Health Report Trend Analysis

体检指标趋势分析系统

用途

将多年度、多形态（电子 PDF / 扫描件 / 照片）的体检报告统一解析为标准化指标时间序列，产出趋势分析报告 + 交互式健康管理工作台。全本地处理、自动脱敏、动态扩展（新增报告重跑流水线即可）。

触发词

• 历年体检报告 / 多年度体检报告 / 历年的体检报告 / 历年体检
• 体检报告数据化 / 体检数据解析 / 体检报告解析
• 体检指标趋势 / 指标趋势分析 / 指标趋势
• 历年体检指标对比 / 体检指标对比 / 逐年对比 / 逐年变化
• 化验单分析 / 化验单解读 / 检验报告分析
• 体检报告扫描件 / 扫描件体检报告 / 扫描件 OCR
• 体检报告照片 / 照片版体检报告 / 手机拍的体检报告
• 健康管理工作台 / 健康管理看板 / 健康数据看板 / 可视化看板
• 血糖趋势 / 血糖变化 / 尿酸偏高 / 血脂趋势 / 血压趋势
• 体检异常指标 / 异常指标解读 / 指标异常
• 新增体检报告 / 新报告接入 / 加入新一年体检
• 体检数据脱敏 / 脱敏数据集 / 脱敏版 / 可分享数据集

环境准备

# 依赖（已装可跳过）：pymupdf 必需；Pillow（照片合成）、pyobjc-framework-Vision/Quartz（OCR，仅 macOS）可选
export REPORT_DIR=/path/to/体检报告目录      # 报告存放目录（含 PDF 或 年度文件夹+JPG）
export WORK_DIR=/path/to/工作数据目录        # 数据产物目录（自动建 data/ 与 output/）
export PY=/path/to/python                    # 建议用带依赖的 python 解释器

Step 0（每个新会话第一步，必做）：

$PY scripts/check_deps.py            # 一键体检：缺什么、影响哪几个脚本、怎么装
$PY scripts/check_deps.py --json     # 机器可读，供自动化消费

退出码 0 = 必需依赖齐全可开工；1 = 缺必需依赖（主流程走不通，按提示装）；可选依赖缺失只影响对应输入形态，不阻断电子版 PDF 主路径。

执行流程

所有脚本均支持 --help，参数优先于环境变量；不带参数运行 = 沿用环境变量的原有行为。

1. 识别输入形态：遍历 REPORT_DIR
   • 根目录 *.pdf 含文本层 → 电子版（parse_reports.py 处理）
   • 根目录 *.pdf 无文本层 → 扫描件（vision_ocr.py + extract.py）
   • 年度子目录 YYYY体检报告/*.JPG → 照片版（make_year_pdfs.py 合成 → OCR → extract.py）
2. 解析电子版 PDF（坐标定位法，列边界见 references/解析与口径.md）：

   $PY scripts/parse_reports.py                        # → data/reports_raw.json
   $PY scripts/parse_reports.py --year 2027 --dry-run  # 单年份试跑，不写盘
   

3. 照片版合成 PDF + OCR + 提取（如存在 JPG 目录 / 扫描件）：

   $PY scripts/make_year_pdfs.py --year 2015-2020      # 年度多张 JPG → 单份 PDF（横拍自动旋转校正）
   $PY scripts/vision_ocr.py <pdf> data/ocr_2022.json  # 扫描件/照片 OCR → 带坐标 JSON
   $PY scripts/extract.py --year 2022                  # OCR 结果 → 指标（策略自动判定）
   $PY scripts/extract.py --years 2015-2020            # 多年份 dict 型 OCR（缩写+参考范围反推）
   

   extract.py 按年份参数化，新年份无需改代码：放入 data/ocr_<年份>.json 后直接 --year <年份>。 策略默认 auto（输入 JSON 顶层为 dict → abbr，为 list → row），可用 --strategy 强制。
4. 归一化 + 构建数据集（名称/单位映射、脏数据过滤、OCR 自动注入、生成脱敏版）：

   $PY scripts/build_dataset.py
   

   产出 data/dataset_std.json（完整版，本地受控）+ data/anonymized/anonymized_dataset_anon_shareable.json（脱敏版，独立子目录 + 只读 444 + 可分享）
5. 趋势分析（当年口径判定异常、显著变化 ≥20% 或 ≥参考宽度 30%、趋好/趋坏、近三年聚焦）：

   $PY scripts/trend_analysis.py                        # 默认近三年
   $PY scripts/trend_analysis.py --focus-years 2020,2023,2026
   

6. 生成交付物：

   $PY scripts/report_generator.py    # output/体检指标趋势分析报告.md（默认**开启**正文脱敏）
   $PY scripts/build_dashboard.py     # output/health_dashboard.html（单文件离线）
   

新报告接入指南

新增年度体检报告时，按形态走对应分支（详见 references/新报告接入指南.md）：

1. 放入报告：REPORT_DIR 根目录放 *.pdf，或建年度目录 YYYY体检报告/ 放 JPG
2. 识别形态：检查 PDF 文本层（get_text() 长度 >0 = 电子版）
   • 电子版 → 直接跑 parse_reports.py；列边界异常时先打印 1 页坐标样本
   • 扫描件/照片 → make_year_pdfs.py → vision_ocr.py → extract.py --year <年份>（不要新建按年份的脚本）
3. 补字典（如有未收录指标）：indicator_dict.py 的 NAME_MAP 补一行映射（日志见 data/unrecognized）

   $PY scripts/indicator_dict.py --search 尿酸      # 查是否已收录（含别名）
   $PY scripts/indicator_dict.py --validate         # 自检字典完整性（悬空别名/重复键）
   $PY scripts/indicator_dict.py --count            # 当前标准指标总数
   

4. 重跑流水线：build_dataset → trend_analysis → report_generator → build_dashboard
5. 验收：确认新年份出现在 trend_analysis.json["years"] 与工作台时间轴；抽查 3 个关键指标数值与报告一致；生成并校验脱敏版

关键规则

• 隐私硬约束（零容忍）：全程本地，技能内不含任何外发网络调用；任务完成必须生成并校验脱敏版（不含姓名/证件号/电话/地址/医院），分享只用 data/anonymized/anonymized_dataset_anon_shareable.json（与完整版 dataset_std.json 分目录强隔离、只读 444，防止误分享完整版）
• 脱敏校验先于写盘：build_dataset.py 的 _write_anon_verified() 是脱敏版落盘的唯一出口——先在内存校验、通过后才写盘。脱敏版落盘即置只读 444，若校验在写盘之后，命中身份信息时带 PII 的文件已留在磁盘且改不动，[FAIL] 只是事后告警。禁止绕过该出口直接调 _write_anon()；--skip-verify 仅供排查，产物不可分享
• 报告正文脱敏：report_generator.py 的 mask_identity_text 默认开启（机构名称、医师姓名、手机号、身份证号掩码）；--no-mask 才关闭，仅供本地核对原文，生成物切勿分享
• 新增年度报告：放入 REPORT_DIR → 重跑 2→6 步即可；字典未收录指标在 data/unrecognized 记录，补 indicator_dict.py 的 NAME_MAP 一行即可
• OCR 数据定位：OCR 提取的指标只用于图表展示（灰色 Ⓞ 标注），不参与显著变化判定，避免污染统计
• 趋势聚焦：整体趋势与首末对比仅基于聚焦年份（默认近三年，可用 --focus-years 覆盖），历史数据仅作展示背景
• 口径一致性：异常判定用当年报告自带参考范围（试剂更换自动适配，如直接胆红素 2025 年起 0.0–4.0 → 1.7–6.8）

交付物

• output/体检指标趋势分析报告.md — 指标汇总表、异常高亮、权威解读、分层建议（生活方式/饮食/运动/就医指征）、方法学
• output/health_dashboard.html — 健康总览、趋好/趋坏分组筛选、折线图+参考范围带、时间跨度切换（单文件、无外部依赖）
• data/anonymized/anonymized_dataset_anon_shareable.json — 可分享脱敏数据集

脚本一览

退出码统一为三态：0 成功 / 1 运行期失败 / 2 参数或前置条件不满足。

参考文档

使用示例（一次完整会话）

用户：「帮我把 2027 年体检报告加进去，更新趋势分析。」

1. Step 0：python3 scripts/check_deps.py → 必需依赖齐全
2. 检查 REPORT_DIR：发现新文件 体检报告_270510004567.pdf（电子版，文本层完整）
3. 小样本确认列边界：打印 1 页坐标，与 references/解析与口径.md 一致 → 无需调整
4. 跑流水线：

   export REPORT_DIR=体检报告 WORK_DIR=/path/to/work
   python3 scripts/parse_reports.py
   python3 scripts/build_dataset.py
   python3 scripts/trend_analysis.py
   python3 scripts/report_generator.py
   python3 scripts/build_dashboard.py
   

5. 解析日志显示：新年度 98 项指标，1 个未识别名 → indicator_dict.py --search 确认未收录，在 NAME_MAP 补 1 行后重跑 build_dataset
6. 验收：trend_analysis.json["years"] 含 2027；工作台时间轴出现 2027；抽查血糖/血脂/BMI 数值与报告一致；grep 脱敏版无身份信息
7. 交付：报告 + 工作台路径告知用户；说明 2027 年各异常指标的变化与建议

降本纪律（执行时强制）

1. 小样本先行：解析新格式前先打印 1 页坐标样本确认列边界，再全量处理（避免整文件 dump）
2. 输出压缩：调试命令统一 | head -N / python -c 精准提取，禁止整文件 cat 大 JSON
3. 子代理隔离：大文件读取/格式探测交给 Explore 子代理，主线程只收结论
4. 验证只做一次最终截图，中间迭代用 DOM/JS 检查替代

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