dom
cad0dd22b1
tests: alias DLBCL + garde-fou Trackare + e2e PDFs réels + gold CRH + benchmark enrichi
...
- 11 tests unitaires : TestAliasAndConclusionBonus (7) + TestTrackareSymptomGuard (4)
- Tests e2e sur PDFs réels (skip si absent) : méningite A87.0 + DLBCL C83.3 top1
- Gold CRH enrichi : 5 cas (2 réels ajoutés : 115_23066188, 132_23080179)
- Benchmark synthese : récupération conclusion depuis source_excerpt des DAS/traitements
- .gitignore : protection anti-PHI (real_crh_pdfs/, data/crh_samples/*.pdf)
- docs/PHI_POLICY.md : 7 règles de sécurité PHI
- Rapports debug : case 132 REVIEW (garde-fou actif), top errors, DIM pack
1043 tests passent, 0 régression.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-24 14:35:57 +01:00
dom
5cf7d74fa3
feat: parallélisation pipeline --workers N (ThreadPoolExecutor)
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- Fix thread-safety FAISS index (Lock + double-check sur _loaded)
- Fix thread-safety reranker (Lock + double-check sur _reranker_model)
- main.py : flag --workers, extraction _process_group(), ThreadPoolExecutor
- benchmark_quality.py : flag --workers, subprocess en parallèle
- Validé sur 10 dossiers gold standard --workers 3 : 0 crash, codes identiques
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-20 01:30:51 +01:00
dom
909e051cc9
feat: architecture multi-modèles LLM + quality engine + benchmark
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- Multi-modèles : 4 rôles LLM (coding=gemma3:27b-cloud, cpam=gemma3:27b-cloud,
validation=deepseek-v3.2:cloud, qc=gemma3:12b) avec get_model(role)
- Prompts externalisés : 7 templates dans src/prompts/templates.py
- Cache Ollama : modèle stocké par entrée (migration auto ancien format)
- call_ollama() : paramètre role= (priorité: model > role > global)
- Quality engine : veto_engine + decision_engine + rules_router (YAML)
- Benchmark qualité : scripts/benchmark_quality.py (A/B, métriques CIM-10)
- Fix biologie : valeurs qualitatives (troponine négative) non filtrées
- Fix CPAM : gemma3:27b-cloud au lieu de deepseek (JSON tronqué par thinking)
- CPAM max_tokens 4000→6000, viewer admin multi-modèles
- Benchmark 10 dossiers : 100% DAS valides, 10/10 CPAM, 243s/dossier
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-20 00:21:09 +01:00
dom
dbc5bdbaf4
feat: mode Validation DIM dans le viewer Flask
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Permet aux médecins DIM de valider/corriger les codes CIM-10 extraits
par le pipeline pour construire un gold standard (50 dossiers).
- ValidationManager : gestion annotations JSON dans data/gold_standard/
- Script sélection 50 dossiers (25 CPAM + 25 stratifiés CMD/confiance)
- Routes /validation, /api/cim10/search, /api/validation/save, /validation/metrics
- Formulaire avec autocomplete CIM-10, boutons Correct/Modifier/Supprimer
- Dashboard métriques : precision, recall, F1, hallucination par confiance/source
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-17 21:43:02 +01:00
