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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>
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1.3 KiB
YAML
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# Garde-fous de parsing des valeurs biologiques
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# Objectif: éviter des faux positifs dus à des artefacts PDF/OCR
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# (ex: "8" au lieu de "4.8" pour le potassium).
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# IMPORTANT:
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# - Ce fichier ne définit PAS des "normes biologiques" (ça c'est reference_ranges.yaml)
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# - Ici on définit des bornes *plausibles* très larges + quelques heuristiques "anti-OCR".
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#
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# Clés des tests: minuscules, sans accents, ex: potassium, sodium, plaquettes, hemoglobine...
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version: 1
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policy:
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drop_out_of_range: true # écarte les valeurs hors bornes plausibles du dossier
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keep_suspect: true # conserve les valeurs suspectes (audit) mais les règles privilégient les valeurs ok
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tests:
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potassium:
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hard_min: 0.5
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hard_max: 9.0
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suspect:
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single_digit_over: 6.0 # "8" seul est souvent une décimale perdue (4,8 -> 8)
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sodium:
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hard_min: 90
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hard_max: 200
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plaquettes:
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hard_min: 5
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hard_max: 2000
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hemoglobine:
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hard_min: 3
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hard_max: 25
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creatinine:
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hard_min: 1
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hard_max: 5000
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crp:
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hard_min: 0
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hard_max: 1000
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alat:
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hard_min: 0
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hard_max: 5000
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asat:
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hard_min: 0
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hard_max: 5000
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ggt:
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hard_min: 0
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hard_max: 5000
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pal:
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hard_min: 0
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hard_max: 5000
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bilirubine totale:
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hard_min: 0
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hard_max: 2000
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