feat: Phase 4 — viewer enrichi, non-cumul CCAM, fusion multi-PDFs + rebuild FAISS (21 141 vecteurs)
- Viewer : badges compteurs (DAS, actes, alertes, CMA), raisonnement LLM pliable, regroupement CCAM, navigation patient, alertes NON-CUMUL en rouge - Non-cumul CCAM : 3 règles heuristiques (même base, même regroupement/jour, paires incompatibles) - Fusion multi-PDFs : merge_dossiers() avec priorité Trackare, spécificité CIM-10, déduplication, champ source_files - Index FAISS reconstruit : 21 141 vecteurs (CCAM dict 8 257 + CIM-10 alpha 306) - 192 tests unitaires passent Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
dom
122
src/medical/ccam_noncumul.py
Normal file
122
src/medical/ccam_noncumul.py
Normal file
@@ -0,0 +1,122 @@
|
||||
"""Détection des incompatibilités de non-cumul entre actes CCAM.
|
||||
|
||||
Implémente 3 règles heuristiques basées sur les principes T2A :
|
||||
1. Même code de base (7 caractères) avec activités différentes
|
||||
2. Même regroupement chirurgical le même jour
|
||||
3. Paires de regroupements incompatibles connues
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
from typing import TYPE_CHECKING
|
||||
|
||||
if TYPE_CHECKING:
|
||||
from ..config import ActeCCAM
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# Regroupements chirurgicaux soumis à cumul restreint (un seul par jour)
|
||||
REGROUPEMENT_UNIQUE_PAR_JOUR: set[str] = {
|
||||
"ADC", # Actes de chirurgie
|
||||
"ACO", # Actes de chirurgie orthopédique
|
||||
"ADO", # Actes de chirurgie ORL
|
||||
"ADA", # Actes de chirurgie abdominale/digestive
|
||||
"ADE", # Actes de chirurgie endoscopique
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Paires de regroupements incompatibles
|
||||
NONCUMUL_REGROUPEMENT_PAIRS: set[frozenset[str]] = {
|
||||
frozenset({"ADC", "ADE"}),
|
||||
frozenset({"ADC", "ADO"}),
|
||||
frozenset({"ACO", "ADE"}),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _get_regroupement(acte: ActeCCAM) -> str | None:
|
||||
"""Récupère le regroupement d'un acte depuis le dictionnaire CCAM."""
|
||||
if not acte.code_ccam_suggestion:
|
||||
return None
|
||||
try:
|
||||
from .ccam_dict import load_dict
|
||||
d = load_dict()
|
||||
info = d.get(acte.code_ccam_suggestion)
|
||||
if info and isinstance(info, dict):
|
||||
return info.get("regroupement")
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def check_noncumul(actes: list[ActeCCAM]) -> list[str]:
|
||||
"""Vérifie les règles de non-cumul entre actes CCAM.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
actes: Liste d'actes CCAM d'un dossier médical.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Liste d'alertes de non-cumul détectées.
|
||||
"""
|
||||
if len(actes) < 2:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
alertes: list[str] = []
|
||||
|
||||
# Enrichir les actes avec leur regroupement
|
||||
actes_info: list[tuple[ActeCCAM, str | None]] = [
|
||||
(acte, _get_regroupement(acte)) for acte in actes
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Règle 1 : même code de base (7 premiers caractères), activités différentes
|
||||
codes_base: dict[str, list[ActeCCAM]] = {}
|
||||
for acte in actes:
|
||||
code = acte.code_ccam_suggestion
|
||||
if code and len(code) >= 7:
|
||||
base = code[:7]
|
||||
codes_base.setdefault(base, []).append(acte)
|
||||
|
||||
for base, group in codes_base.items():
|
||||
if len(group) > 1:
|
||||
codes_full = [a.code_ccam_suggestion for a in group]
|
||||
alertes.append(
|
||||
f"NON-CUMUL: codes de même base {base} avec variantes "
|
||||
f"({', '.join(codes_full)}) — vérifier la facturation"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Règle 2 : même regroupement chirurgical le même jour
|
||||
regroup_par_jour: dict[tuple[str, str | None], list[ActeCCAM]] = {}
|
||||
for acte, regroup in actes_info:
|
||||
if regroup and regroup in REGROUPEMENT_UNIQUE_PAR_JOUR:
|
||||
key = (regroup, acte.date)
|
||||
regroup_par_jour.setdefault(key, []).append(acte)
|
||||
|
||||
for (regroup, date), group in regroup_par_jour.items():
|
||||
if len(group) > 1:
|
||||
codes = [a.code_ccam_suggestion or "?" for a in group]
|
||||
jour = f" le {date}" if date else ""
|
||||
alertes.append(
|
||||
f"NON-CUMUL: {len(group)} actes du regroupement {regroup}{jour} "
|
||||
f"({', '.join(codes)}) — cumul restreint"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Règle 3 : paires de regroupements incompatibles
|
||||
regroups_seen: list[tuple[str, ActeCCAM]] = [
|
||||
(r, a) for a, r in actes_info if r
|
||||
]
|
||||
checked: set[frozenset[int]] = set()
|
||||
for i, (r1, a1) in enumerate(regroups_seen):
|
||||
for j, (r2, a2) in enumerate(regroups_seen):
|
||||
if i >= j:
|
||||
continue
|
||||
pair_key = frozenset({i, j})
|
||||
if pair_key in checked:
|
||||
continue
|
||||
checked.add(pair_key)
|
||||
pair = frozenset({r1, r2})
|
||||
if pair in NONCUMUL_REGROUPEMENT_PAIRS:
|
||||
alertes.append(
|
||||
f"NON-CUMUL: regroupements incompatibles {r1}/{r2} "
|
||||
f"({a1.code_ccam_suggestion or '?'} + {a2.code_ccam_suggestion or '?'})"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return alertes
|
||||
@@ -123,6 +123,9 @@ def extract_medical_info(
|
||||
# Post-processing : enrichissement sévérité (CMA/CMS heuristique)
|
||||
_apply_severity_rules(dossier)
|
||||
|
||||
# Post-processing : détection non-cumul actes CCAM
|
||||
_apply_noncumul_rules(dossier)
|
||||
|
||||
return dossier
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -702,6 +705,16 @@ def _apply_severity_rules(dossier: DossierMedical) -> None:
|
||||
logger.warning("Erreur lors de l'évaluation de sévérité", exc_info=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def _apply_noncumul_rules(dossier: DossierMedical) -> None:
|
||||
"""Détecte les incompatibilités de non-cumul entre actes CCAM."""
|
||||
try:
|
||||
from .ccam_noncumul import check_noncumul
|
||||
alertes = check_noncumul(dossier.actes_ccam)
|
||||
dossier.alertes_codage.extend(alertes)
|
||||
except Exception:
|
||||
logger.warning("Erreur lors de la vérification du non-cumul CCAM", exc_info=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def _lookup_cim10(text: str) -> str | None:
|
||||
"""Cherche un code CIM-10 pour un texte donné.
|
||||
|
||||
|
||||
246
src/medical/fusion.py
Normal file
246
src/medical/fusion.py
Normal file
@@ -0,0 +1,246 @@
|
||||
"""Fusion de dossiers médicaux multi-PDFs pour un même patient.
|
||||
|
||||
Combine les informations de plusieurs documents (Trackare, CRH, CRO) en un
|
||||
dossier unique avec des règles de priorité et de déduplication.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
from ..config import (
|
||||
ActeCCAM,
|
||||
BiologieCle,
|
||||
Diagnostic,
|
||||
DossierMedical,
|
||||
Imagerie,
|
||||
Sejour,
|
||||
Traitement,
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# Priorité des types de documents pour les données de séjour
|
||||
_DOC_PRIORITY = {"trackare": 0, "crh": 1, "cro": 2}
|
||||
|
||||
|
||||
def _cim10_specificity(code: str | None) -> int:
|
||||
"""Score de spécificité d'un code CIM-10 : longueur sans le point."""
|
||||
if not code:
|
||||
return 0
|
||||
return len(code.replace(".", ""))
|
||||
|
||||
|
||||
def _prefer_most_specific_dp(dossiers: list[DossierMedical]) -> Diagnostic | None:
|
||||
"""Sélectionne le DP le plus spécifique parmi tous les dossiers."""
|
||||
candidates: list[tuple[Diagnostic, int]] = []
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
if d.diagnostic_principal:
|
||||
spec = _cim10_specificity(d.diagnostic_principal.cim10_suggestion)
|
||||
candidates.append((d.diagnostic_principal, spec))
|
||||
|
||||
if not candidates:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# Tri : spécificité décroissante, puis confiance (high > medium > low)
|
||||
conf_order = {"high": 0, "medium": 1, "low": 2}
|
||||
candidates.sort(
|
||||
key=lambda x: (-x[1], conf_order.get(x[0].cim10_confidence or "", 3))
|
||||
)
|
||||
return candidates[0][0]
|
||||
|
||||
|
||||
def _merge_sejour(dossiers: list[DossierMedical]) -> Sejour:
|
||||
"""Fusionne les informations de séjour avec priorité Trackare > CRH > CRO."""
|
||||
# Trier par priorité de type de document
|
||||
sorted_dossiers = sorted(
|
||||
dossiers,
|
||||
key=lambda d: _DOC_PRIORITY.get(d.document_type, 99),
|
||||
)
|
||||
|
||||
merged = Sejour()
|
||||
for d in sorted_dossiers:
|
||||
s = d.sejour
|
||||
if s.sexe and not merged.sexe:
|
||||
merged.sexe = s.sexe
|
||||
if s.age is not None and merged.age is None:
|
||||
merged.age = s.age
|
||||
if s.date_entree and not merged.date_entree:
|
||||
merged.date_entree = s.date_entree
|
||||
if s.date_sortie and not merged.date_sortie:
|
||||
merged.date_sortie = s.date_sortie
|
||||
if s.duree_sejour is not None and merged.duree_sejour is None:
|
||||
merged.duree_sejour = s.duree_sejour
|
||||
if s.mode_entree and not merged.mode_entree:
|
||||
merged.mode_entree = s.mode_entree
|
||||
if s.mode_sortie and not merged.mode_sortie:
|
||||
merged.mode_sortie = s.mode_sortie
|
||||
if s.imc is not None and merged.imc is None:
|
||||
merged.imc = s.imc
|
||||
if s.poids is not None and merged.poids is None:
|
||||
merged.poids = s.poids
|
||||
if s.taille is not None and merged.taille is None:
|
||||
merged.taille = s.taille
|
||||
|
||||
return merged
|
||||
|
||||
|
||||
def _dedup_diagnostics(all_das: list[Diagnostic]) -> list[Diagnostic]:
|
||||
"""Déduplique les diagnostics associés par code CIM-10, garde la meilleure confiance."""
|
||||
conf_order = {"high": 0, "medium": 1, "low": 2}
|
||||
seen: dict[str | None, Diagnostic] = {}
|
||||
|
||||
for d in all_das:
|
||||
key = d.cim10_suggestion
|
||||
if key is None:
|
||||
# Sans code, dédup par texte normalisé
|
||||
key = f"__text__{d.texte.lower().strip()}"
|
||||
|
||||
if key not in seen:
|
||||
seen[key] = d
|
||||
else:
|
||||
existing = seen[key]
|
||||
# Garder celui avec la meilleure confiance
|
||||
if conf_order.get(d.cim10_confidence or "", 3) < conf_order.get(
|
||||
existing.cim10_confidence or "", 3
|
||||
):
|
||||
seen[key] = d
|
||||
|
||||
return list(seen.values())
|
||||
|
||||
|
||||
def _dedup_actes(all_actes: list[ActeCCAM]) -> list[ActeCCAM]:
|
||||
"""Déduplique les actes CCAM par code."""
|
||||
seen: dict[str | None, ActeCCAM] = {}
|
||||
for a in all_actes:
|
||||
key = a.code_ccam_suggestion
|
||||
if key is None:
|
||||
key = f"__text__{a.texte.lower().strip()}"
|
||||
|
||||
if key not in seen:
|
||||
seen[key] = a
|
||||
else:
|
||||
existing = seen[key]
|
||||
# Garder celui avec date si possible
|
||||
if a.date and not existing.date:
|
||||
seen[key] = a
|
||||
|
||||
return list(seen.values())
|
||||
|
||||
|
||||
def merge_dossiers(dossiers: list[DossierMedical]) -> DossierMedical:
|
||||
"""Fusionne plusieurs dossiers médicaux d'un même patient.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
dossiers: Liste de DossierMedical issus de PDFs différents.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Un DossierMedical fusionné.
|
||||
"""
|
||||
if len(dossiers) == 1:
|
||||
result = dossiers[0].model_copy(deep=True)
|
||||
result.source_files = [result.source_file]
|
||||
return result
|
||||
|
||||
merged = DossierMedical()
|
||||
|
||||
# Source files
|
||||
merged.source_files = [d.source_file for d in dossiers if d.source_file]
|
||||
|
||||
# Séjour
|
||||
merged.sejour = _merge_sejour(dossiers)
|
||||
|
||||
# Diagnostic principal : le plus spécifique
|
||||
merged.diagnostic_principal = _prefer_most_specific_dp(dossiers)
|
||||
|
||||
# Collecter tous les DAS + DP non retenus comme DAS
|
||||
all_das: list[Diagnostic] = []
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
all_das.extend(d.diagnostics_associes)
|
||||
# Si le DP de ce dossier est différent du DP fusionné, l'ajouter comme DAS
|
||||
if (
|
||||
d.diagnostic_principal
|
||||
and merged.diagnostic_principal
|
||||
and d.diagnostic_principal.cim10_suggestion
|
||||
!= merged.diagnostic_principal.cim10_suggestion
|
||||
):
|
||||
all_das.append(d.diagnostic_principal)
|
||||
|
||||
merged.diagnostics_associes = _dedup_diagnostics(all_das)
|
||||
|
||||
# Actes CCAM
|
||||
all_actes: list[ActeCCAM] = []
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
all_actes.extend(d.actes_ccam)
|
||||
merged.actes_ccam = _dedup_actes(all_actes)
|
||||
|
||||
# Biologie : union, dédup par (test, valeur)
|
||||
bio_seen: set[tuple[str, str | None]] = set()
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
for b in d.biologie_cle:
|
||||
key = (b.test, b.valeur)
|
||||
if key not in bio_seen:
|
||||
merged.biologie_cle.append(b)
|
||||
bio_seen.add(key)
|
||||
|
||||
# Imagerie : union, dédup par (type, conclusion)
|
||||
img_seen: set[tuple[str, str | None]] = set()
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
for i in d.imagerie:
|
||||
key = (i.type, i.conclusion)
|
||||
if key not in img_seen:
|
||||
merged.imagerie.append(i)
|
||||
img_seen.add(key)
|
||||
|
||||
# Traitements : union, dédup par médicament (normalisé)
|
||||
med_seen: set[str] = set()
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
for t in d.traitements_sortie:
|
||||
key = t.medicament.lower().strip()
|
||||
if key not in med_seen:
|
||||
merged.traitements_sortie.append(t)
|
||||
med_seen.add(key)
|
||||
|
||||
# Antécédents : union, dédup par texte normalisé
|
||||
ant_seen: set[str] = set()
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
for a in d.antecedents:
|
||||
key = a.lower().strip()
|
||||
if key not in ant_seen:
|
||||
merged.antecedents.append(a)
|
||||
ant_seen.add(key)
|
||||
|
||||
# Complications : union, dédup par texte normalisé
|
||||
comp_seen: set[str] = set()
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
for c in d.complications:
|
||||
key = c.lower().strip()
|
||||
if key not in comp_seen:
|
||||
merged.complications.append(c)
|
||||
comp_seen.add(key)
|
||||
|
||||
# Alertes : alerte de fusion en tête + union
|
||||
merged.alertes_codage = [f"FUSION: {len(dossiers)} documents fusionnés"]
|
||||
alert_seen: set[str] = set()
|
||||
for d in dossiers:
|
||||
for a in d.alertes_codage:
|
||||
if a not in alert_seen:
|
||||
merged.alertes_codage.append(a)
|
||||
alert_seen.add(a)
|
||||
|
||||
# Document type : le type prioritaire
|
||||
sorted_by_prio = sorted(
|
||||
dossiers,
|
||||
key=lambda d: _DOC_PRIORITY.get(d.document_type, 99),
|
||||
)
|
||||
merged.document_type = sorted_by_prio[0].document_type
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
"Fusion de %d dossiers : DP=%s, %d DAS, %d actes",
|
||||
len(dossiers),
|
||||
merged.diagnostic_principal.cim10_suggestion if merged.diagnostic_principal else "aucun",
|
||||
len(merged.diagnostics_associes),
|
||||
len(merged.actes_ccam),
|
||||
)
|
||||
|
||||
return merged
|
||||
Reference in New Issue
Block a user