应的临床试验标准知识库。
- 针对预设的阳性和阴性样本数据，执行工作流，核对最终预筛结果是否符合预期，并检查中间节点输出与预期是否一致。
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。