这个品类的数据长什么样
CSO（合同销售组织）在药物警戒领域的数据主要来源于其合作药企和医疗机构。这些数据包括：个例安全性报告（ICSRs）、汇总报告（PSURs/PBRERs）、医学文献、上市后研究结果以及患者反馈。数据更新频率高，尤其是在新药上市初期和监测期。文档结构多样，既有结构化的数据库记录，也有非结构化的医学文本，如病历、实验室报告、影像学检查结果。字段与单位的特殊性体现在医学术语、疾病代码（如 ICD-10）、药品通用名和商品名、剂量单位（mg、g、IU等）、频率（每日一次、每周两次等）以及不良事件严重程度分级。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
CSO药物警戒数据的多样性和高更新频率，对工作流编排提出了具体要求。非结构化医学文本需要强大的自然语言处理（NLP）能力进行信息抽取和结构化，以便后续分析。高更新频率意味着工作流需要支持实时或近实时的数据摄入和处理，例如通过 API 接口或消息队列持续接收 ICSRs。文档结构的多样性要求工作流具备灵活的数据解析和转换模块，以统一数据格式。医学术语和剂量单位的专业性，则要求在实体识别、关系抽取和知识图谱构建环节，引入专业的医学词典和本体论，确保信息提取的准确性。此外，由于涉及患者隐私和药品安全，工作流的审计日志和溯源能力至关重要。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 2000 字符 | 适应医学报告的平均长度，确保核心信息不被截断。 |
分段长度 | 500 字符 | 兼顾文本语义完整性与模型处理效率，避免过长文本导致上下文丢失。 |
相似度阈值 | 0.75 | 平衡召回率与准确率，减少误报和漏报不良事件。 |
召回条数 | 前 5 条 | 针对常见不良事件查询，提供足够的相关上下文，同时控制模型输入长度。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 应对大型或复杂医学文档的解析需求，避免解析超时。 |
ENABLE_AUDIT_LOGS | True | 确保所有数据处理和决策过程可追溯，满足法规合规性要求。 |
容易做错的三处
- 工作流无法处理上传的 Excel 或 PDF 文件内容，导致 AI 仅能与第一个对话节点交互。原因在于文件解析模块配置不当或未集成光学字符识别（OCR）能力。
- 在非结构化报告中，药品剂量或不良事件严重程度字段为空。原因是没有正确配置实体识别模型或缺乏特定领域词典，无法从文本中准确抽取关键信息。
- 工作流处理速度慢，无法及时响应新上传的安全性报告。主要原因包括数据处理管道未优化，或并发处理能力不足以应对高频数据流入。
怎么确认配好了
- 上传典型不良事件报告（ICSR）文件，检查工作流是否能正确提取出药品名称、不良事件、剂量、患者基本信息等关键字段，并与原始报告内容进行比对，确认信息抽取准确性。
- 模拟高并发数据摄入场景，监控工作流处理延迟时间，确保其在设定的阈值内完成，例如在
30 秒内完成单份报告的初步处理。 - 检查工作流生成的结构化数据，确认医学术语、疾病代码和剂量单位是否与预设的医学词典和本体论保持一致，没有出现非标准或错误的表示。
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