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ce7a9650af
feat: méthode TIM experte CPAM + moteur de règles étendu
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CPAM — Méthode TIM (mémoire en défense) :
- Réécriture CPAM_ARGUMENTATION avec raisonnement 5 passes TIM
(contexte admin → motif réel → confrontation bio → hiérarchie → validation défensive)
- _BIO_THRESHOLDS (19 entrées) + _build_bio_confrontation() pour
confrontation biologie/diagnostic avec seuils chiffrés et verdicts
- _format_response() dual format : nouveau TIM (moyens numérotés, tableau
bio, codes non défendables, conclusion dispositive) + rétrocompat legacy
- CPAM_ADVERSARIAL mis à jour pour vérifier honnêteté intellectuelle
- Tests adaptés + 12 nouveaux tests (bio confrontation, format TIM)
Moteur de règles :
- Nouvelles règles YAML : demographic, diagnostic_conflicts,
procedure_diagnosis, temporal, parcours
- Bio extraction FAISS (synonymes vectoriels)
- Veto engine enrichi (citations, Trackare skip, règles démographiques)
- Decision engine : _apply_bio_rules_gen() + matchers analytiques
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-03-04 11:57:07 +01:00
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1b680e9592
feat: qualité DP Phase 2 — filtre OCR étendu, abréviations médicales, promotion DAS→DP
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- Filtre OCR : regex étendu (opérateurs +-*/), artefacts temporels (années),
seuil digits abaissé 0.50→0.48
- Dictionnaire 41 abréviations médicales françaises (BMR, BPCO, SDRA, OAP,
IDM, SCA, AVC, ACFA, SIDA, TDAH, etc.) avec expand_medical_abbreviations()
appelé sur diagnostics Trackare et DAS LLM
- Promotion DAS→DP : si aucun DP extrait, le meilleur DAS (scoring
pertinence/confiance/spécificité) est promu avec traçabilité RULE-DAS-TO-DP
- 95 nouveaux tests (OCR, abréviations, promotion, scoring, non-régression)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-20 08:37:10 +01:00
dom
6c036ed7f1
fix: garde-fous qualité Phase 1 — codes invalides et raisonnements vides
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- Ajout R33, R33.0, R33.8, R33.9, F17.1, F17.2 au dictionnaire supplémentaire
- Rejet des codes CIM-10 avec raisonnement ET justification vides (corrélation hallucinations)
- Validation du code contre le dictionnaire CIM-10 avant copie suggestion → final
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-20 07:53:43 +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
