- Rule 3 das_filter étendue pour rejeter "K 3.6", "B 12,5" (valeurs labo)
- Suppression codes parents dans la fusion (K85 retiré si K85.9 présent)
- Préférence du diagnostic enrichi RAG à confiance égale lors de la dédup
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1. Champ source sur Diagnostic : trackare/edsnlp/regex/llm_das
- Renseigné dans les 8 constructeurs de cim10_extractor.py
- Permet l'audit de provenance des DAS dans le JSON de sortie
2. Fallback code parent pour les codes LLM halluccinés :
- fallback_parent_code() dans cim10_dict.py (D71.9→D71, R69.8→R69)
- Intégré dans _apply_llm_result_diagnostic() de rag_search.py
- Récupère les codes rejetés dont le parent 3-char est valide
3. Règle 12 filtre DAS : en-têtes anatomiques + catégories vagues
- Rejette "Musculaire", "Digestif", "Hépatique" (mots isolés)
- Rejette "Musculaire - masse musculaire" (catégorie + description)
- 13 nouveaux tests unitaires au total
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- Filtre DAS identique au DP (violation règle PMSI) dans extracteur et fusion
- Correction automatique D55.9 → D64.9 pour "Anémie" non qualifiée (70 cas)
- 17 codes ajoutés aux supplements (K59.0, Z93.1, H92.0, A87.0, D64.9, etc.)
- 436 tests OK (+14 nouveaux)
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Piste 1 : ajout de cim10_supplements.json (40 sous-codes E10/E11/E13/F10)
fusionné au chargement par load_dict() — E11.9 et autres ne sont plus rejetés.
Piste 2 : export BIO_NORMALS depuis cim10_extractor, inclusion des plages
de référence [N: min-max] dans le contexte LLM et règle explicite dans le
prompt DAS pour éviter les hallucinations sur valeurs biologiques normales.
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Ajoute une étape de splitting entre extraction texte et parsing. Chaque chunk
est traité indépendamment par le pipeline existant, avec suffixe _partN en sortie.
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Nouveau module das_filter.py avec 7 règles de rejet (trop court, chiffres,
lettre+chiffres OCR, mots concaténés/répétés, fragments non-médicaux) +
nettoyage newlines/ponctuation. Filtrage appliqué aux 3 sources de DAS :
trackare, regex et edsnlp. 31 tests unitaires.
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- Filtre format_duration : affiche les temps en min/s au lieu de secondes brutes
- Bouton reprocess : spinner animé, compteur temps réel, confirmation immédiate
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Ajout des règles d'exclusion symptôme (R00-R99) vs diagnostic précis (Chapitres I-XIV),
détection heuristique de sévérité CMA sur 25 racines CIM-10, et affichage des alertes
de codage dans le viewer Flask. 153 tests, 0 régression.
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Pipeline complet de traitement de documents médicaux PDF :
- Extraction texte (pdfplumber) et classification (Trackare/CRH)
- Anonymisation multi-couche (regex + NER CamemBERT + sweep)
- Extraction médicale CIM-10 hybride : edsnlp (AP-HP) enrichit les
diagnostics, médicaments (codes ATC via Romedi) et négation,
avec fallback regex pour les patterns spécifiques
- Fix sentencepiece pinné à <0.2.0 pour compatibilité CamemBERT
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