feat: résumé clinique enrichi + preuves cliniques + validation QC batch

Améliore la qualité du codage CIM-10 sur 3 axes :
- Contexte clinique enrichi (interprétations bio, traitements indicatifs, marqueurs sévérité)
- Preuves cliniques structurées par diagnostic (evidence linking dans le prompt LLM)
- Validation batch post-codage (1 appel LLM/dossier, ajustement confiance, alertes QC)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/medical/cim10_extractor.py

@@ -150,6 +150,10 @@ def extract_medical_info(
     # Post-processing : retirer DAS dont le code est identique au DP
     _remove_das_equal_dp(dossier)
 
+    # Post-processing : validation justifications (QC batch)
+    if use_rag:
+        _validate_justifications(dossier)
+
     # Post-processing : traçabilité source (page + extrait)
     if page_tracker:
         _apply_source_tracking(dossier, page_tracker, search_text)
@@ -1019,3 +1023,110 @@ def _apply_source_tracking(dossier: DossierMedical, page_tracker, search_text: s
 
     if tracked:
         logger.info("  Traçabilité source : %d/%d diagnostics localisés", tracked, len(all_diags))
+
+
+def _validate_justifications(dossier: DossierMedical) -> None:
+    """Validation croisée de tous les diagnostics via un appel LLM unique.
+
+    Vérifie la cohérence, les preuves cliniques et la spécificité des codes.
+    Ajuste la confiance si la justification est faible et ajoute des alertes QC.
+    """
+    try:
+        from .ollama_client import call_ollama
+        from .clinical_context import build_enriched_context, format_enriched_context
+    except ImportError:
+        logger.warning("Module clinical_context non disponible pour la validation QC")
+        return
+
+    all_diags: list[tuple[str, Diagnostic]] = []
+    if dossier.diagnostic_principal:
+        all_diags.append(("DP", dossier.diagnostic_principal))
+    for das in dossier.diagnostics_associes:
+        all_diags.append(("DAS", das))
+
+    if not all_diags:
+        return
+
+    # Construire le résumé des codes à valider
+    codes_section = ""
+    for i, (type_diag, diag) in enumerate(all_diags, 1):
+        code = diag.cim10_suggestion or "?"
+        justif = (diag.justification or "")[:150]
+        preuves = ", ".join(p.element for p in diag.preuves_cliniques[:3]) or "aucune"
+        codes_section += f"{i}. [{type_diag}] {code} — {diag.texte}\n"
+        codes_section += f"   Justification: {justif}\n"
+        codes_section += f"   Preuves: {preuves}\n\n"
+
+    ctx = build_enriched_context(dossier)
+    ctx_str = format_enriched_context(ctx)
+
+    prompt = f"""Tu es un médecin DIM contrôleur qualité PMSI.
+Vérifie la cohérence et la justification de ce codage complet.
+
+DOSSIER CLINIQUE :
+{ctx_str}
+
+CODAGE À VALIDER :
+{codes_section}
+
+Pour CHAQUE code, vérifie :
+1. Existe-t-il une preuve clinique concrète dans le dossier ?
+2. Le code est-il le plus spécifique possible ?
+3. Y a-t-il des conflits ou redondances avec d'autres codes ?
+
+Réponds avec un JSON :
+{{
+  "validations": [
+    {{
+      "numero": 1,
+      "code": "X99.9",
+      "verdict": "maintenir|reclasser|supprimer",
+      "confidence_recommandee": "high|medium|low",
+      "commentaire": "explication courte"
+    }}
+  ],
+  "alertes_globales": ["..."]
+}}"""
+
+    try:
+        result = call_ollama(prompt, temperature=0.1, max_tokens=2500)
+    except Exception:
+        logger.warning("Erreur lors de l'appel Ollama pour validation QC", exc_info=True)
+        return
+
+    if result is None:
+        return
+
+    # Appliquer les ajustements
+    validations = result.get("validations", [])
+    for v in validations:
+        if not isinstance(v, dict):
+            continue
+        num = v.get("numero")
+        if not isinstance(num, int) or num < 1 or num > len(all_diags):
+            continue
+        type_diag, diag = all_diags[num - 1]
+        conf = v.get("confidence_recommandee")
+        verdict = v.get("verdict")
+        commentaire = v.get("commentaire", "")
+
+        if conf in ("high", "medium", "low") and conf != diag.cim10_confidence:
+            old = diag.cim10_confidence
+            diag.cim10_confidence = conf
+            if old and conf != old:
+                dossier.alertes_codage.append(
+                    f"QC: {type_diag} {diag.cim10_suggestion} confiance {old}\u2192{conf} \u2014 {commentaire}"
+                )
+
+        if verdict == "supprimer" and type_diag == "DAS":
+            dossier.alertes_codage.append(
+                f"QC: DAS {diag.cim10_suggestion} ({diag.texte}) à reconsidérer \u2014 {commentaire}"
+            )
+
+    alertes_globales = result.get("alertes_globales", [])
+    for a in alertes_globales:
+        if isinstance(a, str) and a.strip():
+            dossier.alertes_codage.append(f"QC: {a}")
+
+    logger.info("  QC batch : %d validations, %d alertes globales",
+                len(validations), len(alertes_globales))