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# 患者首页 PDF 本地处理工作流
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这个目录用于批量处理“患者首页 PDF”，把每份 PDF 抽取成结构化记录，并输出到 `数据处理结果区/`。
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## 目录约定
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- `待处理-患者首页PDF/`：放入等待处理的 PDF，文件名建议保留首页病案号或住院号。
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- `数据处理工作区/`：存放处理脚本和后续工作流工具。
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- `数据处理结果区/`：脚本输出 CSV、JSONL、单份 JSON、抽取文本、PDF 图片对照页和复核清单。
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- `数据可视化网页端/`：Docker 化复核网页端，包含概览、复核、抽查、抽查一览、设置；设置内统一管理用户与权限、数据库状态和目录信息。
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- `已处理-患者首页PDF/`：人工确认后，可把已处理 PDF 移到这里归档。
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## 工作区文件
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- `数据处理工作区/01_配置规则/01_科室分类规则.json`：子科室到大科室的分类规则。
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- `数据处理工作区/02_解析入库/02_患者首页PDF解析与入库.py`：解析 PDF，生成 CSV/JSON，并可写入 PostgreSQL。
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- `数据处理工作区/03_人工复核/03_人工复核导出与回写.py`：从 PostgreSQL 导出人工复核表，并把人工修正结果回写。
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- `数据处理工作区/04_质量体检/04_字段核验与数据库体检.py`：检查字段注释、关键字段空值和疑似错位记录。
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- `数据处理工作区/05_备用读取/05_备用PDF转Markdown_Mineru.py`：备用 PDF 转 Markdown 工具，用于扫描件或 `pdftotext` 读取异常时兜底。
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- `数据处理工作区/06_图片对照核验/06_PDF转图片与对照核验.py`：把 PDF 转为图片，生成图片-字段对照 HTML 和缺项核验索引。
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- `数据处理工作区/07_Kimi视觉兜底/07_Kimi图片识别辅助.py`：可选的 Kimi 视觉识别兜底，仅在文本/Markdown 解析仍不稳定时人工触发。
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## 环境文件
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本地 `.env` 保存 PostgreSQL 连接信息和网页端目录映射，已被 `.gitignore` 忽略，不会提交到 Gitea。网页端模板见：
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```text
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数据可视化网页端/.env.example
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```
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`.env` 也可配置 `MOONSHOT_API_KEY` 和 `KIMI_MODEL`。网页端 AI 核验默认按按钮开启隐私模式；如需核验基本信息或地址联系人，可在设置页分别关闭“AI当前项”“AI后5项”“AI后全部”的隐私模式。
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## 快速运行
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在当前项目根目录执行：
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```bash
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python3 数据处理工作区/02_解析入库/02_患者首页PDF解析与入库.py
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```
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默认 `--text-source auto`：先用 `pdftotext`，如果抽取文本过短或缺少首页关键标记，再调用 Mineru 转 Markdown。
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强制使用 Mineru：
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```bash
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python3 数据处理工作区/02_解析入库/02_患者首页PDF解析与入库.py \
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--text-source mineru \
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--mineru-url "$MINERU_URL"
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```
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单独运行 PDF 转 Markdown：
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```bash
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python3 数据处理工作区/05_备用读取/05_备用PDF转Markdown_Mineru.py \
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-s 待处理-患者首页PDF \
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-t 数据处理结果区/06_Mineru_MD \
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-u "$MINERU_URL"
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```
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正式流程建议同时写入 PostgreSQL：
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```bash
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export PGPASSWORD='从安全渠道获取数据库密码'
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python3 数据处理工作区/02_解析入库/02_患者首页PDF解析与入库.py \
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--write-postgres \
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--pg-host "$PGHOST" \
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--pg-port 5432 \
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--pg-database "$PGDATABASE" \
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--pg-user "$PGUSER" \
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--pg-table "$PGTABLE"
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unset PGPASSWORD
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```
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也可以指定输入和输出目录：
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```bash
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python3 数据处理工作区/02_解析入库/02_患者首页PDF解析与入库.py \
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--input-dir 待处理-患者首页PDF \
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--output-dir 数据处理结果区
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```
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生成 PDF 图片对照页：
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```bash
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python3 数据处理工作区/06_图片对照核验/06_PDF转图片与对照核验.py --force
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```
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该步骤会读取 `02_单份JSON/` 的结构化结果，把每份 PDF 转为 PNG，并生成：
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- `数据处理结果区/06_PDF图片对照/图片/`：每份 PDF 一个图片目录。
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- `数据处理结果区/06_PDF图片对照/患者首页_PDF图片对照.html`：浏览器打开后可左侧看原图、右侧看结构化字段和缺项提示。
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- `数据处理结果区/06_PDF图片对照/患者首页_PDF图片对照索引.csv`：按 PDF 汇总页数、复核状态、核心缺项、建议核对缺项。
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启动可视化网页端：
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```bash
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docker compose -f 数据可视化网页端/docker-compose.yml up -d --build
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```
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打开：
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```text
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http://localhost:8501
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```
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首次进入会显示登录界面；默认管理员为 `admin`，默认密码请在本地 `.env` 中通过 `REVIEW_ADMIN_PASSWORD` 设置。设置页创建的本地用户会同步作为登录账号，并按权限控制各页面。
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网页端会显示数据库连接情况、记录数、需复核数、PDF 数量；人工修改右侧字段并点击“复核并保存”后，会同步更新 PostgreSQL，并把 `manual_corrected` 标记为 `true`。
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网页端说明：
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- PDF 以 `inline` 方式在页面内打开，不再作为附件触发保存；浏览器内核无法彻底禁止用户保存已展示内容。
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- “复核并保存”后，复核状态由后端自动标记为 `reviewed`，复核状态和质控状态只读显示在 PDF 下方。
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- 诊断、手术、费用等 JSON 字段在右侧以表格方式编辑，保存时再写回 JSONB。
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- 手术操作按编码、日期、级别、名称、术者、I助、II助、切口愈合等级、麻醉方式、麻醉医师拆分展示。
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- 设置页的 AI 核验按钮可分别设置模型/Thinking 和隐私模式；隐私模式默认开启，关闭后对应按钮会允许上传基本信息、地址联系人等相关局部内容用于核验和修正。
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可选 Kimi 视觉兜底：
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```bash
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python3 数据处理工作区/07_Kimi视觉兜底/07_Kimi图片识别辅助.py \
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--case ZY010001672803_ori \
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--page page-001.png
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```
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输出位于 `数据处理结果区/07_Kimi视觉识别/`，默认不直接覆盖 PostgreSQL，需要人工确认后再回写。
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## 人工复核流程
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从 PostgreSQL 导出待复核表：
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```bash
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export PGPASSWORD='从安全渠道获取数据库密码'
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python3 数据处理工作区/03_人工复核/03_人工复核导出与回写.py export \
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--pg-host "$PGHOST" \
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--pg-port 5432 \
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--pg-database "$PGDATABASE" \
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--pg-user "$PGUSER" \
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--pg-table "$PGTABLE"
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unset PGPASSWORD
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```
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人工在 `数据处理结果区/04_复核与人工校正/患者首页_人工复核表.csv` 中填写：
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- `manual_review_notes`：人工复核说明。
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- `corrected_medical_record_no`：修正后的病案号。
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- `corrected_patient_name`：修正后的姓名。
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- `corrected_major_department`：修正后的大科室。
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- `corrected_primary_diagnosis`、`corrected_primary_diagnosis_code`：修正后的主要诊断。
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- `corrected_total_cost`、`corrected_self_pay_amount`：修正后的费用。
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- `mark_review_status`：建议填 `reviewed`；确实仍有问题可填 `needs_review`。
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回写 PostgreSQL：
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```bash
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export PGPASSWORD='从安全渠道获取数据库密码'
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python3 数据处理工作区/03_人工复核/03_人工复核导出与回写.py import \
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--pg-host "$PGHOST" \
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--pg-port 5432 \
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--pg-database "$PGDATABASE" \
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--pg-user "$PGUSER" \
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--pg-table "$PGTABLE"
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unset PGPASSWORD
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```
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回写后建议做数据库体检：
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```bash
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export PGPASSWORD='从安全渠道获取数据库密码'
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python3 数据处理工作区/04_质量体检/04_字段核验与数据库体检.py \
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--pg-host "$PGHOST" \
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--pg-port 5432 \
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--pg-database "$PGDATABASE" \
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--pg-user "$PGUSER" \
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--pg-table "$PGTABLE"
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unset PGPASSWORD
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```
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体检会生成：
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- `数据处理结果区/05_质量体检/患者首页_数据库体检报告.txt`
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- `数据处理结果区/05_质量体检/患者首页_字段空值统计.csv`
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- `数据处理结果区/05_质量体检/患者首页_疑似异常记录.csv`
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## 输出文件
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运行后会生成：
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- `数据处理结果区/01_结构化结果/患者首页_结构化结果.csv`：适合 Excel/WPS 查看的一行一病例总表。
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- `数据处理结果区/01_结构化结果/患者首页_结构化结果.jsonl`：每行一个完整 JSON，适合后续程序继续处理。
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- `数据处理结果区/02_单份JSON/*.json`：每份 PDF 一个完整 JSON，保留嵌套诊断、手术、费用明细和原始文本。
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- `数据处理结果区/03_提取文本/*.txt`：`pdftotext` 抽出的原始文本，用于人工核查。
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- `数据处理结果区/04_复核与人工校正/患者首页_复核清单.csv`：脚本认为需要人工复核的病例。
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- `数据处理结果区/04_复核与人工校正/患者首页_处理失败.csv`：只有处理失败时才会生成。
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- `数据处理结果区/06_PDF图片对照/患者首页_PDF图片对照.html`：PDF 图片与结构化字段的对照复核页。
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- `数据处理结果区/06_PDF图片对照/患者首页_PDF图片对照索引.csv`：图片对照与字段缺项索引。
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## PostgreSQL 表结构
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`--write-postgres` 会写入本地 `PGTABLE` 指向的宽表，不再使用 `payload` 总 JSON 字段，也不写入 `parsed_at/created_at/updated_at`。
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入库时会同步写入表注释和字段注释，便于在数据库客户端中查看每列含义。
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网页端会按需把人工复核和抽查记录写入主表 JSONB 列：`review_logs` 记录人工保存时间、修改字段和备注；`audit_logs` 记录抽查来源、结论和备注。历史辅助日志表会自动迁移并删除，数据库最终只保留 `PGTABLE` 指向的一张业务表。
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患者号/住院号 `inpatient_no` 是首页与患者列表联动唯一键，也是本程序唯一强制校验条件：不能为空。程序不校验编号格式，同一非空 `inpatient_no` 只保留一条首页记录；迁移时会删除历史重复住院号并保留最新记录，后续重复入库或网页写入会按 `inpatient_no` 覆盖旧首页。若 PDF 文件名和首页病案号可推导，程序仍会自动生成类似 `ZY020001447443` 的默认住院号，后续格式问题交由患者目录核验网页端处理。
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病案号和首页病案号都按 10 位文本保存，保留前导 0。若 PDF 首页病案号缺前导 0，但文件名可还原，例如 `01447443` -> `0001447443`，脚本会自动修正，并写入：
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- `inpatient_no`
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- `front_page_medical_record_no`
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- `major_department`
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- `text_extraction_method`
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- `mineru_markdown_dir`
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- `review_status`
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- `review_notes`
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- `auto_corrections`
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- `manual_corrected`
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`Patient_Lists` 会同步增加 `has_front_page`、`front_page_id`、`front_page_source_file`：凡是患者号非空的首页记录，都会通过 PostgreSQL 触发器自动和 `Patient_Lists.inpatient_no` 关联；如果患者列表没有对应患者号，会由首页表自动补建一条列表记录并标记 `has_front_page = true`，同时写入主要诊断、入院时间和出院时间。空患者号记录会在迁移和入库时被删除，PGSQL 会阻止再次写入空患者号。当首页记录删除，或 `inpatient_no` 改为其他患者号时，触发器会把旧患者号对应的 `has_front_page` 置回 `false` 并清空首页引用。若同一患者号的姓名不一致，以首页表中的非空姓名覆盖 `Patient_Lists.patient_name`，保证患者号、姓名对齐；已有列表记录的诊断和入出院时间不被首页联动覆盖。
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## 环境要求
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脚本使用 Python 标准库，不需要安装 pandas/pdfplumber。
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系统需要有 `pdftotext` 和 `pdftoppm` 命令。Linux 上通常都来自 `poppler-utils`：
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```bash
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sudo apt-get install poppler-utils
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```
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`05_备用PDF转Markdown_Mineru.py` 需要 `requests`；只在单独使用 Mineru 客户端时安装即可：
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```bash
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python3 -m pip install requests
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```
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Docker 网页端依赖已写入 `数据可视化网页端/Dockerfile`，不再单独维护 `requirements.txt`。
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## 当前解析范围
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脚本会抽取：
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- 基本信息：住院号、病案号、首页病案号、姓名、性别、出生日期、年龄、身份证号、付费方式等。
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- 入出院信息：入院/出院时间、科别、病房、实际住院天数、门急诊诊断。
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- 科室分类：根据 `数据处理工作区/01_配置规则/01_科室分类规则.json` 生成 CSV 的 `大科室` 和 PostgreSQL 的 `major_department`。
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- 诊断信息：`discharge_diagnoses` 出院诊断 JSONB 数组，包含主要诊断、其他诊断、疾病编码、入院病情。
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- 手术操作：编码、日期、名称、原始行内容。
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- 首页质控信息：病理、药物过敏、尸检、血型/Rh、医师、护士、编码员、病案质量、质控日期、离院方式、再住院计划等。
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- 费用信息：总费用、自付金额、各费用明细；若 PDF 首页未填写费用，不强制判为失败。
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## 建议审核
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每次运行后先看：
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```bash
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sed -n '1,20p' 数据处理结果区/04_复核与人工校正/患者首页_复核清单.csv
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随后打开 `数据处理结果区/06_PDF图片对照/患者首页_PDF图片对照.html`，用 PDF 图片逐项对照病案号、姓名、入出院信息、诊断、手术、质控和费用。遇到新医院、新模板、扫描件或字段错位时，把 PDF、对应 TXT、图片对照索引中的缺项提示留在目录中，再让 Codex 继续补规则。
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