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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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# Références biologiques (fallback) pour règles de qualité (VETO-09 / ruled_out)
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# Ordre de priorité recommandé:
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# 1) Normes du document (ex: "[N: 135-145]")
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# 2) Fallback ci-dessous (par bande d'âge)
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# 3) Safe zones conservatrices si âge inconnu (évite les faux "barrés")
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version: 1
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age_bands:
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adult_min_years: 18
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fallback_ranges:
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adult:
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platelets: { low: 150, high: 450, unit: "G/L" }
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sodium: { low: 135, high: 145, unit: "mmol/L" }
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potassium: { low: 3.5, high: 5.0, unit: "mmol/L" }
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# Pédiatrie: à affiner par tranches d'âge si besoin.
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# NB: pour les décisions "ruled_out" avec âge inconnu, on applique plutôt les safe zones.
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child:
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platelets: { low: 150, high: 450, unit: "G/L" }
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sodium: { low: 135, high: 145, unit: "mmol/L" }
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potassium: { low: 3.5, high: 5.0, unit: "mmol/L" }
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# Seuils "safe" quand l'âge n'est pas connu (plus conservateurs que les bornes normales)
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safe_zones_unknown_age:
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platelets_ruled_out_low: 170 # si PLT >= 170 -> thrombopénie ruled_out
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sodium_ruled_out_low: 138 # si Na >= 138 -> hyponatrémie ruled_out
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potassium_ruled_out_high: 4.9 # si K <= 4.9 -> hyperkaliémie ruled_out
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potassium_ruled_out_low: 3.7 # si K >= 3.7 -> hypokaliémie ruled_out
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