Benchmark 4 modèles (gemma3:12b/27b, qwen3:14b, mistral-small3.2:24b)
sur 3 dossiers CPAM : le 12b domine en vitesse (30s vs 231s) et densité
argumentaire. Seul avantage du 27b : nuance (points d'accord 3/3 vs 1/3).
Solution : prompt nuancé qui force l'analyse équilibrée (étape 1 honnête,
points d'accord obligatoires, conclusion reconnaissant les points CPAM).
Résultat 12b-v2 : 3/3 points d'accord, 26s, refs verbatim +17%.
Supprime OLLAMA_MODEL_CPAM et OLLAMA_TIMEOUT_CPAM (gemma3:12b pour tout).
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Le pipeline utilise désormais gemma3:12b (rapide) pour le codage CIM-10
et gemma3:27b (meilleur raisonnement) pour la contre-argumentation CPAM.
Configurable via OLLAMA_MODEL_CPAM et OLLAMA_TIMEOUT_CPAM.
Inclut aussi : traçabilité source/page DAS, niveaux CMA ATIH, sévérité,
page tracker PDF, améliorations fusion et filtres DAS.
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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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- Nouveau singleton _get_reranker() : CrossEncoder ms-marco-MiniLM-L-6-v2
forcé sur CPU pour ne pas interférer avec Ollama sur GPU
- Fonction _rerank() : re-classe les résultats FAISS via cross-encoder,
conserve le score FAISS original dans score_faiss
- Intégré dans search_similar_cpam() après déduplication, avant priorisation
- Config RERANKER_MODEL externalisée via T2A_RERANKER_MODEL (.env)
- Fix fallback CUDA OOM : rattrapage de torch.AcceleratorError en plus
de torch.OutOfMemoryError
Latence : ~7-12s (incluant chargement one-time du modèle ~80Mo).
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- Externalise 13 variables de config via python-dotenv (chemins PDF,
modèles Ollama/embedding/NER, FINESS, seuils) avec défauts identiques
- Centralise EMBEDDING_MODEL dans config.py (était hardcodé en 3 endroits)
- Ajoute .env.example documenté et .env au .gitignore
- Ajoute openpyxl et pandas manquants au requirements.txt
- Ajoute data/referentiels au mkdir de run.sh
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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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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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Ajoute une interface web Flask pour visualiser les dossiers médicaux CIM-10,
avec temps de traitement par PDF, sélecteur de modèle Ollama, et centralisation
de la config Ollama dans src/config.py.
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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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