a58398f5d4
- Cache persistant JSON thread-safe pour les résultats Ollama (invalidation par modèle) - Parallélisation des appels Ollama (ThreadPoolExecutor, 2 workers) - 6 nouvelles règles de filtrage DAS parasites (doublons, ponctuation, OCR, labo, fragments) - Client Ollama centralisé (mode JSON natif + retry) - Module GHM (estimation CMD/sévérité) - Module contrôle CPAM (parser + contre-argumentation RAG) - Export RUM (format RSS) - Viewer enrichi (détail dossier) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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19 KiB
Python
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19 KiB
Python
"""Recherche RAG (FAISS) + génération via Ollama pour le codage CIM-10."""
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from __future__ import annotations
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import logging
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
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from ..config import (
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ActeCCAM, Diagnostic, DossierMedical, RAGSource,
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OLLAMA_CACHE_PATH, OLLAMA_MAX_PARALLEL, OLLAMA_MODEL,
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)
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from .cim10_dict import normalize_code, validate_code as cim10_validate
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from .ccam_dict import validate_code as ccam_validate
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from .ollama_client import call_ollama, parse_json_response
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from .ollama_cache import OllamaCache
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# Singleton pour le modèle d'embedding (chargé une seule fois)
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_embed_model = None
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# Score minimum de similarité FAISS pour retenir un résultat
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_MIN_SCORE = 0.3
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def _get_embed_model():
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"""Charge le modèle d'embedding (singleton)."""
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global _embed_model
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if _embed_model is None:
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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logger.info("Chargement du modèle d'embedding pour la recherche...")
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import torch
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_device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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_embed_model = SentenceTransformer("dangvantuan/sentence-camembert-large", device=_device)
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_embed_model.max_seq_length = 512
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return _embed_model
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def search_similar(query: str, top_k: int = 10) -> list[dict]:
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"""Recherche les passages les plus similaires dans l'index FAISS.
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Args:
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query: Texte du diagnostic à rechercher.
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top_k: Nombre de résultats à retourner.
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Returns:
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Liste de dicts avec les métadonnées + score de similarité,
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filtrés par score minimum et priorisant les sources CIM-10.
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"""
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from .rag_index import get_index
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import numpy as np
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result = get_index()
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if result is None:
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logger.warning("Index FAISS non disponible")
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return []
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faiss_index, metadata = result
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model = _get_embed_model()
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query_vec = model.encode([query], normalize_embeddings=True)
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query_vec = np.array(query_vec, dtype=np.float32)
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# Chercher plus de résultats que top_k pour pouvoir filtrer ensuite
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fetch_k = min(top_k * 2, faiss_index.ntotal)
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scores, indices = faiss_index.search(query_vec, fetch_k)
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raw_results = []
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for score, idx in zip(scores[0], indices[0]):
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if idx < 0:
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continue
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if float(score) < _MIN_SCORE:
|
|
continue
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meta = metadata[idx].copy()
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meta["score"] = float(score)
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raw_results.append(meta)
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# Prioriser les sources CIM-10 (au moins 6 sur top_k)
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cim10_results = [r for r in raw_results if r["document"] in ("cim10", "cim10_alpha")]
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other_results = [r for r in raw_results if r["document"] not in ("cim10", "cim10_alpha")]
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min_cim10 = min(6, len(cim10_results))
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final = cim10_results[:min_cim10]
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remaining_slots = top_k - len(final)
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# Remplir le reste avec les meilleurs résultats (CIM-10 restants + autres)
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remaining = cim10_results[min_cim10:] + other_results
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remaining.sort(key=lambda r: r["score"], reverse=True)
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final.extend(remaining[:remaining_slots])
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return final
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def search_similar_ccam(query: str, top_k: int = 8) -> list[dict]:
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"""Recherche les passages CCAM les plus similaires dans l'index FAISS.
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|
Même logique que search_similar() mais priorise les sources CCAM.
|
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"""
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from .rag_index import get_index
|
|
import numpy as np
|
|
|
|
result = get_index()
|
|
if result is None:
|
|
logger.warning("Index FAISS non disponible")
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|
return []
|
|
|
|
faiss_index, metadata = result
|
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|
model = _get_embed_model()
|
|
query_vec = model.encode([query], normalize_embeddings=True)
|
|
query_vec = np.array(query_vec, dtype=np.float32)
|
|
|
|
fetch_k = min(top_k * 2, faiss_index.ntotal)
|
|
scores, indices = faiss_index.search(query_vec, fetch_k)
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|
raw_results = []
|
|
for score, idx in zip(scores[0], indices[0]):
|
|
if idx < 0:
|
|
continue
|
|
if float(score) < _MIN_SCORE:
|
|
continue
|
|
meta = metadata[idx].copy()
|
|
meta["score"] = float(score)
|
|
raw_results.append(meta)
|
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|
# Prioriser les sources CCAM (au moins 5 sur top_k)
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ccam_results = [r for r in raw_results if r["document"] == "ccam"]
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other_results = [r for r in raw_results if r["document"] != "ccam"]
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min_ccam = min(5, len(ccam_results))
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final = ccam_results[:min_ccam]
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remaining_slots = top_k - len(final)
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|
remaining = ccam_results[min_ccam:] + other_results
|
|
remaining.sort(key=lambda r: r["score"], reverse=True)
|
|
final.extend(remaining[:remaining_slots])
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|
return final
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def _format_contexte(contexte: dict) -> str:
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"""Formate le contexte patient de manière structurée pour le prompt."""
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lines = []
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sexe = contexte.get("sexe")
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age = contexte.get("age")
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|
imc = contexte.get("imc")
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patient_parts = []
|
|
if sexe:
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patient_parts.append(sexe)
|
|
if age:
|
|
patient_parts.append(f"{age} ans")
|
|
if imc:
|
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patient_parts.append(f"IMC {imc}")
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|
if patient_parts:
|
|
lines.append(f"- Patient : {', '.join(patient_parts)}")
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duree = contexte.get("duree_sejour")
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|
if duree:
|
|
lines.append(f"- Durée séjour : {duree} jours")
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antecedents = contexte.get("antecedents")
|
|
if antecedents:
|
|
lines.append(f"- Antécédents : {', '.join(antecedents[:5])}")
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biologie = contexte.get("biologie_cle")
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|
if biologie:
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|
bio_parts = []
|
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for b in biologie:
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|
test, valeur, anomalie = b if isinstance(b, (list, tuple)) else (b.get("test"), b.get("valeur"), b.get("anomalie"))
|
|
marker = " (\u2191)" if anomalie else ""
|
|
bio_parts.append(f"{test} {valeur}{marker}")
|
|
lines.append(f"- Biologie : {', '.join(bio_parts)}")
|
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imagerie = contexte.get("imagerie")
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|
if imagerie:
|
|
for img in imagerie:
|
|
img_type, conclusion = img if isinstance(img, (list, tuple)) else (img.get("type"), img.get("conclusion"))
|
|
if conclusion:
|
|
lines.append(f"- Imagerie : {img_type} — {conclusion[:200]}")
|
|
|
|
complications = contexte.get("complications")
|
|
if complications:
|
|
lines.append(f"- Complications : {', '.join(complications)}")
|
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dp_texte = contexte.get("dp_texte")
|
|
if dp_texte:
|
|
lines.append(f"- DP du séjour : {dp_texte}")
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|
|
das_codes = contexte.get("das_codes_existants")
|
|
if das_codes:
|
|
lines.append(f"- DAS déjà codés : {', '.join(das_codes)}")
|
|
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|
return "\n".join(lines) if lines else "Non précisé"
|
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|
|
|
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def _build_prompt(texte: str, sources: list[dict], contexte: dict, est_dp: bool = True) -> str:
|
|
"""Construit le prompt expert DIM avec raisonnement structuré."""
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|
sources_text = ""
|
|
for i, src in enumerate(sources, 1):
|
|
doc_name = {
|
|
"cim10": "CIM-10 FR 2026",
|
|
"cim10_alpha": "CIM-10 Index Alphabétique 2026",
|
|
"guide_methodo": "Guide Méthodologique MCO 2026",
|
|
"ccam": "CCAM PMSI V4 2025",
|
|
}.get(src["document"], src["document"])
|
|
|
|
code_info = f" (code: {src['code']})" if src.get("code") else ""
|
|
page_info = f" [page {src['page']}]" if src.get("page") else ""
|
|
|
|
sources_text += f"--- Source {i}: {doc_name}{code_info}{page_info} ---\n"
|
|
sources_text += (src.get("extrait", "")[:800]) + "\n\n"
|
|
|
|
type_diag = "DP (diagnostic principal)" if est_dp else "DAS (diagnostic associé significatif)"
|
|
ctx_str = _format_contexte(contexte)
|
|
|
|
return f"""Tu es un médecin DIM (Département d'Information Médicale) expert en codage PMSI.
|
|
Tu dois coder le diagnostic suivant en respectant STRICTEMENT les règles de l'ATIH.
|
|
|
|
RÈGLES IMPÉRATIVES :
|
|
- Le code doit provenir UNIQUEMENT des sources CIM-10 fournies
|
|
- Distingue la DESCRIPTION CLINIQUE (ce que le médecin écrit) de la LOGIQUE DE CODAGE (ce que l'ATIH impose)
|
|
- Privilégie le code le plus SPÉCIFIQUE disponible (4e ou 5e caractère)
|
|
- Vérifie les notes d'inclusion/exclusion de chaque code candidat
|
|
- Si le diagnostic est un DP, il doit refléter le motif principal de prise en charge du séjour
|
|
- Si c'est un DAS, il doit avoir mobilisé des ressources supplémentaires pendant le séjour
|
|
- EXCLUSION SYMPTÔME : Si le diagnostic est un symptôme (R00-R99) et qu'un diagnostic précis (Chapitres I-XIV, A00-N99) expliquant ce symptôme est présent, le symptôme ne doit PAS être codé comme DAS
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|
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|
DIAGNOSTIC À CODER : "{texte}"
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|
TYPE : {type_diag}
|
|
|
|
CONTEXTE CLINIQUE :
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|
{ctx_str}
|
|
|
|
SOURCES CIM-10 :
|
|
{sources_text}
|
|
Réponds UNIQUEMENT avec un objet JSON au format suivant, sans aucun texte avant ou après :
|
|
{{
|
|
"analyse_clinique": "que signifie ce diagnostic sur le plan médical",
|
|
"codes_candidats": "quels codes CIM-10 des sources sont compatibles",
|
|
"discrimination": "pourquoi choisir ce code plutôt qu'un autre (inclusions/exclusions, spécificité)",
|
|
"regle_pmsi": "conformité aux règles PMSI pour un {type_diag} (guide méthodologique)",
|
|
"code": "X99.9",
|
|
"confidence": "high ou medium ou low",
|
|
"justification": "explication courte en français"
|
|
}}"""
|
|
|
|
|
|
def _build_prompt_ccam(texte: str, sources: list[dict], contexte: dict) -> str:
|
|
"""Construit le prompt expert DIM pour le codage CCAM avec raisonnement structuré."""
|
|
sources_text = ""
|
|
for i, src in enumerate(sources, 1):
|
|
doc_name = {
|
|
"cim10": "CIM-10 FR 2026",
|
|
"cim10_alpha": "CIM-10 Index Alphabétique 2026",
|
|
"guide_methodo": "Guide Méthodologique MCO 2026",
|
|
"ccam": "CCAM PMSI V4 2025",
|
|
}.get(src["document"], src["document"])
|
|
|
|
code_info = f" (code: {src['code']})" if src.get("code") else ""
|
|
page_info = f" [page {src['page']}]" if src.get("page") else ""
|
|
|
|
sources_text += f"--- Source {i}: {doc_name}{code_info}{page_info} ---\n"
|
|
sources_text += (src.get("extrait", "")[:800]) + "\n\n"
|
|
|
|
ctx_str = _format_contexte(contexte)
|
|
|
|
return f"""Tu es un médecin DIM (Département d'Information Médicale) expert en codage CCAM PMSI.
|
|
Tu dois coder l'acte chirurgical/médical suivant en respectant STRICTEMENT la nomenclature CCAM.
|
|
|
|
RÈGLES IMPÉRATIVES :
|
|
- Le code doit provenir UNIQUEMENT des sources CCAM fournies
|
|
- Un code CCAM est composé de 4 lettres + 3 chiffres (ex: HMFC004)
|
|
- Vérifie l'activité (1=acte technique, 4=anesthésie) et le regroupement
|
|
- Tiens compte du tarif secteur 1 pour valider la cohérence
|
|
- Si plusieurs codes sont possibles, choisis le plus spécifique à l'acte décrit
|
|
- En cas de doute, indique confidence "low" plutôt que de proposer un code inadapté
|
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ACTE À CODER : "{texte}"
|
|
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|
CONTEXTE CLINIQUE :
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|
{ctx_str}
|
|
|
|
SOURCES CCAM :
|
|
{sources_text}
|
|
Réponds UNIQUEMENT avec un objet JSON au format suivant, sans aucun texte avant ou après :
|
|
{{
|
|
"analyse_acte": "que décrit cet acte sur le plan technique/chirurgical",
|
|
"codes_candidats": "quels codes CCAM des sources sont compatibles",
|
|
"discrimination": "pourquoi choisir ce code plutôt qu'un autre (activité, regroupement, tarif)",
|
|
"code": "ABCD123",
|
|
"confidence": "high ou medium ou low",
|
|
"justification": "explication courte en français"
|
|
}}"""
|
|
|
|
|
|
def _parse_ollama_response(raw: str) -> dict | None:
|
|
"""Parse la réponse JSON d'Ollama et reconstitue le raisonnement structuré."""
|
|
parsed = parse_json_response(raw)
|
|
if parsed is None:
|
|
return None
|
|
|
|
# Reconstituer le raisonnement à partir des champs structurés
|
|
reasoning_parts = []
|
|
for key in ("analyse_clinique", "analyse_acte", "codes_candidats", "discrimination", "regle_pmsi"):
|
|
val = parsed.pop(key, None)
|
|
if val:
|
|
titre = key.replace("_", " ").upper()
|
|
reasoning_parts.append(f"{titre} :\n{val}")
|
|
if reasoning_parts:
|
|
parsed["raisonnement"] = "\n\n".join(reasoning_parts)
|
|
|
|
return parsed
|
|
|
|
|
|
def _call_ollama(prompt: str) -> dict | None:
|
|
"""Appelle Ollama (mode JSON) et parse la réponse avec reconstitution du raisonnement."""
|
|
result = call_ollama(prompt, temperature=0.1, max_tokens=2500)
|
|
if result is None:
|
|
return None
|
|
# Reconstituer le raisonnement structuré
|
|
reasoning_parts = []
|
|
for key in ("analyse_clinique", "analyse_acte", "codes_candidats", "discrimination", "regle_pmsi"):
|
|
val = result.pop(key, None)
|
|
if val:
|
|
titre = key.replace("_", " ").upper()
|
|
reasoning_parts.append(f"{titre} :\n{val}")
|
|
if reasoning_parts:
|
|
result["raisonnement"] = "\n\n".join(reasoning_parts)
|
|
return result
|
|
|
|
|
|
def _apply_llm_result_diagnostic(diagnostic: Diagnostic, llm_result: dict) -> None:
|
|
"""Applique un résultat LLM (frais ou caché) à un Diagnostic."""
|
|
code = llm_result.get("code")
|
|
confidence = llm_result.get("confidence")
|
|
justification = llm_result.get("justification")
|
|
raisonnement = llm_result.get("raisonnement")
|
|
|
|
if code:
|
|
code = normalize_code(code)
|
|
is_valid, _ = cim10_validate(code)
|
|
if is_valid:
|
|
diagnostic.cim10_suggestion = code
|
|
else:
|
|
logger.warning(
|
|
"RAG : code Ollama %s invalide pour « %s », code ignoré",
|
|
code, diagnostic.texte,
|
|
)
|
|
if confidence in ("high", "medium", "low"):
|
|
diagnostic.cim10_confidence = confidence
|
|
if justification:
|
|
diagnostic.justification = justification
|
|
if raisonnement:
|
|
diagnostic.raisonnement = raisonnement
|
|
|
|
|
|
def enrich_diagnostic(
|
|
diagnostic: Diagnostic,
|
|
contexte: dict,
|
|
est_dp: bool = True,
|
|
cache: OllamaCache | None = None,
|
|
) -> None:
|
|
"""Enrichit un Diagnostic avec le RAG (FAISS + Ollama).
|
|
|
|
Modifie le diagnostic en place. Fallback gracieux si FAISS ou Ollama échouent.
|
|
"""
|
|
diag_type = "dp" if est_dp else "das"
|
|
|
|
# 1. Vérifier le cache
|
|
cached = cache.get(diagnostic.texte, diag_type) if cache else None
|
|
|
|
# 2. Recherche FAISS (toujours, pour les sources_rag fraîches)
|
|
sources = search_similar(diagnostic.texte, top_k=10)
|
|
|
|
if not sources:
|
|
logger.debug("Aucune source RAG trouvée pour : %s", diagnostic.texte)
|
|
return
|
|
|
|
# 3. Stocker les sources RAG
|
|
diagnostic.sources_rag = [
|
|
RAGSource(
|
|
document=s["document"],
|
|
page=s.get("page"),
|
|
code=s.get("code"),
|
|
extrait=s.get("extrait", "")[:200],
|
|
)
|
|
for s in sources
|
|
]
|
|
|
|
# 4. Si cache hit, appliquer et court-circuiter Ollama
|
|
if cached is not None:
|
|
logger.info("Cache hit pour %s : « %s »", diag_type.upper(), diagnostic.texte)
|
|
_apply_llm_result_diagnostic(diagnostic, cached)
|
|
return
|
|
|
|
# 5. Appel Ollama pour justification avec raisonnement structuré
|
|
prompt = _build_prompt(diagnostic.texte, sources, contexte, est_dp=est_dp)
|
|
llm_result = _call_ollama(prompt)
|
|
|
|
if llm_result:
|
|
_apply_llm_result_diagnostic(diagnostic, llm_result)
|
|
if cache:
|
|
cache.put(diagnostic.texte, diag_type, llm_result)
|
|
else:
|
|
logger.info("Ollama non disponible — sources FAISS conservées sans justification LLM")
|
|
|
|
|
|
def _apply_llm_result_acte(acte: ActeCCAM, llm_result: dict) -> None:
|
|
"""Applique un résultat LLM (frais ou caché) à un ActeCCAM."""
|
|
code = llm_result.get("code")
|
|
confidence = llm_result.get("confidence")
|
|
justification = llm_result.get("justification")
|
|
raisonnement = llm_result.get("raisonnement")
|
|
|
|
if code:
|
|
code = code.strip().upper()
|
|
is_valid, _ = ccam_validate(code)
|
|
if is_valid:
|
|
acte.code_ccam_suggestion = code
|
|
else:
|
|
logger.warning(
|
|
"RAG : code CCAM Ollama %s invalide pour « %s », code ignoré",
|
|
code, acte.texte,
|
|
)
|
|
if confidence in ("high", "medium", "low"):
|
|
acte.ccam_confidence = confidence
|
|
if justification:
|
|
acte.justification = justification
|
|
if raisonnement:
|
|
acte.raisonnement = raisonnement
|
|
|
|
|
|
def enrich_acte(acte: ActeCCAM, contexte: dict, cache: OllamaCache | None = None) -> None:
|
|
"""Enrichit un ActeCCAM avec le RAG (FAISS + Ollama).
|
|
|
|
Modifie l'acte en place. Fallback gracieux si FAISS ou Ollama échouent.
|
|
"""
|
|
# 1. Vérifier le cache
|
|
cached = cache.get(acte.texte, "ccam") if cache else None
|
|
|
|
# 2. Recherche FAISS (sources CCAM priorisées)
|
|
sources = search_similar_ccam(acte.texte, top_k=8)
|
|
|
|
if not sources:
|
|
logger.debug("Aucune source RAG CCAM trouvée pour : %s", acte.texte)
|
|
return
|
|
|
|
# 3. Stocker les sources RAG
|
|
acte.sources_rag = [
|
|
RAGSource(
|
|
document=s["document"],
|
|
page=s.get("page"),
|
|
code=s.get("code"),
|
|
extrait=s.get("extrait", "")[:200],
|
|
)
|
|
for s in sources
|
|
]
|
|
|
|
# 4. Si cache hit, appliquer et court-circuiter Ollama
|
|
if cached is not None:
|
|
logger.info("Cache hit pour CCAM : « %s »", acte.texte)
|
|
_apply_llm_result_acte(acte, cached)
|
|
return
|
|
|
|
# 5. Appel Ollama pour justification avec raisonnement structuré
|
|
prompt = _build_prompt_ccam(acte.texte, sources, contexte)
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llm_result = _call_ollama(prompt)
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if llm_result:
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_apply_llm_result_acte(acte, llm_result)
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if cache:
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cache.put(acte.texte, "ccam", llm_result)
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else:
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logger.info("Ollama non disponible — sources FAISS CCAM conservées sans justification LLM")
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def enrich_dossier(dossier: DossierMedical) -> None:
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"""Enrichit le DP et tous les DAS d'un dossier via le RAG.
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Utilise un cache persistant et parallélise les appels Ollama
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pour les DAS et actes CCAM (max_workers = OLLAMA_MAX_PARALLEL).
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"""
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cache = OllamaCache(OLLAMA_CACHE_PATH, OLLAMA_MODEL)
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contexte = {
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"sexe": dossier.sejour.sexe,
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"age": dossier.sejour.age,
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"duree_sejour": dossier.sejour.duree_sejour,
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"imc": dossier.sejour.imc,
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"antecedents": dossier.antecedents[:5],
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"biologie_cle": [(b.test, b.valeur, b.anomalie) for b in dossier.biologie_cle],
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"imagerie": [(i.type, (i.conclusion or "")[:200]) for i in dossier.imagerie],
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"complications": dossier.complications,
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}
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# Phase 1 : DP seul (le contexte DAS en dépend)
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if dossier.diagnostic_principal:
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logger.info("RAG enrichissement DP : %s", dossier.diagnostic_principal.texte)
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enrich_diagnostic(dossier.diagnostic_principal, contexte, est_dp=True, cache=cache)
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# Mettre à jour le contexte avec le DP pour les DAS
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if dossier.diagnostic_principal:
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contexte["dp_texte"] = dossier.diagnostic_principal.texte
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contexte["das_codes_existants"] = [
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f"{d.cim10_suggestion} ({d.texte})"
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for d in dossier.diagnostics_associes
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if d.cim10_suggestion
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]
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# Phase 2 : DAS + Actes en parallèle
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das_list = dossier.diagnostics_associes
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actes_list = dossier.actes_ccam
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if das_list or actes_list:
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with ThreadPoolExecutor(max_workers=OLLAMA_MAX_PARALLEL) as executor:
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futures = []
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for das in das_list:
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logger.info("RAG enrichissement DAS : %s", das.texte)
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futures.append(executor.submit(enrich_diagnostic, das, contexte, False, cache))
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for acte in actes_list:
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logger.info("RAG enrichissement CCAM : %s", acte.texte)
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futures.append(executor.submit(enrich_acte, acte, contexte, cache))
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for f in as_completed(futures):
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f.result() # propage les exceptions
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cache.save()
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