refactor: split cpam_response → cpam_rag, cpam_context, cpam_validation
Découpe le monolithe cpam_response.py (1207L) en 3 modules spécialisés : - cpam_rag.py : recherche RAG ciblée (5 requêtes, dédup) - cpam_context.py : construction prompt, définitions CIM-10, bio summary - cpam_validation.py : grounding, références, codes fermée, adversariale Le cpam_response.py reste orchestrateur (~230L) avec re-exports backward-compat. Mocks des tests mis à jour pour cibler les bons modules. Ajout RULE-CPAM-CORRECTION-LOOP dans base.yaml. 748 tests passent. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
dom
532
src/control/cpam_context.py
Normal file
532
src/control/cpam_context.py
Normal file
@@ -0,0 +1,532 @@
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||||
"""Construction du contexte et du prompt pour la contre-argumentation CPAM."""
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||||
from __future__ import annotations
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||||
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||||
import logging
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import re
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||||
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||||
from ..config import ControleCPAM, DossierMedical
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||||
from ..medical.bio_normals import BIO_NORMALS
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from ..medical.cim10_dict import normalize_code, validate_code
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||||
from ..prompts import CPAM_ARGUMENTATION
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||||
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logger = logging.getLogger(__name__)
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||||
def _get_code_label(code_str: str) -> str:
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"""Résout le libellé CIM-10 pour un ou plusieurs codes."""
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||||
codes = re.split(r"[,;\s]+", code_str.strip())
|
||||
labels = []
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||||
for raw in codes:
|
||||
raw = raw.strip()
|
||||
if not raw:
|
||||
continue
|
||||
norm = normalize_code(raw)
|
||||
is_valid, label = validate_code(norm)
|
||||
if is_valid and label:
|
||||
labels.append(f"{norm} — {label}")
|
||||
else:
|
||||
labels.append(norm)
|
||||
if not labels:
|
||||
return ""
|
||||
if len(labels) == 1:
|
||||
parts = labels[0].split(" — ", 1)
|
||||
return f" — {parts[1]}" if len(parts) > 1 else ""
|
||||
return "\n " + "\n ".join(labels)
|
||||
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||||
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||||
def _get_cim10_definitions(
|
||||
dossier: DossierMedical,
|
||||
controle: ControleCPAM,
|
||||
) -> str:
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||||
"""Construit une section de définitions CIM-10 déterministes pour tous les codes en jeu.
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||||
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||||
Collecte les codes depuis :
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||||
- Le dossier : DP (cim10_suggestion) + DAS (cim10_suggestion)
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||||
- L'UCR : dp_ucr, da_ucr, dr_ucr
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||||
|
||||
Returns:
|
||||
Texte formaté pour injection dans le prompt, ou "" si aucun code résolu.
|
||||
"""
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||||
codes_seen: dict[str, str] = {} # code normalisé → rôle (pour affichage)
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||||
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||||
# Codes du dossier (établissement)
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||||
if dossier.diagnostic_principal and dossier.diagnostic_principal.cim10_suggestion:
|
||||
code = dossier.diagnostic_principal.cim10_suggestion
|
||||
codes_seen[normalize_code(code)] = "DP établissement"
|
||||
for das in dossier.diagnostics_associes:
|
||||
if das.cim10_suggestion:
|
||||
norm = normalize_code(das.cim10_suggestion)
|
||||
if norm not in codes_seen:
|
||||
codes_seen[norm] = "DAS établissement"
|
||||
|
||||
# Codes de l'UCR (CPAM)
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||||
for field, role in [
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||||
(controle.dp_ucr, "DP proposé UCR"),
|
||||
(controle.da_ucr, "DA proposé UCR"),
|
||||
(controle.dr_ucr, "DR proposé UCR"),
|
||||
]:
|
||||
if not field:
|
||||
continue
|
||||
for raw in re.split(r"[,;\s]+", field.strip()):
|
||||
raw = raw.strip()
|
||||
if not raw:
|
||||
continue
|
||||
norm = normalize_code(raw)
|
||||
if norm not in codes_seen:
|
||||
codes_seen[norm] = role
|
||||
|
||||
if not codes_seen:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
# Résoudre les libellés
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||||
lines = []
|
||||
for norm_code, role in codes_seen.items():
|
||||
is_valid, label = validate_code(norm_code)
|
||||
if is_valid and label:
|
||||
lines.append(f" {norm_code} — {label} [{role}]")
|
||||
else:
|
||||
lines.append(f" {norm_code} — (code non trouvé dans le dictionnaire) [{role}]")
|
||||
|
||||
if not lines:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
return (
|
||||
"\nDÉFINITIONS CIM-10 — RÉFÉRENCE (source : dictionnaire officiel) :\n"
|
||||
+ "\n".join(lines)
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_tagged_context(dossier: DossierMedical) -> tuple[str, dict[str, str]]:
|
||||
"""Construit un contexte clinique avec des tags de référence pour le grounding.
|
||||
|
||||
Chaque élément clinique reçoit un tag unique ([BIO-1], [IMG-1], [TRT-1], [ACTE-1])
|
||||
que le LLM doit citer dans ses preuves pour garantir la traçabilité.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(texte tagué pour injection dans le prompt, dict tag → contenu original)
|
||||
"""
|
||||
tag_map: dict[str, str] = {}
|
||||
lines: list[str] = []
|
||||
|
||||
# Biologie (avec normes de référence pour éviter les hallucinations)
|
||||
for i, b in enumerate(dossier.biologie_cle, 1):
|
||||
if not b.valeur:
|
||||
continue
|
||||
tag = f"BIO-{i}"
|
||||
# Interpréter la valeur par rapport aux normes connues
|
||||
norm_info = ""
|
||||
if b.test in BIO_NORMALS:
|
||||
lo, hi = BIO_NORMALS[b.test]
|
||||
try:
|
||||
val = float(b.valeur.replace(",", ".").split()[0])
|
||||
if val > hi:
|
||||
norm_info = f" — ÉLEVÉ (norme {lo}-{hi})"
|
||||
elif val < lo:
|
||||
norm_info = f" — BAS (norme {lo}-{hi})"
|
||||
else:
|
||||
norm_info = f" — NORMAL (norme {lo}-{hi})"
|
||||
except (ValueError, AttributeError):
|
||||
pass
|
||||
content = f"{b.test}: {b.valeur}{norm_info}"
|
||||
tag_map[tag] = content
|
||||
lines.append(f" [{tag}] {content}")
|
||||
|
||||
# Imagerie
|
||||
for i, im in enumerate(dossier.imagerie, 1):
|
||||
tag = f"IMG-{i}"
|
||||
conclusion = f" — {im.conclusion}" if im.conclusion else ""
|
||||
content = f"{im.type}{conclusion}"
|
||||
tag_map[tag] = content
|
||||
lines.append(f" [{tag}] {content}")
|
||||
|
||||
# Traitements
|
||||
for i, t in enumerate(dossier.traitements_sortie[:10], 1):
|
||||
tag = f"TRT-{i}"
|
||||
posologie = f" {t.posologie}" if t.posologie else ""
|
||||
content = f"{t.medicament}{posologie}"
|
||||
tag_map[tag] = content
|
||||
lines.append(f" [{tag}] {content}")
|
||||
|
||||
# Actes CCAM
|
||||
for i, a in enumerate(dossier.actes_ccam, 1):
|
||||
tag = f"ACTE-{i}"
|
||||
code = f" ({a.code_ccam_suggestion})" if a.code_ccam_suggestion else ""
|
||||
content = f"{a.texte}{code}"
|
||||
tag_map[tag] = content
|
||||
lines.append(f" [{tag}] {content}")
|
||||
|
||||
if not lines:
|
||||
return "", tag_map
|
||||
|
||||
text = "ÉLÉMENTS CLINIQUES RÉFÉRENCÉS (cite le tag [XX-N] dans tes preuves) :\n" + "\n".join(lines)
|
||||
return text, tag_map
|
||||
|
||||
|
||||
# Interprétations cliniques pour le résumé bio déterministe
|
||||
_BIO_INTERPRETATION: dict[str, dict[str, str]] = {
|
||||
"CRP": {"high": "infection/inflammation active", "low": "normal", "normal": "pas d'inflammation"},
|
||||
"Hémoglobine": {"high": "polyglobulie", "low": "anémie", "normal": "pas d'anémie"},
|
||||
"Plaquettes": {"high": "thrombocytose", "low": "thrombopénie", "normal": "numération normale"},
|
||||
"Leucocytes": {"high": "hyperleucocytose", "low": "leucopénie", "normal": "numération normale"},
|
||||
"Créatinine": {"high": "insuffisance rénale", "low": "normal", "normal": "fonction rénale conservée"},
|
||||
"Potassium": {"high": "hyperkaliémie", "low": "hypokaliémie", "normal": "kaliémie normale"},
|
||||
"Sodium": {"high": "hypernatrémie", "low": "hyponatrémie", "normal": "natrémie normale"},
|
||||
"Lipasémie": {"high": "pancréatite probable", "low": "normal", "normal": "pas de pancréatite"},
|
||||
"ASAT": {"high": "cytolyse hépatique", "low": "normal", "normal": "pas de cytolyse"},
|
||||
"ALAT": {"high": "cytolyse hépatique", "low": "normal", "normal": "pas de cytolyse"},
|
||||
"GGT": {"high": "cholestase/atteinte hépatique", "low": "normal", "normal": "pas de cholestase"},
|
||||
"Bilirubine totale": {"high": "ictère/cholestase", "low": "normal", "normal": "pas d'ictère"},
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_bio_summary(dossier: DossierMedical) -> str:
|
||||
"""Construit un résumé biologique déterministe à injecter dans le prompt.
|
||||
|
||||
Chaque valeur bio est interprétée contre BIO_NORMALS avec une conclusion
|
||||
non ambiguë que le LLM ne doit pas modifier.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Texte formaté ou "" si aucune biologie exploitable.
|
||||
"""
|
||||
if not dossier.biologie_cle:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
lines: list[str] = []
|
||||
for b in dossier.biologie_cle:
|
||||
if not b.valeur or b.test not in BIO_NORMALS:
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
val = float(b.valeur.replace(",", ".").split()[0])
|
||||
except (ValueError, AttributeError):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
lo, hi = BIO_NORMALS[b.test]
|
||||
if val > hi:
|
||||
status = "ÉLEVÉ"
|
||||
interp_key = "high"
|
||||
elif val < lo:
|
||||
status = "BAS"
|
||||
interp_key = "low"
|
||||
else:
|
||||
status = "NORMAL"
|
||||
interp_key = "normal"
|
||||
|
||||
interp = _BIO_INTERPRETATION.get(b.test, {}).get(interp_key, "")
|
||||
interp_str = f" — {interp}" if interp else ""
|
||||
lines.append(f" ✓ {b.test} = {b.valeur} → {status} (norme {lo}-{hi}){interp_str}")
|
||||
|
||||
if not lines:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
return (
|
||||
"FAITS BIOLOGIQUES VÉRIFIÉS (NE PAS MODIFIER ces interprétations) :\n"
|
||||
+ "\n".join(lines)
|
||||
+ "\n\nRÈGLE STRICTE : si tu cites une valeur biologique, tu DOIS utiliser "
|
||||
"l'interprétation ci-dessus.\n"
|
||||
"Ne qualifie JAMAIS une valeur NORMAL comme pathologique, "
|
||||
"ni une valeur ÉLEVÉ/BAS comme normale."
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _check_das_bio_coherence(dossier: DossierMedical) -> list[str]:
|
||||
"""Vérifie la cohérence entre les textes DAS et les valeurs biologiques.
|
||||
|
||||
Détecte les contradictions comme "leucocytose" dans un DAS alors que
|
||||
les leucocytes sont bas, ou "anémie" alors que l'hémoglobine est normale.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Liste de warnings pour les incohérences détectées.
|
||||
"""
|
||||
if not dossier.diagnostics_associes or not dossier.biologie_cle:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Patterns DAS → (test bio attendu, direction attendue)
|
||||
_DAS_BIO_CHECKS: dict[str, tuple[str, str]] = {
|
||||
"leucocytose": ("Leucocytes", "high"),
|
||||
"leucopénie": ("Leucocytes", "low"),
|
||||
"leucopenie": ("Leucocytes", "low"),
|
||||
"thrombocytose": ("Plaquettes", "high"),
|
||||
"thrombocytopénie": ("Plaquettes", "low"),
|
||||
"thrombocytopenie": ("Plaquettes", "low"),
|
||||
"thrombopénie": ("Plaquettes", "low"),
|
||||
"thrombopenie": ("Plaquettes", "low"),
|
||||
"anémie": ("Hémoglobine", "low"),
|
||||
"anemie": ("Hémoglobine", "low"),
|
||||
"polyglobulie": ("Hémoglobine", "high"),
|
||||
"hyperkaliémie": ("Potassium", "high"),
|
||||
"hypokaliémie": ("Potassium", "low"),
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Indexer les valeurs bio disponibles
|
||||
bio_values: dict[str, float] = {}
|
||||
for b in dossier.biologie_cle:
|
||||
if b.test and b.valeur:
|
||||
try:
|
||||
bio_values[b.test] = float(b.valeur.replace(",", ".").split()[0])
|
||||
except (ValueError, AttributeError):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
warnings: list[str] = []
|
||||
for das in dossier.diagnostics_associes:
|
||||
texte_lower = (das.texte or "").lower()
|
||||
for pattern, (bio_test, direction) in _DAS_BIO_CHECKS.items():
|
||||
if pattern not in texte_lower:
|
||||
continue
|
||||
if bio_test not in bio_values or bio_test not in BIO_NORMALS:
|
||||
continue
|
||||
val = bio_values[bio_test]
|
||||
lo, hi = BIO_NORMALS[bio_test]
|
||||
if direction == "high" and val <= hi:
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"INCOHÉRENCE : DAS « {das.texte} » ({das.cim10_suggestion or '?'}) "
|
||||
f"mais {bio_test} = {val} est NORMAL (norme {lo}-{hi})"
|
||||
)
|
||||
elif direction == "low" and val >= lo:
|
||||
warnings.append(
|
||||
f"INCOHÉRENCE : DAS « {das.texte} » ({das.cim10_suggestion or '?'}) "
|
||||
f"mais {bio_test} = {val} est NORMAL (norme {lo}-{hi})"
|
||||
)
|
||||
|
||||
if warnings:
|
||||
for w in warnings:
|
||||
logger.warning(" DAS/bio : %s", w)
|
||||
|
||||
return warnings
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_cpam_prompt(
|
||||
dossier: DossierMedical,
|
||||
controle: ControleCPAM,
|
||||
sources: list[dict],
|
||||
extraction: dict | None = None,
|
||||
) -> tuple[str, dict[str, str]]:
|
||||
"""Construit le prompt pour la contre-argumentation CPAM.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
extraction: Résultat optionnel de la passe 1 (extraction structurée).
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(prompt texte, tag_map pour validation grounding)
|
||||
"""
|
||||
# Résumé du dossier médical
|
||||
dossier_lines = []
|
||||
|
||||
if dossier.diagnostic_principal:
|
||||
dp = dossier.diagnostic_principal
|
||||
dp_code = f" ({dp.cim10_suggestion})" if dp.cim10_suggestion else ""
|
||||
dossier_lines.append(f"- DP : {dp.texte}{dp_code}")
|
||||
elif controle.dp_ucr:
|
||||
dp_label = _get_code_label(controle.dp_ucr)
|
||||
dossier_lines.append(
|
||||
f"- DP : code {controle.dp_ucr}{dp_label} "
|
||||
f"(codé par l'établissement, contesté par la CPAM)"
|
||||
)
|
||||
|
||||
if dossier.diagnostics_associes:
|
||||
das_parts = []
|
||||
for das in dossier.diagnostics_associes:
|
||||
code = f" ({das.cim10_suggestion})" if das.cim10_suggestion else ""
|
||||
das_parts.append(f"{das.texte}{code}")
|
||||
dossier_lines.append(f"- DAS : {', '.join(das_parts)}")
|
||||
|
||||
if dossier.actes_ccam:
|
||||
actes = [f"{a.texte} ({a.code_ccam_suggestion})" if a.code_ccam_suggestion else a.texte
|
||||
for a in dossier.actes_ccam]
|
||||
dossier_lines.append(f"- Actes CCAM : {', '.join(actes)}")
|
||||
|
||||
sejour = dossier.sejour
|
||||
if sejour.duree_sejour is not None:
|
||||
dossier_lines.append(f"- Durée séjour : {sejour.duree_sejour} jours")
|
||||
if sejour.sexe or sejour.age is not None:
|
||||
patient_info = []
|
||||
if sejour.sexe:
|
||||
patient_info.append(sejour.sexe)
|
||||
if sejour.age is not None:
|
||||
patient_info.append(f"{sejour.age} ans")
|
||||
if sejour.age < 18:
|
||||
patient_info.append("(PÉDIATRIE — codage pédiatrique applicable)")
|
||||
elif sejour.age >= 80:
|
||||
patient_info.append("(patient âgé — comorbidités fréquentes)")
|
||||
dossier_lines.append(f"- Patient : {', '.join(patient_info)}")
|
||||
if sejour.mode_entree:
|
||||
mode_label = sejour.mode_entree
|
||||
if "urgence" in mode_label.lower() or "urgent" in mode_label.lower():
|
||||
dossier_lines.append(f"- Mode d'entrée : {mode_label} (ADMISSION EN URGENCE)")
|
||||
else:
|
||||
dossier_lines.append(f"- Mode d'entrée : {mode_label}")
|
||||
if sejour.mode_sortie:
|
||||
dossier_lines.append(f"- Mode de sortie : {sejour.mode_sortie}")
|
||||
if sejour.imc is not None:
|
||||
dossier_lines.append(f"- IMC : {sejour.imc}")
|
||||
|
||||
if dossier.biologie_cle:
|
||||
bio = [f"{b.test}: {b.valeur}" for b in dossier.biologie_cle[:5] if b.valeur]
|
||||
if bio:
|
||||
dossier_lines.append(f"- Biologie clé : {', '.join(bio)}")
|
||||
|
||||
if dossier.imagerie:
|
||||
img_parts = []
|
||||
for im in dossier.imagerie:
|
||||
conclusion = f" — {im.conclusion}" if im.conclusion else ""
|
||||
img_parts.append(f"{im.type}{conclusion}")
|
||||
dossier_lines.append(f"- Imagerie : {', '.join(img_parts)}")
|
||||
|
||||
if dossier.traitements_sortie:
|
||||
trt_parts = []
|
||||
for t in dossier.traitements_sortie[:10]:
|
||||
posologie = f" {t.posologie}" if t.posologie else ""
|
||||
trt_parts.append(f"{t.medicament}{posologie}")
|
||||
dossier_lines.append(f"- Traitements de sortie : {', '.join(trt_parts)}")
|
||||
|
||||
if dossier.antecedents:
|
||||
dossier_lines.append(f"- Antécédents : {', '.join(a.texte for a in dossier.antecedents[:10])}")
|
||||
|
||||
if dossier.complications:
|
||||
dossier_lines.append(f"- Complications : {', '.join(c.texte for c in dossier.complications)}")
|
||||
|
||||
dossier_str = "\n".join(dossier_lines) if dossier_lines else "Non disponible"
|
||||
|
||||
# Section asymétrie : éléments que la CPAM n'avait pas
|
||||
asymetrie_lines = []
|
||||
|
||||
if dossier.biologie_cle:
|
||||
bio_details = []
|
||||
for b in dossier.biologie_cle if len(dossier.biologie_cle) <= 10 else dossier.biologie_cle[:10]:
|
||||
anomalie = " (anormale)" if b.anomalie else ""
|
||||
if b.valeur:
|
||||
bio_details.append(f"{b.test}: {b.valeur}{anomalie}")
|
||||
if bio_details:
|
||||
asymetrie_lines.append(f"- Biologie : {', '.join(bio_details)}")
|
||||
|
||||
if dossier.imagerie:
|
||||
img_details = []
|
||||
for im in dossier.imagerie:
|
||||
conclusion = f" — {im.conclusion}" if im.conclusion else ""
|
||||
img_details.append(f"{im.type}{conclusion}")
|
||||
if img_details:
|
||||
asymetrie_lines.append(f"- Imagerie : {', '.join(img_details)}")
|
||||
|
||||
if dossier.traitements_sortie:
|
||||
trt_details = []
|
||||
for t in dossier.traitements_sortie[:10]:
|
||||
posologie = f" {t.posologie}" if t.posologie else ""
|
||||
trt_details.append(f"{t.medicament}{posologie}")
|
||||
if trt_details:
|
||||
asymetrie_lines.append(f"- Traitements : {', '.join(trt_details)}")
|
||||
|
||||
if dossier.actes_ccam:
|
||||
actes_details = [
|
||||
f"{a.texte} ({a.code_ccam_suggestion})" if a.code_ccam_suggestion else a.texte
|
||||
for a in dossier.actes_ccam
|
||||
]
|
||||
if actes_details:
|
||||
asymetrie_lines.append(f"- Actes CCAM : {', '.join(actes_details)}")
|
||||
|
||||
asymetrie_str = ""
|
||||
if asymetrie_lines:
|
||||
asymetrie_str = (
|
||||
"\n\nÉLÉMENTS DU DOSSIER NON TRANSMIS À LA CPAM "
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||||
"(l'UCR n'a eu que le CRH et les codes) :\n"
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||||
+ "\n".join(asymetrie_lines)
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||||
)
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||||
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||||
# Codes contestés par la CPAM (avec libellés CIM-10 résolus)
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||||
codes_contestes = []
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||||
if controle.dp_ucr:
|
||||
codes_contestes.append(f"DP proposé par UCR : {controle.dp_ucr}{_get_code_label(controle.dp_ucr)}")
|
||||
if controle.da_ucr:
|
||||
codes_contestes.append(f"DA proposés par UCR : {controle.da_ucr}{_get_code_label(controle.da_ucr)}")
|
||||
if controle.dr_ucr:
|
||||
codes_contestes.append(f"DR proposé par UCR : {controle.dr_ucr}{_get_code_label(controle.dr_ucr)}")
|
||||
if controle.actes_ucr:
|
||||
codes_contestes.append(f"Actes proposés par UCR : {controle.actes_ucr}")
|
||||
codes_str = "\n".join(codes_contestes) if codes_contestes else "Aucun code spécifique proposé"
|
||||
|
||||
# Définitions CIM-10 déterministes (tous les codes en jeu)
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||||
definitions_str = _get_cim10_definitions(dossier, controle)
|
||||
|
||||
# Contexte clinique tagué pour le grounding
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||||
tagged_context, tag_map = _build_tagged_context(dossier)
|
||||
if tagged_context:
|
||||
tagged_str = f"\n\n{tagged_context}"
|
||||
else:
|
||||
tagged_str = (
|
||||
"\n\nATTENTION — DOSSIER PAUVRE EN ÉLÉMENTS CLINIQUES :\n"
|
||||
"Aucune biologie, imagerie, traitement ou acte CCAM disponible.\n"
|
||||
"Ne spécule PAS sur des éléments absents. Signale explicitement "
|
||||
"le manque de données au lieu d'inventer des preuves."
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||||
)
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||||
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||||
# Résumé biologique déterministe (interprétations non modifiables par le LLM)
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||||
bio_summary = _build_bio_summary(dossier)
|
||||
if bio_summary:
|
||||
tagged_str += f"\n\n{bio_summary}"
|
||||
|
||||
# Vérification cohérence DAS / biologie
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||||
das_bio_warnings = _check_das_bio_coherence(dossier)
|
||||
if das_bio_warnings:
|
||||
tagged_str += (
|
||||
"\n\nALERTES COHÉRENCE DAS / BIOLOGIE (incohérences détectées dans le dossier) :\n"
|
||||
+ "\n".join(f" - {w}" for w in das_bio_warnings)
|
||||
+ "\n Prends en compte ces incohérences dans ton analyse."
|
||||
)
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||||
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||||
# Sources RAG
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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.get("document", ""), src.get("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"
|
||||
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||||
# Section pré-analyse (résultat passe 1, si disponible)
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||||
extraction_str = ""
|
||||
if extraction:
|
||||
ext_lines = []
|
||||
comp = extraction.get("comprehension_contestation")
|
||||
if comp:
|
||||
ext_lines.append(f"Compréhension : {comp}")
|
||||
elems = extraction.get("elements_cliniques_pertinents", [])
|
||||
if elems and isinstance(elems, list):
|
||||
elem_strs = []
|
||||
for e in elems:
|
||||
if isinstance(e, dict):
|
||||
elem_strs.append(f" - [{e.get('tag', '?')}] {e.get('pertinence', '')}")
|
||||
if elem_strs:
|
||||
ext_lines.append("Éléments pertinents :\n" + "\n".join(elem_strs))
|
||||
accords = extraction.get("points_accord_potentiels", [])
|
||||
if accords and isinstance(accords, list):
|
||||
ext_lines.append("Points d'accord potentiels : " + " ; ".join(str(a) for a in accords))
|
||||
codes = extraction.get("codes_en_jeu", {})
|
||||
if codes and isinstance(codes, dict):
|
||||
diff = codes.get("difference_cle", "")
|
||||
if diff:
|
||||
ext_lines.append(f"Différence clé entre les codages : {diff}")
|
||||
if ext_lines:
|
||||
extraction_str = (
|
||||
"\nPRÉ-ANALYSE (extraction automatique — à utiliser comme base) :\n"
|
||||
+ "\n".join(ext_lines)
|
||||
)
|
||||
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||||
prompt = CPAM_ARGUMENTATION.format(
|
||||
dossier_str=dossier_str,
|
||||
asymetrie_str=asymetrie_str,
|
||||
tagged_str=tagged_str,
|
||||
titre=controle.titre,
|
||||
arg_ucr=controle.arg_ucr,
|
||||
decision_ucr=controle.decision_ucr,
|
||||
codes_str=codes_str,
|
||||
definitions_str=definitions_str,
|
||||
sources_text=sources_text,
|
||||
extraction_str=extraction_str,
|
||||
)
|
||||
return prompt, tag_map
|
||||
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