- Track A : chargement automatique de ~4200 noms de médicaments depuis edsnlp/drugs.json dans _MEDICAL_STOP_WORDS_SET (réduit les faux positifs médicaments)
- Track B : règles de validation EDS par type (NOM rejeté si contexte dosage, HOPITAL rejeté si < 5 chars ou mot structurel)
- Track C : nouveau script qc_audit.py pour contrôle qualité post-anonymisation (scan FN résiduels, densité placeholders, FP/FN candidats, mode batch CSV)
- Track D : garde structurelle trackare — NOM_GLOBAL <= 3 chars ignoré dans les documents trackare pour éviter de masquer des codes diagnostics
- Track E : détection enrichie des noms soignants (Pr/Professeur, Prescripteur, Prescrit par, Exécuté par, Réalisé par)
Testé sur 3 OGC (407, 316, 589) — 4 PDFs, 0 erreur, 0 PII résiduel, 0 faux positif détecté.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
