这个品类的数据长什么样
护理管理在临床试验预筛环节涉及的数据主要来源于电子健康档案（EHR）、护理记录、患者自述问卷以及初步的体格检查报告。这些数据更新频率较高，部分生命体征数据可能实时更新，而护理记录和问卷数据则按事件或周期性录入。文档结构通常包含结构化字段与非结构化文本。结构化字段如患者 ID、年龄、性别、诊断代码（如 ICD-10）、用药记录（包含药物名称、剂量、频次）、过敏史、合并症列表、既往手术史等。非结构化文本包括护理日志、医嘱解读、患者访谈记录等。特定字段如 eGFR（肾小球滤过率）、HbA1c（糖化血红蛋白）等有明确的单位要求，而 Karnofsky Performance Status 或 ECOG Performance Status 等评估指标则为特定评分制。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
护理管理数据的多源性与高更新频率，要求工作流设计需具备实时或近实时的数据摄取能力，以确保预筛基于最新患者状态。EHR 系统通常通过 HL7 或 FHIR 接口提供数据，这要求工作流能集成并解析这些标准格式。结构化与非结构化数据并存，意味着工作流需同时支持结构化查询与非结构化文本的语义理解。例如，识别护理日志中提及的特定症状或患者依从性问题，并将其与结构化诊断标准进行比对。特定医学指标的单位与阈值敏感性，要求在数据处理环节进行严格的单位校验与数值范围判断，避免因单位不一致或数据格式错误导致的误判。此外，护理记录中的主观描述和缩写，增加了自然语言处理的复杂性，需要更精细的文本处理模型。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
数据源连接超时 | 30 秒 | 多数 EHR 接口响应时间在此范围内，避免长时间等待导致流程阻塞。 |
文本分段长度 | 500 字符 | 平衡上下文完整性与模型处理效率，适用于护理日志等非结构化文本。 |
相似度阈值 | 0.75 | 用于知识库搜索，确保召回的临床试验标准与患者数据高度相关。 |
召回条数 | 前 8 条 | 保证足够的候选信息供 AI 模型综合判断，避免遗漏关键线索。 |
最大并发请求 | 按实测标定 | 需根据 EHR 系统 API 限制及 FastGPT 部署资源进行压力测试后确定。 |
流程执行超时 | 180 秒 | 考虑数据量与模型推理时间，为复杂预筛逻辑预留足够处理时长。 |
容易做错的三处
- 工作流在处理过程中突然终止，原因是外部 API 请求未设置合理的超时时间，导致长时间等待后连接断开。
- AI 预筛结果中部分关键字段为空，原因是流程开始时对第三方 API 的调用失败，未能正确设置全局变量或变量赋值错误。
- 特定患者在多次运行工作流时总是得到相同的错误结果，原因是知识库索引更新不及时，或用于匹配的查询语句未充分覆盖护理记录中的常见表述。
怎么确认配好了
- 选取一组已知符合和不符合预筛标准的患者数据，通过工作流运行，检查最终判断结果与预期一致性。
- 监控数据源连接日志，确保所有外部系统接口调用均成功，且数据传输无异常。
- 检查工作流中关键变量的赋值情况，验证变量值与预期数据类型、格式及内容相符。
- 对高频出现的非结构化文本进行抽样测试，确认文本处理和语义匹配能准确识别相关临床信息。
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。