这个品类的数据长什么样
真实世界研究（Real World Study, RWS）在临床试验预筛环节的数据主要来源于电子病历（EHR）、医保理赔数据库、疾病登记系统以及患者报告结局（PROs）。这些数据通常以非结构化文本、半结构化表格和结构化数值的形式存在。更新频率从每日（如住院记录）到每季度或每年（如部分随访数据）不等。文档结构多样，例如，EHR 中可能包含医生诊疗记录、检验检查报告、用药医嘱，这些通常是自由文本或带有特定编码的文本。字段与单位在不同来源间差异显著，例如实验室检查结果的单位可能因医院或时间而异，疾病诊断常用 ICD 编码，用药记录则涉及药品通用名、剂量、频次等。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
真实世界研究数据的多样性和非结构化特性，对工作流编排提出了特定要求。首先，多源异构的数据需要灵活的数据接入与预处理模块，以应对不同数据格式和更新频率。例如，EHR 的自由文本需要自然语言处理（NLP）进行实体识别和关系抽取。其次，字段与单位的不一致性，要求工作流中包含数据标准化和清洗步骤，以确保后续分析的准确性。例如，将不同单位的实验室指标统一为标准单位。数据更新的非同步性，则要求工作流设计具备增量更新和版本管理能力，避免重复处理历史数据。此外，由于数据敏感性，工作流需集成严格的数据脱敏和隐私保护机制。在预筛过程中，复杂临床逻辑的实现，要求工作流能够编排多步骤的条件判断和规则引擎，以精确筛选符合入组标准的患者。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 3000 | 应对 EHR 中较长的病程记录和诊断报告，保证上下文完整性 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 平衡文本语义完整性和检索效率，避免过长分段引入噪声 |
相似度阈值 | 0.75 | 精准匹配临床术语和疾病特征，减少误召回 |
召回条数 | 前 10 条 | 确保在复杂查询下覆盖足够多的相关信息，同时控制处理量 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 处理大型或复杂文档（如 PDF 格式的病历报告）的解析需求 |
知识库数据更新频率 | 每日增量同步 | 真实世界数据更新频繁，确保预筛基于最新患者信息 |
容易做错的三处
- 知识库检索节点无法获取预设的全局变量值，这是因为变量作用域未正确配置，导致节点在执行时无法访问到预期的参数。
- 工作流执行时出现模型配置错误，常见原因是所选模型不支持当前数据处理任务的输入格式或长度限制，例如模型无法处理过长的文本序列。
- 数据标准化步骤后，某些关键字段值仍为空或格式不正确，通常是由于正则表达式或映射规则未能覆盖所有数据变体或边缘情况。
怎么确认配好了
- 在工作流的每个关键节点后，检查输出日志，确认数据格式、字段值和数量与预期一致。
- 使用一组已知符合和不符合预筛标准的模拟患者数据，运行工作流，验证最终筛选结果的准确性。
- 监控工作流执行的耗时和资源占用，确保在处理大规模数据时性能满足要求，并与设定的超时阈值进行对比。
- 定期抽样检查经过工作流处理后的数据，验证数据清洗、标准化和脱敏规则的有效性。
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。