V 1.0
This commit is contained in:
commit
56dd8a9628
|
|
@ -0,0 +1,142 @@
|
||||||
|
# AI 问答策略
|
||||||
|
|
||||||
|
本文档定义：**用户在智能问答中提交自定义问题后**，系统（或对接的大模型）应遵循的总体流程，以及**按问题类型组织的回答思路**。实施时可作为 Prompt 设计、RAG 检索策略与后处理校验的共用规范。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 一、文档用途
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **自定义问题回答流程**：用户自由输入问题后，按第二节的流水线完成意图识别、数据与口径对齐、推理与输出，保证回答可追溯、口径一致。
|
||||||
|
2. **分类型回答思路**：第三节按典型业务问题归类，给出「应从哪些角度组织答案」的检查清单；具体数值以当前权限内数仓 / 分析上下文为准。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 二、自定义问题通用回答流程
|
||||||
|
|
||||||
|
建议固定为以下步骤（可部分自动化，但逻辑顺序不宜打乱）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.1 输入校验与安全
|
||||||
|
|
||||||
|
- 判空、过长截断提示、敏感操作拒绝（如导出未授权明细）。
|
||||||
|
- 不臆造未在上下文或检索结果中出现的具体数字、医院名、批号等。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 意图与领域分类
|
||||||
|
|
||||||
|
将用户问题归入一个或多个标签，例如：
|
||||||
|
|
||||||
|
| 大类 | 说明 | 典型关键词或语义 |
|
||||||
|
|------|------|------------------|
|
||||||
|
| 不良事件（AE） | 条数、趋势、占比、省份/产品切片 | AE、不良事件、上报、SAE、发生月、报告条数 |
|
||||||
|
| 质量投诉 | 件数、结论、赔付、与 AE 关联 | 投诉、C3、调查结论、操作不当、关闭 |
|
||||||
|
| 营销 / 入院量 | 率、排名、与投诉联动 | 入院量、Qty、投诉率、每千件 |
|
||||||
|
| 合规审计 | 漏报、匹配规则、标记集合 | 漏报、合规、审计、匹配 |
|
||||||
|
| 元问题 | 数据范围、口径定义、Demo 说明 | 多少条数据、口径、时间范围 |
|
||||||
|
|
||||||
|
无法归类时，先**澄清**（缺时间范围、统计维度、指标定义）再答，或给出**安全泛化**说明并建议可下钻维度。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.3 指标与口径对齐
|
||||||
|
|
||||||
|
- 从**指标口径文档 / 本页约定**中解析：统计单元（如「报告条数」）、时间轴（如「发生日期」所在月 vs「审核日期」）、过滤条件（如是否含重复报告规则）。
|
||||||
|
- 若用户口径与系统默认不一致，**显式说明**正在采用的定义，并提示如何按用户口径重新查询（若支持）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.4 数据与证据获取
|
||||||
|
|
||||||
|
- 拉取与问题匹配的**聚合结果**（趋势、对比、TopN、占比），必要时附**下钻维度**（产品、省份、医院、事业线、是否 SAE）。
|
||||||
|
- 记录**证据摘要**（用于回答中的「依据当前数据集…」及后续审计追溯）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.5 组织答案结构
|
||||||
|
|
||||||
|
推荐顺序（可按问题类型裁剪）：
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **结论摘要**（一句话回应用户核心问法）。
|
||||||
|
2. **关键数字**（绝对量、占比、同比/环比，与用户问法一致）。
|
||||||
|
3. **对比与背景**（历史同期、相邻月份、同类产品线是否同步波动）。
|
||||||
|
4. **可能解释**（分点列出假设因素，标注为「需结合业务验证」而非定论）。
|
||||||
|
5. **局限与下一步**（样本量、缺失字段、建议图表或专题分析页）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.6 输出质量检查
|
||||||
|
|
||||||
|
- 数字与上下文一致；单位、时间范围写清。
|
||||||
|
- 「因果」类表述避免绝对化：用「可能与…相关」「建议核查…」等措辞。
|
||||||
|
- 附**来源**标签（如：聚合接口、预设模板、知识库片段），便于 Demo 与生产环境区分。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 三、分类型问题：回答思路清单
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.1 AE 数量变化 / 「为何增加或减少」
|
||||||
|
|
||||||
|
用户关心的是**变化是否异常**以及**可能原因**，回答宜覆盖：
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **绝对值**：涉及月份（或区间）的报告条数各为多少；净增减多少条。
|
||||||
|
2. **相对变化**：环比/同比**增长率或倍数**；避免仅用口语「翻倍」而不给基数。
|
||||||
|
3. **历史可比性**：往年同月、近若干月的中位数或分位数；是否**首次出现**此类波动或**周期性重复**（如季节、集中上报批次）。
|
||||||
|
4. **结构分解（产品因素）**：按事业线 / 产品 / 注册证 / 型号拆分，增量是否由**少数 SKU 或聚集事件**驱动。
|
||||||
|
5. **结构分解（地域与机构）**：省份、医院是否有点状爆发；是否与新入院区域或新装机相关（若数据支持）。
|
||||||
|
6. **报告与流程因素**：上报批次截止、监管填报窗口、重复报告剔除规则变更等**流程性解释**（需与合规口径一致）。
|
||||||
|
7. **报告者 / 伤害与故障表现**：严重度（SAE 占比）、伤害表现或器械故障类别是否结构迁移（提示是否「报告质量或分类变化」而非单纯件数变化）。
|
||||||
|
8. **收尾**：明确哪些结论可由当前数据直接支持，哪些需业务侧补充（临床反馈、批次调查、外部事件）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.2 AE 简单计数 / 排名类（如某月多少条、哪省最多）
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 直接给出**当前口径下**的数字或 Top 列表。
|
||||||
|
2. 说明**时间维度**（发生月 / 审核月）与**统计范围**（全量 / 某产品线）。
|
||||||
|
3. 若有并列第二、第三名，可一句带过以增强可比性。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.3 两个月或多个月对比（「差异大吗」「哪个月更高」）
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 各月**绝对条数**并列。
|
||||||
|
2. **差值与比率**（注意小基数时比率易失真，需提示）。
|
||||||
|
3. **结构对比**：若条数接近，可对比 SAE 占比、产品构成是否不同。
|
||||||
|
4. **解释边界**：样本随机波动 vs 可叙述的业务假设，分条列出并标注置信程度。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.4 合规与漏报 / 匹配审计类
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 说明**基准集合**定义（例如：投诉标记为不良事件的记录数）。
|
||||||
|
2. 给出**匹配规则摘要**（如医院 + 产品 + 型号，时间窗 ≤30 天等，以实际规则为准）。
|
||||||
|
3. 输出**疑似漏报条数与漏报率**，并说明「疑似」含义及人工复核必要性。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.5 质量投诉：调查结论、操作不当、医院排名等
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 明确统计的是**投诉条数**还是**已关闭子集**等。
|
||||||
|
2. 给出**分布或 TopN**；若问「最多」，写清维度（如调查结论 = 操作不当）。
|
||||||
|
3. 与 AE 或营销页**交叉引用**时，说明是否为同一数据源、时间是否对齐。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.6 营销：投诉率（如每千件入院量）、省级对比
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 写清**分子**（投诉条数如何映射到省）、**分母**（入院 Qty 汇总口径）。
|
||||||
|
2. 给出**率值与排名**；注意极低分母导致的极值，必要时提示稳健性。
|
||||||
|
3. 区分「投诉多」与「率高」：入院量大的省份可能件数多但率不高。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.7 占比类（如 SAE 占 AE、调查结论占比）
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 定义**分母**（全部 AE、全部投诉等）。
|
||||||
|
2. 给出**整体或按月的比例**；若给平均值，说明时间范围。
|
||||||
|
3. 指向可视化（曲线/饼图）以便用户复核。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.8 数据范围与元问题（多少条记录、Demo 说明）
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 当前加载或权限范围内的**表名 + 记录数 + 时间跨度**。
|
||||||
|
2. 说明与正式环境的差异（mock、缓存、权限）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.9 无法命中或超出数据能力
|
||||||
|
|
||||||
|
1. 礼貌说明**未命中**或可答部分。
|
||||||
|
2. 列出**建议改写**或**可支持的关键词 / 维度**（与产品示例问题对齐）。
|
||||||
|
3. 生产环境：说明可对接**数仓 / 文档检索 / 人工工单**等扩展路径。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 四、与实现的衔接建议
|
||||||
|
|
||||||
|
- **前端 / Demo**：可将用户问题、当前 `AnalysisContext` 摘要、本策略第三节匹配到的小节标题，一并作为 System 或 Tool 提示，约束模型输出结构。
|
||||||
|
- **知识库**：将《数据与表结构》、各分析页指标编号（如 MKT-RG-201）与本文档第二节、第三节联合检索，减少口径漂移。
|
||||||
|
- **评测**：对每类问题准备标准问法与必含要点（如 3.1 须含绝对值 + 百分比 + 至少两类因素分解），用于回归测试。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 五、修订记录
|
||||||
|
|
||||||
|
| 版本 | 日期 | 说明 |
|
||||||
|
|------|------|------|
|
||||||
|
| 0.1 | 2026-04-16 | 初稿：通用流程 + 分类型思路（含 AE 增减分析维度） |
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,24 @@
|
||||||
|
# Logs
|
||||||
|
logs
|
||||||
|
*.log
|
||||||
|
npm-debug.log*
|
||||||
|
yarn-debug.log*
|
||||||
|
yarn-error.log*
|
||||||
|
pnpm-debug.log*
|
||||||
|
lerna-debug.log*
|
||||||
|
|
||||||
|
node_modules
|
||||||
|
dist
|
||||||
|
dist-ssr
|
||||||
|
*.local
|
||||||
|
|
||||||
|
# Editor directories and files
|
||||||
|
.vscode/*
|
||||||
|
!.vscode/extensions.json
|
||||||
|
.idea
|
||||||
|
.DS_Store
|
||||||
|
*.suo
|
||||||
|
*.ntvs*
|
||||||
|
*.njsproj
|
||||||
|
*.sln
|
||||||
|
*.sw?
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,3 @@
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"recommendations": ["Vue.volar"]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,5 @@
|
||||||
|
# Vue 3 + TypeScript + Vite
|
||||||
|
|
||||||
|
This template should help get you started developing with Vue 3 and TypeScript in Vite. The template uses Vue 3 `<script setup>` SFCs, check out the [script setup docs](https://v3.vuejs.org/api/sfc-script-setup.html#sfc-script-setup) to learn more.
|
||||||
|
|
||||||
|
Learn more about the recommended Project Setup and IDE Support in the [Vue Docs TypeScript Guide](https://vuejs.org/guide/typescript/overview.html#project-setup).
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
||||||
|
<!doctype html>
|
||||||
|
<html lang="en">
|
||||||
|
<head>
|
||||||
|
<meta charset="UTF-8" />
|
||||||
|
<link rel="icon" type="image/svg+xml" href="/favicon.svg" />
|
||||||
|
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
|
||||||
|
<title>analytics-demo-web</title>
|
||||||
|
</head>
|
||||||
|
<body>
|
||||||
|
<div id="app"></div>
|
||||||
|
<script type="module" src="/src/main.ts"></script>
|
||||||
|
</body>
|
||||||
|
</html>
|
||||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,30 @@
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "analytics-demo-web",
|
||||||
|
"private": true,
|
||||||
|
"version": "0.0.0",
|
||||||
|
"type": "module",
|
||||||
|
"scripts": {
|
||||||
|
"dev": "vite",
|
||||||
|
"build": "vue-tsc -b && vite build",
|
||||||
|
"preview": "vite preview"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"dependencies": {
|
||||||
|
"@element-plus/icons-vue": "^2.3.2",
|
||||||
|
"echarts": "^6.0.0",
|
||||||
|
"element-plus": "^2.13.7",
|
||||||
|
"pinia": "^3.0.4",
|
||||||
|
"vue": "^3.5.32",
|
||||||
|
"vue-router": "^5.0.4"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"devDependencies": {
|
||||||
|
"sass-embedded": "^1.85.0",
|
||||||
|
"@types/node": "^24.12.2",
|
||||||
|
"@vitejs/plugin-vue": "^6.0.5",
|
||||||
|
"@vue/tsconfig": "^0.9.1",
|
||||||
|
"typescript": "~6.0.2",
|
||||||
|
"unplugin-auto-import": "^21.0.0",
|
||||||
|
"unplugin-vue-components": "^32.0.0",
|
||||||
|
"vite": "^8.0.4",
|
||||||
|
"vue-tsc": "^3.2.6"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
|
After Width: | Height: | Size: 9.3 KiB |
|
|
@ -0,0 +1,24 @@
|
||||||
|
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
|
||||||
|
<symbol id="bluesky-icon" viewBox="0 0 16 17">
|
||||||
|
<g clip-path="url(#bluesky-clip)"><path fill="#08060d" d="M7.75 7.735c-.693-1.348-2.58-3.86-4.334-5.097-1.68-1.187-2.32-.981-2.74-.79C.188 2.065.1 2.812.1 3.251s.241 3.602.398 4.13c.52 1.744 2.367 2.333 4.07 2.145-2.495.37-4.71 1.278-1.805 4.512 3.196 3.309 4.38-.71 4.987-2.746.608 2.036 1.307 5.91 4.93 2.746 2.72-2.746.747-4.143-1.747-4.512 1.702.189 3.55-.4 4.07-2.145.156-.528.397-3.691.397-4.13s-.088-1.186-.575-1.406c-.42-.19-1.06-.395-2.741.79-1.755 1.24-3.64 3.752-4.334 5.099"/></g>
|
||||||
|
<defs><clipPath id="bluesky-clip"><path fill="#fff" d="M.1.85h15.3v15.3H.1z"/></clipPath></defs>
|
||||||
|
</symbol>
|
||||||
|
<symbol id="discord-icon" viewBox="0 0 20 19">
|
||||||
|
<path fill="#08060d" d="M16.224 3.768a14.5 14.5 0 0 0-3.67-1.153c-.158.286-.343.67-.47.976a13.5 13.5 0 0 0-4.067 0c-.128-.306-.317-.69-.476-.976A14.4 14.4 0 0 0 3.868 3.77C1.546 7.28.916 10.703 1.231 14.077a14.7 14.7 0 0 0 4.5 2.306q.545-.748.965-1.587a9.5 9.5 0 0 1-1.518-.74q.191-.14.372-.293c2.927 1.369 6.107 1.369 8.999 0q.183.152.372.294-.723.437-1.52.74.418.838.963 1.588a14.6 14.6 0 0 0 4.504-2.308c.37-3.911-.63-7.302-2.644-10.309m-9.13 8.234c-.878 0-1.599-.82-1.599-1.82 0-.998.705-1.82 1.6-1.82.894 0 1.614.82 1.599 1.82.001 1-.705 1.82-1.6 1.82m5.91 0c-.878 0-1.599-.82-1.599-1.82 0-.998.705-1.82 1.6-1.82.893 0 1.614.82 1.599 1.82 0 1-.706 1.82-1.6 1.82"/>
|
||||||
|
</symbol>
|
||||||
|
<symbol id="documentation-icon" viewBox="0 0 21 20">
|
||||||
|
<path fill="none" stroke="#aa3bff" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.35" d="m15.5 13.333 1.533 1.322c.645.555.967.833.967 1.178s-.322.623-.967 1.179L15.5 18.333m-3.333-5-1.534 1.322c-.644.555-.966.833-.966 1.178s.322.623.966 1.179l1.534 1.321"/>
|
||||||
|
<path fill="none" stroke="#aa3bff" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.35" d="M17.167 10.836v-4.32c0-1.41 0-2.117-.224-2.68-.359-.906-1.118-1.621-2.08-1.96-.599-.21-1.349-.21-2.848-.21-2.623 0-3.935 0-4.983.369-1.684.591-3.013 1.842-3.641 3.428C3 6.449 3 7.684 3 10.154v2.122c0 2.558 0 3.838.706 4.726q.306.383.713.671c.76.536 1.79.64 3.581.66"/>
|
||||||
|
<path fill="none" stroke="#aa3bff" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.35" d="M3 10a2.78 2.78 0 0 1 2.778-2.778c.555 0 1.209.097 1.748-.047.48-.129.854-.503.982-.982.145-.54.048-1.194.048-1.749a2.78 2.78 0 0 1 2.777-2.777"/>
|
||||||
|
</symbol>
|
||||||
|
<symbol id="github-icon" viewBox="0 0 19 19">
|
||||||
|
<path fill="#08060d" fill-rule="evenodd" d="M9.356 1.85C5.05 1.85 1.57 5.356 1.57 9.694a7.84 7.84 0 0 0 5.324 7.44c.387.079.528-.168.528-.376 0-.182-.013-.805-.013-1.454-2.165.467-2.616-.935-2.616-.935-.349-.91-.864-1.143-.864-1.143-.71-.48.051-.48.051-.48.787.051 1.2.805 1.2.805.695 1.194 1.817.857 2.268.649.064-.507.27-.857.49-1.052-1.728-.182-3.545-.857-3.545-3.87 0-.857.31-1.558.8-2.104-.078-.195-.349-1 .077-2.078 0 0 .657-.208 2.14.805a7.5 7.5 0 0 1 1.946-.26c.657 0 1.328.092 1.946.26 1.483-1.013 2.14-.805 2.14-.805.426 1.078.155 1.883.078 2.078.502.546.799 1.247.799 2.104 0 3.013-1.818 3.675-3.558 3.87.284.247.528.714.528 1.454 0 1.052-.012 1.896-.012 2.156 0 .208.142.455.528.377a7.84 7.84 0 0 0 5.324-7.441c.013-4.338-3.48-7.844-7.773-7.844" clip-rule="evenodd"/>
|
||||||
|
</symbol>
|
||||||
|
<symbol id="social-icon" viewBox="0 0 20 20">
|
||||||
|
<path fill="none" stroke="#aa3bff" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.35" d="M12.5 6.667a4.167 4.167 0 1 0-8.334 0 4.167 4.167 0 0 0 8.334 0"/>
|
||||||
|
<path fill="none" stroke="#aa3bff" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.35" d="M2.5 16.667a5.833 5.833 0 0 1 8.75-5.053m3.837.474.513 1.035c.07.144.257.282.414.309l.93.155c.596.1.736.536.307.965l-.723.73a.64.64 0 0 0-.152.531l.207.903c.164.715-.213.991-.84.618l-.872-.52a.63.63 0 0 0-.577 0l-.872.52c-.624.373-1.003.094-.84-.618l.207-.903a.64.64 0 0 0-.152-.532l-.723-.729c-.426-.43-.289-.864.306-.964l.93-.156a.64.64 0 0 0 .412-.31l.513-1.034c.28-.562.735-.562 1.012 0"/>
|
||||||
|
</symbol>
|
||||||
|
<symbol id="x-icon" viewBox="0 0 19 19">
|
||||||
|
<path fill="#08060d" fill-rule="evenodd" d="M1.893 1.98c.052.072 1.245 1.769 2.653 3.77l2.892 4.114c.183.261.333.48.333.486s-.068.089-.152.183l-.522.593-.765.867-3.597 4.087c-.375.426-.734.834-.798.905a1 1 0 0 0-.118.148c0 .01.236.017.664.017h.663l.729-.83c.4-.457.796-.906.879-.999a692 692 0 0 0 1.794-2.038c.034-.037.301-.34.594-.675l.551-.624.345-.392a7 7 0 0 1 .34-.374c.006 0 .93 1.306 2.052 2.903l2.084 2.965.045.063h2.275c1.87 0 2.273-.003 2.266-.021-.008-.02-1.098-1.572-3.894-5.547-2.013-2.862-2.28-3.246-2.273-3.266.008-.019.282-.332 2.085-2.38l2-2.274 1.567-1.782c.022-.028-.016-.03-.65-.03h-.674l-.3.342a871 871 0 0 1-1.782 2.025c-.067.075-.405.458-.75.852a100 100 0 0 1-.803.91c-.148.172-.299.344-.99 1.127-.304.343-.32.358-.345.327-.015-.019-.904-1.282-1.976-2.808L6.365 1.85H1.8zm1.782.91 8.078 11.294c.772 1.08 1.413 1.973 1.425 1.984.016.017.241.02 1.05.017l1.03-.004-2.694-3.766L7.796 5.75 5.722 2.852l-1.039-.004-1.039-.004z" clip-rule="evenodd"/>
|
||||||
|
</symbol>
|
||||||
|
</svg>
|
||||||
|
After Width: | Height: | Size: 4.9 KiB |
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,3 @@
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<router-view />
|
||||||
|
</template>
|
||||||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 44 KiB |
|
|
@ -0,0 +1,69 @@
|
||||||
|
/* 页面布局与卡片（规范 4.2 / 4.3 子集） */
|
||||||
|
.page-container {
|
||||||
|
padding: var(--padding-md);
|
||||||
|
min-height: 100%;
|
||||||
|
box-sizing: border-box;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.page-container-toolbar {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
justify-content: flex-end;
|
||||||
|
margin-bottom: var(--padding-md);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.page-header {
|
||||||
|
margin-bottom: var(--padding-lg);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.header-content {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
justify-content: space-between;
|
||||||
|
align-items: flex-start;
|
||||||
|
gap: var(--padding-md);
|
||||||
|
flex-wrap: wrap;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.header-left {
|
||||||
|
flex: 1;
|
||||||
|
min-width: 200px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.page-title {
|
||||||
|
margin: 0 0 8px;
|
||||||
|
font-size: 22px;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
color: var(--text-primary);
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 8px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.page-description {
|
||||||
|
margin: 0;
|
||||||
|
font-size: 14px;
|
||||||
|
color: var(--text-secondary);
|
||||||
|
line-height: 1.6;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.header-actions {
|
||||||
|
flex-shrink: 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.meta-tags {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-wrap: wrap;
|
||||||
|
gap: 8px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.main-card {
|
||||||
|
margin-bottom: var(--padding-md);
|
||||||
|
border-radius: var(--border-radius-md);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.main-card:last-child {
|
||||||
|
margin-bottom: 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.module-content {
|
||||||
|
padding: var(--padding-md) 0 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,32 @@
|
||||||
|
/* 设计令牌（与《前端技术设计规范》对齐的子集） */
|
||||||
|
:root {
|
||||||
|
--customer-board-color: #409eff;
|
||||||
|
--padding-md: 16px;
|
||||||
|
--padding-lg: 24px;
|
||||||
|
--border-radius-md: 8px;
|
||||||
|
--text-primary: #303133;
|
||||||
|
--text-secondary: #606266;
|
||||||
|
--text-placeholder: #909399;
|
||||||
|
--border-color: #ebeef5;
|
||||||
|
--bg-color: #f5f7fa;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
html,
|
||||||
|
body,
|
||||||
|
#app {
|
||||||
|
height: 100%;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
body {
|
||||||
|
margin: 0;
|
||||||
|
font-family:
|
||||||
|
'Helvetica Neue',
|
||||||
|
Helvetica,
|
||||||
|
'PingFang SC',
|
||||||
|
'Hiragino Sans GB',
|
||||||
|
'Microsoft YaHei',
|
||||||
|
Arial,
|
||||||
|
sans-serif;
|
||||||
|
color: var(--text-primary);
|
||||||
|
background: var(--bg-color);
|
||||||
|
}
|
||||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
|
After Width: | Height: | Size: 8.5 KiB |
|
|
@ -0,0 +1 @@
|
||||||
|
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" class="iconify iconify--logos" width="37.07" height="36" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 198"><path fill="#41B883" d="M204.8 0H256L128 220.8L0 0h97.92L128 51.2L157.44 0h47.36Z"></path><path fill="#41B883" d="m0 0l128 220.8L256 0h-51.2L128 132.48L50.56 0H0Z"></path><path fill="#35495E" d="M50.56 0L128 133.12L204.8 0h-47.36L128 51.2L97.92 0H50.56Z"></path></svg>
|
||||||
|
After Width: | Height: | Size: 496 B |
|
|
@ -0,0 +1,93 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { ref } from 'vue'
|
||||||
|
import viteLogo from '../assets/vite.svg'
|
||||||
|
import heroImg from '../assets/hero.png'
|
||||||
|
import vueLogo from '../assets/vue.svg'
|
||||||
|
|
||||||
|
const count = ref(0)
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<section id="center">
|
||||||
|
<div class="hero">
|
||||||
|
<img :src="heroImg" class="base" width="170" height="179" alt="" />
|
||||||
|
<img :src="vueLogo" class="framework" alt="Vue logo" />
|
||||||
|
<img :src="viteLogo" class="vite" alt="Vite logo" />
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div>
|
||||||
|
<h1>Get started</h1>
|
||||||
|
<p>Edit <code>src/App.vue</code> and save to test <code>HMR</code></p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<button class="counter" @click="count++">Count is {{ count }}</button>
|
||||||
|
</section>
|
||||||
|
|
||||||
|
<div class="ticks"></div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<section id="next-steps">
|
||||||
|
<div id="docs">
|
||||||
|
<svg class="icon" role="presentation" aria-hidden="true">
|
||||||
|
<use href="/icons.svg#documentation-icon"></use>
|
||||||
|
</svg>
|
||||||
|
<h2>Documentation</h2>
|
||||||
|
<p>Your questions, answered</p>
|
||||||
|
<ul>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<a href="https://vite.dev/" target="_blank">
|
||||||
|
<img class="logo" :src="viteLogo" alt="" />
|
||||||
|
Explore Vite
|
||||||
|
</a>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<a href="https://vuejs.org/" target="_blank">
|
||||||
|
<img class="button-icon" :src="vueLogo" alt="" />
|
||||||
|
Learn more
|
||||||
|
</a>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
</ul>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div id="social">
|
||||||
|
<svg class="icon" role="presentation" aria-hidden="true">
|
||||||
|
<use href="/icons.svg#social-icon"></use>
|
||||||
|
</svg>
|
||||||
|
<h2>Connect with us</h2>
|
||||||
|
<p>Join the Vite community</p>
|
||||||
|
<ul>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<a href="https://github.com/vitejs/vite" target="_blank">
|
||||||
|
<svg class="button-icon" role="presentation" aria-hidden="true">
|
||||||
|
<use href="/icons.svg#github-icon"></use>
|
||||||
|
</svg>
|
||||||
|
GitHub
|
||||||
|
</a>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<a href="https://chat.vite.dev/" target="_blank">
|
||||||
|
<svg class="button-icon" role="presentation" aria-hidden="true">
|
||||||
|
<use href="/icons.svg#discord-icon"></use>
|
||||||
|
</svg>
|
||||||
|
Discord
|
||||||
|
</a>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<a href="https://x.com/vite_js" target="_blank">
|
||||||
|
<svg class="button-icon" role="presentation" aria-hidden="true">
|
||||||
|
<use href="/icons.svg#x-icon"></use>
|
||||||
|
</svg>
|
||||||
|
X.com
|
||||||
|
</a>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<a href="https://bsky.app/profile/vite.dev" target="_blank">
|
||||||
|
<svg class="button-icon" role="presentation" aria-hidden="true">
|
||||||
|
<use href="/icons.svg#bluesky-icon"></use>
|
||||||
|
</svg>
|
||||||
|
Bluesky
|
||||||
|
</a>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
</ul>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</section>
|
||||||
|
|
||||||
|
<div class="ticks"></div>
|
||||||
|
<section id="spacer"></section>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,31 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { Refresh } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||||
|
|
||||||
|
withDefaults(
|
||||||
|
defineProps<{
|
||||||
|
/** 是否显示右上角「刷新数据」 */
|
||||||
|
showRefresh?: boolean
|
||||||
|
}>(),
|
||||||
|
{ showRefresh: true },
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
const emit = defineEmits<{
|
||||||
|
refresh: []
|
||||||
|
}>()
|
||||||
|
|
||||||
|
function onRefresh() {
|
||||||
|
emit('refresh')
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<div class="page-container">
|
||||||
|
<div v-if="showRefresh" class="page-container-toolbar">
|
||||||
|
<el-button text type="primary" @click="onRefresh">
|
||||||
|
<el-icon class="el-icon--left"><Refresh /></el-icon>
|
||||||
|
刷新数据
|
||||||
|
</el-button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<slot />
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,145 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { computed, nextTick, onBeforeUnmount, onMounted, ref, watch } from 'vue'
|
||||||
|
import * as echarts from 'echarts'
|
||||||
|
import type { EChartsOption } from 'echarts'
|
||||||
|
|
||||||
|
import type { ChartExplain } from '../../types/analysis'
|
||||||
|
|
||||||
|
const props = withDefaults(
|
||||||
|
defineProps<{
|
||||||
|
title: string
|
||||||
|
option?: EChartsOption
|
||||||
|
loading?: boolean
|
||||||
|
placeholder?: boolean
|
||||||
|
description?: string
|
||||||
|
chartExplain?: ChartExplain
|
||||||
|
}>(),
|
||||||
|
{
|
||||||
|
option: undefined,
|
||||||
|
loading: false,
|
||||||
|
placeholder: false,
|
||||||
|
description: '',
|
||||||
|
chartExplain: undefined,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
const chartRef = ref<HTMLDivElement | null>(null)
|
||||||
|
let chart: echarts.ECharts | null = null
|
||||||
|
|
||||||
|
const canRender = computed(() => !props.placeholder && props.option)
|
||||||
|
|
||||||
|
function renderChart() {
|
||||||
|
if (!canRender.value || !chartRef.value) {
|
||||||
|
return
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if (!chart) {
|
||||||
|
chart = echarts.init(chartRef.value)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
chart.setOption(props.option as EChartsOption, true)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
onMounted(async () => {
|
||||||
|
await nextTick()
|
||||||
|
renderChart()
|
||||||
|
window.addEventListener('resize', handleResize)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
watch(() => props.option, renderChart, { deep: true })
|
||||||
|
watch(() => props.placeholder, renderChart)
|
||||||
|
|
||||||
|
function handleResize() {
|
||||||
|
chart?.resize()
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
onBeforeUnmount(() => {
|
||||||
|
window.removeEventListener('resize', handleResize)
|
||||||
|
chart?.dispose()
|
||||||
|
chart = null
|
||||||
|
})
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<el-card class="chart-card" shadow="never">
|
||||||
|
<template #header>
|
||||||
|
<div class="chart-card-header">
|
||||||
|
<span>{{ title }}</span>
|
||||||
|
<span v-if="description" class="chart-card-desc">{{ description }}</span>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
<div v-if="chartExplain" class="chart-explain">
|
||||||
|
<p><span class="chart-explain-label">取数范围</span>{{ chartExplain.dataScope }}</p>
|
||||||
|
<p><span class="chart-explain-label">分析逻辑</span>{{ chartExplain.analysisLogic }}</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div v-loading="loading" class="chart-body">
|
||||||
|
<div v-if="placeholder" class="placeholder-box">
|
||||||
|
<el-empty description="占位图，待接数据"></el-empty>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div v-else-if="canRender" ref="chartRef" class="chart-canvas"></div>
|
||||||
|
<div v-else class="placeholder-box">
|
||||||
|
<el-empty description="暂无可展示数据"></el-empty>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</el-card>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
||||||
|
<style scoped>
|
||||||
|
.chart-card {
|
||||||
|
border-radius: 10px;
|
||||||
|
height: 100%;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-card-header {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
justify-content: space-between;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 16px;
|
||||||
|
font-size: 14px;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-card-desc {
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-secondary);
|
||||||
|
font-size: 12px;
|
||||||
|
font-weight: 400;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-explain {
|
||||||
|
padding: 0 12px 10px;
|
||||||
|
font-size: 12px;
|
||||||
|
line-height: 1.55;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-regular);
|
||||||
|
border-bottom: 1px solid var(--el-border-color-lighter);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-explain p {
|
||||||
|
margin: 0 0 6px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-explain p:last-child {
|
||||||
|
margin-bottom: 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-explain-label {
|
||||||
|
display: inline-block;
|
||||||
|
min-width: 4.5em;
|
||||||
|
margin-right: 6px;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-primary);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-body {
|
||||||
|
min-height: 280px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.chart-canvas {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
height: 280px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.placeholder-box {
|
||||||
|
min-height: 280px;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
justify-content: center;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,32 @@
|
||||||
|
import { onMounted, ref, shallowRef } from 'vue'
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '@/types/analysis'
|
||||||
|
import { invalidateAnalysisContextCache, loadAnalysisContext } from '@/lib/mock-data'
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface UseAnalysisContextOptions {
|
||||||
|
/** 挂载时是否立即加载，默认 true */
|
||||||
|
immediate?: boolean
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export function useAnalysisContext(options: UseAnalysisContextOptions = {}) {
|
||||||
|
const immediate = options.immediate !== false
|
||||||
|
const context = shallowRef<AnalysisContext | null>(null)
|
||||||
|
const loading = ref(false)
|
||||||
|
|
||||||
|
async function reload(): Promise<void> {
|
||||||
|
loading.value = true
|
||||||
|
try {
|
||||||
|
invalidateAnalysisContextCache()
|
||||||
|
context.value = await loadAnalysisContext()
|
||||||
|
} finally {
|
||||||
|
loading.value = false
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
onMounted(() => {
|
||||||
|
if (immediate) {
|
||||||
|
void reload()
|
||||||
|
}
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
return { context, loading, reload }
|
||||||
|
}
|
||||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* 与《分析策略/合规方向分析.md》§1.4 对齐的演示口径文案（用于页面脚注/图表说明）。
|
||||||
|
* 演示数据为模拟；生产环境由配置中心或语义层下发。
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
export const COMPLIANCE_DOC_REF = '分析策略/合规方向分析.md §1.4'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const COMPLIANCE_FOOTNOTE_SHORT =
|
||||||
|
'主时间轴：发生日期｜单元：报告条数｜PPM 分母：入院量 cyQty｜获知：登记日期｜闭环：审核日期｜SAE：四类严重结局任一'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const COMPLIANCE_FOOTNOTE_PPM =
|
||||||
|
'PPM = AE 报告条数÷同期入院量 cyQty×1e6；AE 按发生日期入桶，入院量按年月与产品汇总后与 AE 产品名对齐（演示）。'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const COMPLIANCE_FOOTNOTE_AUDIT =
|
||||||
|
'漏报：投诉「是否不良事件=是」在 ±30 天内无匹配 AE（医院+产品+型号，发生日期↔C3登记）；时效：Lag=审核日期−登记日期，演示阈值≤15 天。'
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,8 @@
|
||||||
|
/** 与《分析策略/营销方向分析.md》口径对齐的 UI 脚注常量 */
|
||||||
|
export const MARKETING_DOC_REF = '《营销方向分析》'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const MKT_TIME_AXIS = '投诉主时间轴=C3登记日期（registerDate）；统计单元=投诉条数'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const MKT_ADMISSION_DENOM = '入院量分母=入院表 CY Qty 在省或经销商维度汇总（演示与质量方向一致）'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const MKT_HOSPITAL_MAP = '医院→省/经销商：由入院量表按 HospitalName 对 Province、DealerName 取众数'
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,240 @@
|
||||||
|
import type { PillarType } from '../types/analysis'
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface MenuLeaf {
|
||||||
|
path: string
|
||||||
|
title: string
|
||||||
|
analysisKey: string
|
||||||
|
strategyRef: string
|
||||||
|
pillar: PillarType
|
||||||
|
/** 默认 AnalysisView；综合分析 / 问答为独立页面 */
|
||||||
|
view?: 'comprehensive' | 'qa'
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface MenuGroup {
|
||||||
|
title: string
|
||||||
|
children: MenuLeaf[]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface MenuSection {
|
||||||
|
title: string
|
||||||
|
basePath: string
|
||||||
|
children: MenuGroup[]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export const menuSections: MenuSection[] = [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '问答',
|
||||||
|
basePath: '/qa',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '数据问答',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/qa/chat',
|
||||||
|
title: '智能问答',
|
||||||
|
analysisKey: 'qa-chat',
|
||||||
|
strategyRef: 'Demo 问答',
|
||||||
|
pillar: 'goal',
|
||||||
|
view: 'qa',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '合规方向',
|
||||||
|
basePath: '/compliance',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '监管报告',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/compliance/psur',
|
||||||
|
title: 'PSUR 监管分析',
|
||||||
|
analysisKey: 'compliance-psur',
|
||||||
|
strategyRef: '合规方向分析 §2',
|
||||||
|
pillar: 'monitor',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/compliance/audit',
|
||||||
|
title: '上报合规性审计',
|
||||||
|
analysisKey: 'compliance-audit',
|
||||||
|
strategyRef: '合规方向分析 §3',
|
||||||
|
pillar: 'diagnose',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '质量方向',
|
||||||
|
basePath: '/quality',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '核心分析',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/concentration',
|
||||||
|
title: '投诉集中性与 Pareto',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-concentration',
|
||||||
|
strategyRef: '3.1',
|
||||||
|
pillar: 'diagnose',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/trends',
|
||||||
|
title: '趋势分析',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-trends',
|
||||||
|
strategyRef: '3.2',
|
||||||
|
pillar: 'monitor',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '投诉行为聚类',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/complaint-sales',
|
||||||
|
title: '销售与入院关联',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-complaint-sales',
|
||||||
|
strategyRef: '3.3 a-c',
|
||||||
|
pillar: 'diagnose',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/complaint-investigation',
|
||||||
|
title: '调查与赔付关系',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-complaint-investigation',
|
||||||
|
strategyRef: '3.3 e-f',
|
||||||
|
pillar: 'act',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/complaint-batch',
|
||||||
|
title: '批次与稳定性',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-complaint-batch',
|
||||||
|
strategyRef: '3.3 g-o',
|
||||||
|
pillar: 'diagnose',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/complaint-text',
|
||||||
|
title: '文本与流程类',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-complaint-text',
|
||||||
|
strategyRef: '3.3 p-x',
|
||||||
|
pillar: 'goal',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: 'AE 报告行为',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/ae-cause',
|
||||||
|
title: 'AE 报告原因推测',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-ae-cause',
|
||||||
|
strategyRef: '3.4.1',
|
||||||
|
pillar: 'diagnose',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/ae-only',
|
||||||
|
title: '报告不投诉分析',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-ae-only',
|
||||||
|
strategyRef: '3.4.2',
|
||||||
|
pillar: 'monitor',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/quality/ae-with-complaint',
|
||||||
|
title: '报告且投诉分析',
|
||||||
|
analysisKey: 'quality-ae-with-complaint',
|
||||||
|
strategyRef: '3.4.3',
|
||||||
|
pillar: 'diagnose',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '营销方向',
|
||||||
|
basePath: '/marketing',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '渠道与培训',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/marketing/operation-training',
|
||||||
|
title: '操作不当与培训',
|
||||||
|
analysisKey: 'marketing-operation-training',
|
||||||
|
strategyRef: '营销方向分析 §2',
|
||||||
|
pillar: 'act',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/marketing/region-dealer',
|
||||||
|
title: '区域与经销商投诉率',
|
||||||
|
analysisKey: 'marketing-region-dealer',
|
||||||
|
strategyRef: '营销方向分析 §3',
|
||||||
|
pillar: 'monitor',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '事件实质',
|
||||||
|
basePath: '/substance',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '风险本体',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/substance/matrix',
|
||||||
|
title: '伤害 × 故障矩阵',
|
||||||
|
analysisKey: 'substance-matrix',
|
||||||
|
strategyRef: '合规方向分析 §2.4',
|
||||||
|
pillar: 'diagnose',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/substance/seasonality',
|
||||||
|
title: '故障季节性分析',
|
||||||
|
analysisKey: 'substance-seasonality',
|
||||||
|
strategyRef: '5.2',
|
||||||
|
pillar: 'monitor',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '画像与综合',
|
||||||
|
basePath: '/portfolio',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
title: '综合洞察',
|
||||||
|
children: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/portfolio/comprehensive',
|
||||||
|
title: '综合分析',
|
||||||
|
analysisKey: 'portfolio-comprehensive',
|
||||||
|
strategyRef: '综合分析.md',
|
||||||
|
pillar: 'goal',
|
||||||
|
view: 'comprehensive',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/portfolio/persona',
|
||||||
|
title: '安全维度客户画像',
|
||||||
|
analysisKey: 'portfolio-persona',
|
||||||
|
strategyRef: '6',
|
||||||
|
pillar: 'goal',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/portfolio/integrated',
|
||||||
|
title: '综合联动分析',
|
||||||
|
analysisKey: 'portfolio-integrated',
|
||||||
|
strategyRef: '7',
|
||||||
|
pillar: 'act',
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
export const allLeaves = menuSections.flatMap((section) =>
|
||||||
|
section.children.flatMap((group) => group.children),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,6 @@
|
||||||
|
/** 与《分析策略/质量方向分析.md》口径对齐的 UI 脚注常量 */
|
||||||
|
export const QUALITY_DOC_REF = '《质量方向分析》'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const QLT_TIME_AXIS = '投诉主时间轴=C3登记日期（registerDate）；统计单元=投诉条数（c3Code）'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const QLT_ADMISSION_DENOM = '入院量分母=入院表 cyQty 按医院+产品汇总（演示未按月份与投诉月严格对齐）'
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,131 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { SwitchButton } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||||
|
import { computed } from 'vue'
|
||||||
|
import { useRoute, useRouter } from 'vue-router'
|
||||||
|
import { menuSections } from '../config/menu'
|
||||||
|
import { useAuthStore } from '../stores/useAuth'
|
||||||
|
|
||||||
|
const route = useRoute()
|
||||||
|
const router = useRouter()
|
||||||
|
const auth = useAuthStore()
|
||||||
|
|
||||||
|
function logout() {
|
||||||
|
auth.logout()
|
||||||
|
router.push({ path: '/login' })
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const activePath = computed(() => route.path)
|
||||||
|
|
||||||
|
function onSelect(path: string) {
|
||||||
|
router.push(path)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const breadcrumbItems = computed(() => {
|
||||||
|
for (const section of menuSections) {
|
||||||
|
for (const group of section.children) {
|
||||||
|
const leaf = group.children.find((item) => item.path === route.path)
|
||||||
|
if (leaf) {
|
||||||
|
return [section.title, group.title, leaf.title]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return ['首页']
|
||||||
|
})
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<el-container class="app-shell">
|
||||||
|
<el-aside width="280px" class="side">
|
||||||
|
<div class="brand">贝朗医疗数据分析 Demo</div>
|
||||||
|
<el-menu :default-active="activePath" class="menu" @select="onSelect">
|
||||||
|
<el-sub-menu v-for="section in menuSections" :key="section.title" :index="section.basePath">
|
||||||
|
<template #title>{{ section.title }}</template>
|
||||||
|
<el-sub-menu
|
||||||
|
v-for="group in section.children"
|
||||||
|
:key="`${section.title}-${group.title}`"
|
||||||
|
:index="`${section.basePath}-${group.title}`"
|
||||||
|
>
|
||||||
|
<template #title>{{ group.title }}</template>
|
||||||
|
<el-menu-item v-for="leaf in group.children" :key="leaf.path" :index="leaf.path">
|
||||||
|
{{ leaf.title }}
|
||||||
|
</el-menu-item>
|
||||||
|
</el-sub-menu>
|
||||||
|
</el-sub-menu>
|
||||||
|
</el-menu>
|
||||||
|
</el-aside>
|
||||||
|
|
||||||
|
<el-container>
|
||||||
|
<el-header class="header">
|
||||||
|
<el-breadcrumb separator="/" class="header-crumb">
|
||||||
|
<el-breadcrumb-item v-for="item in breadcrumbItems" :key="item">{{ item }}</el-breadcrumb-item>
|
||||||
|
</el-breadcrumb>
|
||||||
|
<div class="header-actions">
|
||||||
|
<span class="user-label">Demo</span>
|
||||||
|
<el-button type="primary" link @click="logout">
|
||||||
|
<el-icon class="el-icon--left"><SwitchButton /></el-icon>
|
||||||
|
退出登录
|
||||||
|
</el-button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</el-header>
|
||||||
|
<el-main class="main">
|
||||||
|
<router-view />
|
||||||
|
</el-main>
|
||||||
|
</el-container>
|
||||||
|
</el-container>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
||||||
|
<style scoped>
|
||||||
|
.app-shell {
|
||||||
|
min-height: 100vh;
|
||||||
|
background: var(--bg-color, #f5f7fa);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.side {
|
||||||
|
background: #001529;
|
||||||
|
color: #fff;
|
||||||
|
border-right: 1px solid var(--border-color, #e5e7eb);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.brand {
|
||||||
|
padding: 18px 16px;
|
||||||
|
font-size: 16px;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
border-bottom: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.15);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.menu {
|
||||||
|
border-right: none;
|
||||||
|
background: transparent;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.header {
|
||||||
|
background: #fff;
|
||||||
|
border-bottom: 1px solid var(--border-color, #eef2f6);
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
justify-content: space-between;
|
||||||
|
gap: 16px;
|
||||||
|
padding: 0 16px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.header-crumb {
|
||||||
|
flex: 1;
|
||||||
|
min-width: 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.header-actions {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 10px;
|
||||||
|
flex-shrink: 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.user-label {
|
||||||
|
font-size: 13px;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-secondary);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.main {
|
||||||
|
padding: 16px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,287 @@
|
||||||
|
import type { AeRecord, AdmissionRecord, ComplaintRecord } from '../types/domain'
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '../types/analysis'
|
||||||
|
|
||||||
|
const monthKey = (dateString: string): string => dateString.slice(0, 7)
|
||||||
|
|
||||||
|
function parseDay(dateString: string): number {
|
||||||
|
return Date.parse(`${dateString}T00:00:00`)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export function isSaeRecord(record: AeRecord): boolean {
|
||||||
|
return !!(
|
||||||
|
record.saeDeath ||
|
||||||
|
record.saeLifeThreatening ||
|
||||||
|
record.saeDisability ||
|
||||||
|
record.saeHospitalization
|
||||||
|
)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-101：按发生日期的月度 AE 报告条数 */
|
||||||
|
export function buildAeMonthlyByOccurrence(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((record) => {
|
||||||
|
const key = monthKey(record.occurrenceDate)
|
||||||
|
counter.set(key, (counter.get(key) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const months = [...counter.keys()].sort()
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
months,
|
||||||
|
values: months.map((item) => counter.get(item) ?? 0),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 产品事件 Top（全期，按发生日期归属可选扩展；此处为全量计数） */
|
||||||
|
export function buildPsurTopProducts(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((record) => {
|
||||||
|
counter.set(record.productName, (counter.get(record.productName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, 6)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
labels: sorted.map((item) => item[0]),
|
||||||
|
values: sorted.map((item) => item[1]),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function admissionMonthKey(row: AdmissionRecord): string {
|
||||||
|
return `${row.year}-${String(row.month).padStart(2, '0')}`
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 入院量：按年月汇总 cyQty（演示：不按产品拆，全量暴露） */
|
||||||
|
function buildAdmissionQtyByMonth(context: AnalysisContext): Map<string, number> {
|
||||||
|
const map = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.admissions.forEach((row) => {
|
||||||
|
const key = admissionMonthKey(row)
|
||||||
|
map.set(key, (map.get(key) ?? 0) + row.cyQty)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
return map
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-201 简化：全局月度 PPM（AE 按发生月 / 入院量按业务月） */
|
||||||
|
export function buildGlobalMonthlyPpm(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const aeByMonth = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((r) => {
|
||||||
|
const k = monthKey(r.occurrenceDate)
|
||||||
|
aeByMonth.set(k, (aeByMonth.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const qtyByMonth = buildAdmissionQtyByMonth(context)
|
||||||
|
const months = [...new Set([...aeByMonth.keys(), ...qtyByMonth.keys()])].sort()
|
||||||
|
const ppm = months.map((m) => {
|
||||||
|
const num = aeByMonth.get(m) ?? 0
|
||||||
|
const den = qtyByMonth.get(m) ?? 0
|
||||||
|
if (den <= 0) return null
|
||||||
|
return Number(((num / den) * 1_000_000).toFixed(2))
|
||||||
|
})
|
||||||
|
return { months, ppm }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-501：SAE 报告条数（按发生月） */
|
||||||
|
export function buildSaeMonthlyByOccurrence(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((record) => {
|
||||||
|
if (!isSaeRecord(record)) return
|
||||||
|
const key = monthKey(record.occurrenceDate)
|
||||||
|
counter.set(key, (counter.get(key) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const months = [...counter.keys()].sort()
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
months,
|
||||||
|
values: months.map((item) => counter.get(item) ?? 0),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-502：SAE 占全部 AE 比例（按发生月） */
|
||||||
|
export function buildSaeShareMonthly(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const total = new Map<string, number>()
|
||||||
|
const sae = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((r) => {
|
||||||
|
const k = monthKey(r.occurrenceDate)
|
||||||
|
total.set(k, (total.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
if (isSaeRecord(r)) sae.set(k, (sae.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const months = [...total.keys()].sort()
|
||||||
|
const shares = months.map((m) => {
|
||||||
|
const t = total.get(m) ?? 1
|
||||||
|
const s = sae.get(m) ?? 0
|
||||||
|
return Number(((s / t) * 100).toFixed(1))
|
||||||
|
})
|
||||||
|
return { months, shares }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-601：省级 AE 报告数（发生日期全期） */
|
||||||
|
export function buildProvinceAeCounts(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((r) => {
|
||||||
|
counter.set(r.province, (counter.get(r.province) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1])
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-701：Lag = T_end(审核日期) − 登记日期，返回原始天数列表 */
|
||||||
|
export function buildReportingLagDays(context: AnalysisContext): number[] {
|
||||||
|
return context.ae.map((r) => {
|
||||||
|
const lagMs = parseDay(r.reviewDate) - parseDay(r.registrationDate)
|
||||||
|
return Math.round(lagMs / 86400000)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-702 演示：≤15 天为合规 */
|
||||||
|
export function buildReportingTimelinessRate(context: AnalysisContext, thresholdDays = 15) {
|
||||||
|
const lags = buildReportingLagDays(context)
|
||||||
|
const ok = lags.filter((d) => d >= 0 && d <= thresholdDays).length
|
||||||
|
const denom = lags.filter((d) => d >= 0).length || 1
|
||||||
|
return { rate: Number(((ok / denom) * 100).toFixed(1)), sample: denom }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-301：器械故障 Top */
|
||||||
|
export function buildTopDeviceFailures(context: AnalysisContext, topN = 10) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((r) => {
|
||||||
|
const k = r.deviceFailure || '（空）'
|
||||||
|
counter.set(k, (counter.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
const total = context.ae.length || 1
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
labels: sorted.map((i) => i[0]),
|
||||||
|
values: sorted.map((i) => i[1]),
|
||||||
|
pct: sorted.map((i) => Number(((i[1] / total) * 100).toFixed(1))),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface HeatmapCell {
|
||||||
|
injury: string
|
||||||
|
device: string
|
||||||
|
value: number
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** CMP-AE-401 / 402：伤害×故障矩阵；saeOnly 为 true 时等同 CMP-AE-402 */
|
||||||
|
export function buildInjuryDeviceMatrix(context: AnalysisContext, saeOnly: boolean): {
|
||||||
|
injuries: string[]
|
||||||
|
devices: string[]
|
||||||
|
matrix: number[][]
|
||||||
|
cells: HeatmapCell[]
|
||||||
|
} {
|
||||||
|
const rows = saeOnly ? context.ae.filter((r) => isSaeRecord(r)) : context.ae
|
||||||
|
const injuries = [...new Set(rows.map((r) => r.injuryExpression || '（空）'))].sort()
|
||||||
|
const devices = [...new Set(rows.map((r) => r.deviceFailure || '（空）'))].sort()
|
||||||
|
const idxI = new Map(injuries.map((v, i) => [v, i]))
|
||||||
|
const idxD = new Map(devices.map((v, i) => [v, i]))
|
||||||
|
const matrix = injuries.map(() => devices.map(() => 0))
|
||||||
|
const cells: HeatmapCell[] = []
|
||||||
|
rows.forEach((r) => {
|
||||||
|
const i = idxI.get(r.injuryExpression || '（空）') ?? 0
|
||||||
|
const j = idxD.get(r.deviceFailure || '（空）') ?? 0
|
||||||
|
matrix[i][j] += 1
|
||||||
|
})
|
||||||
|
for (let i = 0; i < injuries.length; i++) {
|
||||||
|
for (let j = 0; j < devices.length; j++) {
|
||||||
|
if (matrix[i][j] > 0) {
|
||||||
|
cells.push({ injury: injuries[i], device: devices[j], value: matrix[i][j] })
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return { injuries, devices, matrix, cells }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export function buildComplaintPareto(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const comboCounter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.complaints.forEach((record) => {
|
||||||
|
const key = `${record.productName} / ${record.faultType}`
|
||||||
|
comboCounter.set(key, (comboCounter.get(key) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const sorted = [...comboCounter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, 8)
|
||||||
|
const total = sorted.reduce((sum, item) => sum + item[1], 0) || 1
|
||||||
|
let cumulative = 0
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
labels: sorted.map((item) => item[0]),
|
||||||
|
bars: sorted.map((item) => item[1]),
|
||||||
|
line: sorted.map((item) => {
|
||||||
|
cumulative += item[1]
|
||||||
|
return Number(((cumulative / total) * 100).toFixed(1))
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export function buildBatchConcentration(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const batchCounter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
context.complaints.forEach((record) => {
|
||||||
|
batchCounter.set(record.batchNo, (batchCounter.get(record.batchNo) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
const sorted = [...batchCounter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, 6)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
labels: sorted.map((item) => item[0]),
|
||||||
|
values: sorted.map((item) => item[1]),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const MATCH_WINDOW_DAYS = 30
|
||||||
|
|
||||||
|
function daysBetween(a: string, b: string): number {
|
||||||
|
return Math.round((parseDay(a) - parseDay(b)) / 86400000)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 主题 J：投诉 isAe 与 AE 匹配（发生日期 ↔ C3 登记） */
|
||||||
|
export function buildComplianceMatching(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const flagged = context.complaints.filter((c) => c.isAe)
|
||||||
|
let matched = 0
|
||||||
|
let missed = 0
|
||||||
|
const missedRows: ComplaintRecord[] = []
|
||||||
|
|
||||||
|
for (const c of flagged) {
|
||||||
|
const candidates = context.ae.filter(
|
||||||
|
(a) =>
|
||||||
|
a.unitName === c.hospitalName &&
|
||||||
|
a.productName === c.productName &&
|
||||||
|
a.model === c.model &&
|
||||||
|
Math.abs(daysBetween(a.occurrenceDate, c.registerDate)) <= MATCH_WINDOW_DAYS,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if (candidates.length) {
|
||||||
|
matched += 1
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
missed += 1
|
||||||
|
missedRows.push(c)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const total = flagged.length || 1
|
||||||
|
const leakRate = Number(((missed / total) * 100).toFixed(1))
|
||||||
|
|
||||||
|
let lagCompliantFromRegistration = 0
|
||||||
|
let lagSample = 0
|
||||||
|
let lagCompliantFromC3 = 0
|
||||||
|
for (const c of flagged) {
|
||||||
|
const candidates = context.ae.filter(
|
||||||
|
(a) =>
|
||||||
|
a.unitName === c.hospitalName &&
|
||||||
|
a.productName === c.productName &&
|
||||||
|
a.model === c.model &&
|
||||||
|
Math.abs(daysBetween(a.occurrenceDate, c.registerDate)) <= MATCH_WINDOW_DAYS,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if (!candidates.length) continue
|
||||||
|
const best = candidates.reduce((prev, cur) => {
|
||||||
|
const da = Math.abs(daysBetween(cur.occurrenceDate, c.registerDate))
|
||||||
|
const db = Math.abs(daysBetween(prev.occurrenceDate, c.registerDate))
|
||||||
|
return da < db ? cur : prev
|
||||||
|
})
|
||||||
|
lagSample += 1
|
||||||
|
const lagReg = daysBetween(best.reviewDate, best.registrationDate)
|
||||||
|
if (lagReg >= 0 && lagReg <= 15) lagCompliantFromRegistration += 1
|
||||||
|
const lagC3 = daysBetween(best.reviewDate, c.registerDate)
|
||||||
|
if (lagC3 >= 0 && lagC3 <= 15) lagCompliantFromC3 += 1
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
flaggedTotal: flagged.length,
|
||||||
|
matched,
|
||||||
|
missed,
|
||||||
|
leakRate,
|
||||||
|
matchRate: Number(((matched / total) * 100).toFixed(1)),
|
||||||
|
timelinessFromRegistrationPct:
|
||||||
|
lagSample > 0 ? Number(((lagCompliantFromRegistration / lagSample) * 100).toFixed(1)) : 0,
|
||||||
|
timelinessFromC3Pct: lagSample > 0 ? Number(((lagCompliantFromC3 / lagSample) * 100).toFixed(1)) : 0,
|
||||||
|
lagSample,
|
||||||
|
missedRows,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,409 @@
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '../types/analysis'
|
||||||
|
import { getAnalysisDefinition } from '../config/analysis-config'
|
||||||
|
import {
|
||||||
|
buildAeMonthlyByOccurrence,
|
||||||
|
buildComplaintPareto,
|
||||||
|
buildComplianceMatching,
|
||||||
|
buildGlobalMonthlyPpm,
|
||||||
|
buildInjuryDeviceMatrix,
|
||||||
|
buildProvinceAeCounts,
|
||||||
|
buildPsurTopProducts,
|
||||||
|
buildReportingLagDays,
|
||||||
|
buildSaeMonthlyByOccurrence,
|
||||||
|
buildSaeShareMonthly,
|
||||||
|
buildTopDeviceFailures,
|
||||||
|
isSaeRecord,
|
||||||
|
} from './aggregate'
|
||||||
|
import {
|
||||||
|
buildBatchComplaintVsAeCounts,
|
||||||
|
buildComplaintBatchTop,
|
||||||
|
buildComplaintCloseCycleDays,
|
||||||
|
buildComplaintMonthly,
|
||||||
|
buildCompensationDist,
|
||||||
|
buildDefectConfirmedProductFault,
|
||||||
|
buildFaultByRegisterMonthMatrix,
|
||||||
|
buildHospitalAeVsAdmissionScatter,
|
||||||
|
buildHospitalComplaintVsAdmissionQty,
|
||||||
|
buildHospitalProductComplaintRate,
|
||||||
|
buildInvestigationConclusionDist,
|
||||||
|
buildIsAeRateByProduct,
|
||||||
|
buildProductComplaintHalfYearGrowth,
|
||||||
|
buildProvinceComplaintHalfYearGrowth,
|
||||||
|
buildTopFaultTypes,
|
||||||
|
buildTopHospitalsComplaints,
|
||||||
|
buildTopProductsComplaints,
|
||||||
|
} from './quality-aggregate'
|
||||||
|
import {
|
||||||
|
buildDealerComplaintRatePer1000,
|
||||||
|
buildDealerOpWrongRatePer1000,
|
||||||
|
buildOpWrongDealerCounts,
|
||||||
|
buildOpWrongHospitalTop,
|
||||||
|
buildProductOpWrongSharePct,
|
||||||
|
buildProvinceComplaintCounts,
|
||||||
|
buildProvinceComplaintRatePer1000,
|
||||||
|
} from './marketing-aggregate'
|
||||||
|
|
||||||
|
export type InsightDimension = '合规' | '质量' | '营销' | '事件实质'
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface InsightRow {
|
||||||
|
dimension: InsightDimension
|
||||||
|
pageTitle: string
|
||||||
|
chartId: string
|
||||||
|
chartTitle: string
|
||||||
|
bullets: string[]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const PAGE_ORDER: { key: string; dimension: InsightDimension }[] = [
|
||||||
|
{ key: 'compliance-psur', dimension: '合规' },
|
||||||
|
{ key: 'compliance-audit', dimension: '合规' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-concentration', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-trends', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-complaint-sales', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-complaint-investigation', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-complaint-batch', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-ae-cause', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-ae-only', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'quality-ae-with-complaint', dimension: '质量' },
|
||||||
|
{ key: 'marketing-operation-training', dimension: '营销' },
|
||||||
|
{ key: 'marketing-region-dealer', dimension: '营销' },
|
||||||
|
{ key: 'substance-matrix', dimension: '事件实质' },
|
||||||
|
{ key: 'substance-seasonality', dimension: '事件实质' },
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
function seriesPeak<T extends string | number>(labels: T[], values: number[], unit: string): string[] {
|
||||||
|
if (!labels.length) return ['当前序列无有效数据点。']
|
||||||
|
let maxI = 0
|
||||||
|
let minI = 0
|
||||||
|
for (let i = 1; i < values.length; i++) {
|
||||||
|
if (values[i] > values[maxI]) maxI = i
|
||||||
|
if (values[i] < values[minI]) minI = i
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sum = values.reduce((a, b) => a + b, 0)
|
||||||
|
const avg = sum / values.length
|
||||||
|
const bullets = [
|
||||||
|
`统计范围内合计 ${sum}${unit}，覆盖 ${labels.length} 个序列点。`,
|
||||||
|
`峰值出现在「${labels[maxI]}」（${values[maxI]}${unit}）；低谷为「${labels[minI]}」（${values[minI]}${unit}）。`,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
if (values[maxI] > avg * 1.25) bullets.push('峰值明显高于均值，建议结合下钻维度核查是否存在集中爆发或外部因素。')
|
||||||
|
else bullets.push('波动相对温和，可继续跟踪后续周期是否突破历史区间。')
|
||||||
|
return bullets
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
type Builder = (ctx: AnalysisContext) => string[]
|
||||||
|
|
||||||
|
const INSIGHTS: Record<string, Builder> = {
|
||||||
|
'psur-monthly': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildAeMonthlyByOccurrence(ctx)
|
||||||
|
return seriesPeak(t.months, t.values, ' 条 AE')
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'psur-ppm': (ctx) => {
|
||||||
|
const p = buildGlobalMonthlyPpm(ctx)
|
||||||
|
const pairs = p.months.map((m, i) => ({ m, v: p.ppm[i] }))
|
||||||
|
const valid = pairs.filter((x) => x.v != null) as { m: string; v: number }[]
|
||||||
|
if (!valid.length) return ['多数月份缺少入院量分母，PPM 不可算；需检查入院数据覆盖。']
|
||||||
|
const vals = valid.map((x) => x.v)
|
||||||
|
const maxI = vals.indexOf(Math.max(...vals))
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`可计算 PPM 的月份共 ${valid.length} 个；最高 PPM 出现在 ${valid[maxI].m}（${valid[maxI].v}）。`,
|
||||||
|
'PPM 同时受分子（AE 条数）与分母（CY Qty）波动影响，解读时需双因子对照。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'psur-device-top': (ctx) => {
|
||||||
|
const top = buildTopDeviceFailures(ctx, 10)
|
||||||
|
if (!top.labels.length) return ['暂无器械故障字段数据。']
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`报告条数最多的器械故障表现为「${top.labels[0]}」（${top.values[0]} 条）。`,
|
||||||
|
`Top3 合计约占当期可分类故障的显著份额，适合作为 PSUR「常见原因」叙述抓手。`,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'psur-product-top': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildPsurTopProducts(ctx)
|
||||||
|
if (!t.labels.length) return ['暂无产品维度 AE。']
|
||||||
|
return [`AE 条数最高的产品为「${t.labels[0]}」（${t.values[0]} 条）。`, '建议与投诉侧同产品趋势对照阅读，区分监管通道与市场通道信号。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'psur-sae-monthly': (ctx) => {
|
||||||
|
const s = buildSaeMonthlyByOccurrence(ctx)
|
||||||
|
return seriesPeak(s.months, s.values, ' 条 SAE')
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'psur-sae-share': (ctx) => {
|
||||||
|
const s = buildSaeShareMonthly(ctx)
|
||||||
|
const avg = s.shares.reduce((a, b) => a + b, 0) / s.shares.length
|
||||||
|
const maxI = s.shares.indexOf(Math.max(...s.shares))
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`SAE 占全部 AE 比例月均约 ${avg.toFixed(1)}%。`,
|
||||||
|
`占比峰值出现在 ${s.months[maxI]}（${s.shares[maxI]}%），需关注是否伴随总量上升（量率齐升）。`,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'psur-province': (ctx) => {
|
||||||
|
const p = buildProvinceAeCounts(ctx)
|
||||||
|
if (!p.labels.length) return ['暂无省级 AE 分布。']
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`AE 报告条数最多的省份为「${p.labels[0]}」（${p.values[0]} 条）。`,
|
||||||
|
'省级绝对量需结合人口与装机/入院暴露进一步做率化，再判「热区」。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'psur-lag-histogram': (ctx) => {
|
||||||
|
const lags = buildReportingLagDays(ctx).filter((d) => d >= 0)
|
||||||
|
if (!lags.length) return ['缺少可计算的滞后天数（审核日或登记日为空）。']
|
||||||
|
const mean = lags.reduce((a, b) => a + b, 0) / lags.length
|
||||||
|
const ok = lags.filter((d) => d <= 15).length
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`有效样本 ${lags.length} 条，上报滞后（审核−登记）均值约 ${mean.toFixed(1)} 天。`,
|
||||||
|
`其中 ≤15 天约占 ${((ok / lags.length) * 100).toFixed(1)}%（演示阈值）。`,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'audit-summary-bar': (ctx) => {
|
||||||
|
const m = buildComplianceMatching(ctx)
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`应报样本（投诉标记不良事件）共 ${m.flaggedTotal} 条，疑似漏报率 ${m.leakRate}%，匹配率 ${m.matchRate}%。`,
|
||||||
|
`匹配子集上，按登记与按 C3 起算的 ≤15 天占比分别为 ${m.timelinessFromRegistrationPct}% 与 ${m.timelinessFromC3Pct}%。`,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'audit-counts-pie': (ctx) => {
|
||||||
|
const m = buildComplianceMatching(ctx)
|
||||||
|
return [`已匹配 ${m.matched} 条，疑似漏报 ${m.missed} 条。`, '饼图结构用于审计抽样框说明；漏报清单需进入逐条调查闭环。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'quality-pareto-chart': (ctx) => {
|
||||||
|
const p = buildComplaintPareto(ctx)
|
||||||
|
if (!p.labels.length) return ['暂无产品×故障组合数据。']
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`贡献最大的组合为「${p.labels[0]}」（${p.bars[0]} 条投诉）。`,
|
||||||
|
`Top 组合累计占比曲线末点约 ${p.line[p.line.length - 1]}%，可据此划定「80% 投诉池」优先改进范围。`,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'quality-batch-chart': (ctx) => {
|
||||||
|
const b = buildComplaintBatchTop(ctx, 8)
|
||||||
|
if (!b.labels.length) return ['暂无批号信息。']
|
||||||
|
return [`投诉集中度最高的批号为「${b.labels[0]}」（${b.values[0]} 条）。`, '建议对 Top 批号启动批次质量回溯并与 AE 批号对照。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'quality-hospital-top': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildTopHospitalsComplaints(ctx, 8)
|
||||||
|
return [`投诉条数最多的医院为「${t.labels[0]}」（${t.values[0]} 条）。`, '医院端集中可与培训、跟台及备件策略联动。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'quality-product-fault-top': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildTopFaultTypes(ctx, 8)
|
||||||
|
return [`频次最高的故障类型为「${t.labels[0]}」（${t.values[0]} 次）。`, '一维故障分布可与 Pareto 组合图交叉验证。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'trend-monthly': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildComplaintMonthly(ctx)
|
||||||
|
return seriesPeak(t.months, t.values, ' 条投诉')
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'trend-product-half': (ctx) => {
|
||||||
|
const g = buildProductComplaintHalfYearGrowth(ctx)
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`按上下半年对比，满足「增速≥20%」预警规则的产品共 ${g.length} 个（演示规则）。`,
|
||||||
|
g.length ? `预警列表首项产品为「${g[0].product}」，建议结合 Pareto 与批号视图复核。` : '当前样本未触发产品增速预警，可结合更长窗口观察。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'trend-product-alert': (ctx) => {
|
||||||
|
const g = buildProductComplaintHalfYearGrowth(ctx)
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
g.length
|
||||||
|
? `预警列表首位产品为「${g[0].product}」，建议优先安排工程/质量联合复盘。`
|
||||||
|
: '未识别到达阈的增速异常产品（或样本不足）。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'trend-province-half': (ctx) => {
|
||||||
|
const rows = buildProvinceComplaintHalfYearGrowth(ctx)
|
||||||
|
const hit = rows.filter((r) => r.hit)
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`共统计 ${rows.length} 个省份上下半年投诉量。`,
|
||||||
|
hit.length ? `其中 ${hit.length} 个省下半年相对上半年增幅≥20%，需关注区域侧原因。` : '未识别省级增速达阈信号。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-sales-scatter': (ctx) => {
|
||||||
|
const pts = buildHospitalComplaintVsAdmissionQty(ctx)
|
||||||
|
const hi = [...pts].sort((a, b) => b.complaints - a.complaints)[0]
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`共 ${pts.length} 家医院同时具有投诉与入院量数据。`,
|
||||||
|
hi ? `投诉条数最多的是「${hi.hospital}」（${hi.complaints} 条，cyQty 汇总 ${hi.cyQty}）。` : '',
|
||||||
|
'散点偏离带可提示「相对入院量投诉偏多」的医院，需结合床位与产品结构复核。',
|
||||||
|
].filter(Boolean)
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-sales-rate': (ctx) => {
|
||||||
|
const rows = buildHospitalProductComplaintRate(ctx)
|
||||||
|
const top = rows[0]
|
||||||
|
if (!top) return ['暂无医院×产品投诉率数据。']
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`医院×产品维度投诉率（件/千件）最高为「${top.hospital} / ${top.product}」（${top.ratePer1000}）。`,
|
||||||
|
'率化结果对入院量分母敏感，脚注需固定为 CY Qty 与对齐键版本。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-inv-pie': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildInvestigationConclusionDist(ctx)
|
||||||
|
const top = d[0]
|
||||||
|
return top ? [`调查结论占比最高为「${top[0]}」（${top[1]} 条）。`, '结构变化适合按季度监控，识别「产品缺陷成立」是否抬升。'] : ['暂无调查结论数据。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-defect-bar': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildDefectConfirmedProductFault(ctx)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`「产品缺陷成立」场景下，最高频组合为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]} 条）。`, '该池子应进入 CAPA/设计变更输入优先级队列。']
|
||||||
|
: ['暂无产品缺陷成立记录。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-comp-pie': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildCompensationDist(ctx)
|
||||||
|
const top = d[0]
|
||||||
|
return top ? [`赔付方式占比最高为「${top[0]}」（${top[1]} 次）。`, '可与缺陷成立子集交叉，观察质量失败外显成本结构。'] : ['暂无赔付数据。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-product-top': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildTopProductsComplaints(ctx, 8)
|
||||||
|
return [`投诉条数最多的产品为「${t.labels[0]}」（${t.values[0]} 条）。`, '与调查/赔付饼图联读可快速定位「问题产品」。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-batch-ae': (ctx) => {
|
||||||
|
const rows = buildBatchComplaintVsAeCounts(ctx).filter((r) => r.complaints + r.aeReports > 0)
|
||||||
|
if (!rows.length) return ['暂无可对照的批号双通道数据。']
|
||||||
|
const top = [...rows].sort((a, b) => b.complaints + b.aeReports - (a.complaints + a.aeReports))[0]
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`批号「${top.batchNo}」投诉 ${top.complaints} 条、AE ${top.aeReports} 条，合计通道压力最大（演示口径）。`,
|
||||||
|
'双通道同升批号应优先纳入监管沟通与质量联合调查。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'qc-close-cycle': (ctx) => {
|
||||||
|
const days = buildComplaintCloseCycleDays(ctx)
|
||||||
|
if (!days.length) return ['缺少关闭日期或登记日期，无法计算周期。']
|
||||||
|
const mean = days.reduce((a, b) => a + b, 0) / days.length
|
||||||
|
return [`投诉关闭周期（关闭−登记）均值约 ${mean.toFixed(1)} 天。`, '分布右尾偏长通常与补件、调查反复或跨部门协同有关。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'ae-scatter-hosp': (ctx) => {
|
||||||
|
const pts = buildHospitalAeVsAdmissionScatter(ctx)
|
||||||
|
const hi = [...pts].sort((a, b) => b.aeCount - a.aeCount)[0]
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`共 ${pts.length} 家医院具备 AE 与入院量对照数据。`,
|
||||||
|
hi ? `AE 条数最多的是「${hi.hospital}」（${hi.aeCount} 条）。` : '',
|
||||||
|
'该图为报告行为异常筛查视角，不等同于医院医疗质量差。',
|
||||||
|
].filter(Boolean)
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'ae-upgrade-rate': (ctx) => {
|
||||||
|
const rows = buildIsAeRateByProduct(ctx)
|
||||||
|
const top = [...rows].sort((a, b) => b.ratePct - a.ratePct)[0]
|
||||||
|
return top
|
||||||
|
? [`升级率（是否不良事件=是）最高的产品为「${top.product}」（${top.ratePct}%）。`, '跨 BU 对比可反映上报文化与流程差异。']
|
||||||
|
: ['暂无升级率数据。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'ae-only-failure': (ctx) => {
|
||||||
|
const top = buildTopDeviceFailures(ctx, 8)
|
||||||
|
return [`未并发投诉的 AE 中，器械故障 Top1 为「${top.labels[0]}」。`, '用于理解「仅监管通道」事件形态。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'ae-only-monthly': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildAeMonthlyByOccurrence(ctx)
|
||||||
|
return [`AE 仅报告维度下，月度峰值仍在「${t.months[t.values.indexOf(Math.max(...t.values))]}」。`, '与投诉月度曲线对照时注意双时间轴。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'ae-with-fault': (ctx) => {
|
||||||
|
const sub = ctx.complaints.filter((c) => c.isAe)
|
||||||
|
const m = new Map<string, number>()
|
||||||
|
sub.forEach((c) => m.set(c.faultType, (m.get(c.faultType) ?? 0) + 1))
|
||||||
|
const sorted = [...m.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1])
|
||||||
|
return sorted.length
|
||||||
|
? [`已升级投诉中最高频故障为「${sorted[0][0]}」。`, '可与 AE 伤害×故障矩阵叙事衔接。']
|
||||||
|
: ['暂无已升级投诉。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'ae-with-monthly': (ctx) => {
|
||||||
|
const sub = ctx.complaints.filter((c) => c.isAe)
|
||||||
|
return [`当前样本中已升级投诉共 ${sub.length} 条。`, '登记月趋势用于观察升级投诉是否与活动期/政策窗口重叠。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'mkt-op-hospital': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildOpWrongHospitalTop(ctx, 14)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`操作不当投诉最多的医院为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]} 条）。`, '适合作为院内操作培训与跟台加强的优先名单。']
|
||||||
|
: ['无操作不当子集样本。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'mkt-op-dealer-count': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildOpWrongDealerCounts(ctx, 14)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`操作不当投诉条数最多的经销商为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]} 条）。`, '渠道侧可安排联合巡院与标准操作复核。']
|
||||||
|
: ['无操作不当子集样本。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'mkt-op-dealer-rate': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildDealerOpWrongRatePer1000(ctx, 14)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`操作不当率（件/千件）最高的经销商为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]}）。`, '率化结果提示相对销量下的使用风险，不等于经销商储运问题。']
|
||||||
|
: ['无法计算经销商操作不当率（分母或分子不足）。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'mkt-op-product-share': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildProductOpWrongSharePct(ctx, 12)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`操作不当占该产品全部投诉比例最高为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]}%）。`, '说明书与数字化指导素材可优先迭代该产品。']
|
||||||
|
: ['无操作不当占比数据。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'mkt-rg-province-rate': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildProvinceComplaintRatePer1000(ctx, 16)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`省级投诉率（件/千件）最高为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]}）。`, '需与绝对量图对照，避免大省误判。']
|
||||||
|
: ['暂无省级投诉率数据。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'mkt-rg-dealer-rate': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildDealerComplaintRatePer1000(ctx, 16)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`经销商维度投诉率（件/千件）最高为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]}）。`, '可作为渠道辅导与考核的量化参考之一。']
|
||||||
|
: ['暂无经销商投诉率数据。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'mkt-rg-province-count': (ctx) => {
|
||||||
|
const d = buildProvinceComplaintCounts(ctx, 14)
|
||||||
|
return d.labels.length
|
||||||
|
? [`省级投诉绝对量最高为「${d.labels[0]}」（${d.values[0]} 条）。`, '与省级率图并列阅读，区分总量大与相对率高。']
|
||||||
|
: ['暂无省级投诉分布。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'matrix-all': (ctx) => {
|
||||||
|
const { cells } = buildInjuryDeviceMatrix(ctx, false)
|
||||||
|
if (!cells.length) return ['暂无伤害×故障交叉数据。']
|
||||||
|
const top = [...cells].sort((a, b) => b.value - a.value)[0]
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`全量 AE 下最高频组合为「${top.injury} × ${top.device}」（${top.value} 条）。`,
|
||||||
|
'热力图用于 CAPA 优先级与医学叙述，不等同因果结论。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'matrix-sae': (ctx) => {
|
||||||
|
const rows = ctx.ae.filter((r) => isSaeRecord(r))
|
||||||
|
const { cells } = buildInjuryDeviceMatrix(ctx, true)
|
||||||
|
if (!cells.length) return ['SAE 子集下暂无有效组合。']
|
||||||
|
const top = [...cells].sort((a, b) => b.value - a.value)[0]
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`当前 SAE 子集共 ${rows.length} 条；最高频伤害-故障组合为「${top.injury} × ${top.device}」。`,
|
||||||
|
'建议与严重医学评审及对外沟通材料要点对齐。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'seasonality-heatmap': (ctx) => {
|
||||||
|
const { cells } = buildFaultByRegisterMonthMatrix(ctx)
|
||||||
|
if (!cells.length) return ['暂无故障×月份数据。']
|
||||||
|
const top = [...cells].sort((a, b) => b.value - a.value)[0]
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
`投诉侧「故障×登记月」强度最高单元为「${top.fault} / ${top.month}」（${top.value} 条）。`,
|
||||||
|
'探索性结论需结合气候/医院排班等外部变量再验证。',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'seasonality-monthly-total': (ctx) => {
|
||||||
|
const t = buildComplaintMonthly(ctx)
|
||||||
|
const maxI = t.values.indexOf(Math.max(...t.values))
|
||||||
|
return [`投诉总量峰值月份为 ${t.months[maxI]}（${t.values[maxI]} 条）。`, '与热力图行合计应对齐，用于读整体季节性背景。']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export function buildComprehensiveInsightRows(context: AnalysisContext): InsightRow[] {
|
||||||
|
const rows: InsightRow[] = []
|
||||||
|
for (const { key, dimension } of PAGE_ORDER) {
|
||||||
|
const def = getAnalysisDefinition(key)
|
||||||
|
if (!def) continue
|
||||||
|
for (const sec of def.sections) {
|
||||||
|
for (const chart of sec.charts) {
|
||||||
|
if (chart.placeholder) continue
|
||||||
|
if (!chart.optionBuilder) continue
|
||||||
|
const builder = INSIGHTS[chart.id]
|
||||||
|
const bullets = builder ? builder(context) : ['该图表已接入数据视图；结论规则尚未注册，可在 comprehensive-insights.ts 中补充。']
|
||||||
|
rows.push({
|
||||||
|
dimension,
|
||||||
|
pageTitle: def.title,
|
||||||
|
chartId: chart.id,
|
||||||
|
chartTitle: chart.title,
|
||||||
|
bullets,
|
||||||
|
})
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return rows
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export function groupInsightsByDimension(rows: InsightRow[]): Record<InsightDimension, InsightRow[]> {
|
||||||
|
const init: Record<InsightDimension, InsightRow[]> = { 合规: [], 质量: [], 营销: [], 事件实质: [] }
|
||||||
|
for (const r of rows) init[r.dimension].push(r)
|
||||||
|
return init
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,158 @@
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '../types/analysis'
|
||||||
|
import { buildHospitalProvinceMap } from './quality-aggregate'
|
||||||
|
|
||||||
|
const OP_MISCONDUCT = '操作不当'
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 医院 → 经销商（入院量表众数） */
|
||||||
|
export function buildHospitalDealerMap(context: AnalysisContext): Map<string, string> {
|
||||||
|
const count = new Map<string, Map<string, number>>()
|
||||||
|
for (const a of context.admissions) {
|
||||||
|
if (!count.has(a.hospitalName)) count.set(a.hospitalName, new Map())
|
||||||
|
const inner = count.get(a.hospitalName)!
|
||||||
|
const d = a.dealerName || '（空）'
|
||||||
|
inner.set(d, (inner.get(d) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const m = new Map<string, string>()
|
||||||
|
for (const [h, dmap] of count) {
|
||||||
|
const top = [...dmap.entries()].sort((x, y) => y[1] - x[1])[0]
|
||||||
|
if (top) m.set(h, top[0])
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return m
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export function filterOperationMisconductComplaints(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
return context.complaints.filter((c) => c.conclusion === OP_MISCONDUCT)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** MKT-OP-101 */
|
||||||
|
export function buildOpWrongHospitalTop(context: AnalysisContext, topN = 15) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of filterOperationMisconductComplaints(context)) {
|
||||||
|
counter.set(c.hospitalName, (counter.get(c.hospitalName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** MKT-OP-102 */
|
||||||
|
export function buildOpWrongDealerCounts(context: AnalysisContext, topN = 15) {
|
||||||
|
const dealerMap = buildHospitalDealerMap(context)
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of filterOperationMisconductComplaints(context)) {
|
||||||
|
const d = dealerMap.get(c.hospitalName) ?? '（未映射经销商）'
|
||||||
|
counter.set(d, (counter.get(d) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** MKT-OP-103 */
|
||||||
|
export function buildDealerOpWrongRatePer1000(context: AnalysisContext, topN = 15) {
|
||||||
|
const dealerMap = buildHospitalDealerMap(context)
|
||||||
|
const num = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of filterOperationMisconductComplaints(context)) {
|
||||||
|
const d = dealerMap.get(c.hospitalName) ?? '（未映射经销商）'
|
||||||
|
num.set(d, (num.get(d) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const den = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const a of context.admissions) {
|
||||||
|
const d = a.dealerName || '（空）'
|
||||||
|
den.set(d, (den.get(d) ?? 0) + a.cyQty)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const dealers = [...new Set([...num.keys(), ...den.keys()])]
|
||||||
|
const rows = dealers
|
||||||
|
.map((d) => {
|
||||||
|
const n = num.get(d) ?? 0
|
||||||
|
const q = den.get(d) ?? 0
|
||||||
|
return { dealer: d, n, q, rate: q > 0 ? (n / q) * 1000 : 0 }
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.filter((r) => r.n > 0 && r.q > 0)
|
||||||
|
.sort((a, b) => b.rate - a.rate)
|
||||||
|
.slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: rows.map((r) => r.dealer), values: rows.map((r) => Number(r.rate.toFixed(3))) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** MKT-OP-104 */
|
||||||
|
export function buildProductOpWrongSharePct(context: AnalysisContext, topN = 15) {
|
||||||
|
const total = new Map<string, number>()
|
||||||
|
const wrong = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const p = c.productName
|
||||||
|
total.set(p, (total.get(p) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
if (c.conclusion === OP_MISCONDUCT) wrong.set(p, (wrong.get(p) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const rows = [...total.keys()]
|
||||||
|
.map((p) => {
|
||||||
|
const t = total.get(p) ?? 1
|
||||||
|
const w = wrong.get(p) ?? 0
|
||||||
|
return { p, pct: t > 0 ? (w / t) * 100 : 0, w }
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.filter((r) => r.w > 0)
|
||||||
|
.sort((a, b) => b.pct - a.pct)
|
||||||
|
.slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: rows.map((r) => r.p), values: rows.map((r) => Number(r.pct.toFixed(1))) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** MKT-RG-201 */
|
||||||
|
export function buildProvinceComplaintRatePer1000(context: AnalysisContext, topN = 20) {
|
||||||
|
const hp = buildHospitalProvinceMap(context)
|
||||||
|
const num = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const p = hp.get(c.hospitalName) ?? '（未映射）'
|
||||||
|
num.set(p, (num.get(p) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const den = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const a of context.admissions) {
|
||||||
|
const p = a.province || '（空）'
|
||||||
|
den.set(p, (den.get(p) ?? 0) + a.cyQty)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const provinces = [...new Set([...num.keys(), ...den.keys()])]
|
||||||
|
const rows = provinces
|
||||||
|
.map((p) => {
|
||||||
|
const n = num.get(p) ?? 0
|
||||||
|
const q = den.get(p) ?? 0
|
||||||
|
return { province: p, n, q, rate: q > 0 ? (n / q) * 1000 : 0 }
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.filter((r) => r.q > 0)
|
||||||
|
.sort((a, b) => b.rate - a.rate)
|
||||||
|
.slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: rows.map((r) => r.province), values: rows.map((r) => Number(r.rate.toFixed(3))) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** MKT-RG-202 */
|
||||||
|
export function buildDealerComplaintRatePer1000(context: AnalysisContext, topN = 20) {
|
||||||
|
const hd = buildHospitalDealerMap(context)
|
||||||
|
const num = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const d = hd.get(c.hospitalName) ?? '（未映射经销商）'
|
||||||
|
num.set(d, (num.get(d) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const den = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const a of context.admissions) {
|
||||||
|
const d = a.dealerName || '（空）'
|
||||||
|
den.set(d, (den.get(d) ?? 0) + a.cyQty)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const dealers = [...new Set([...num.keys(), ...den.keys()])]
|
||||||
|
const rows = dealers
|
||||||
|
.map((d) => {
|
||||||
|
const n = num.get(d) ?? 0
|
||||||
|
const q = den.get(d) ?? 0
|
||||||
|
return { dealer: d, n, q, rate: q > 0 ? (n / q) * 1000 : 0 }
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.filter((r) => r.q > 0)
|
||||||
|
.sort((a, b) => b.rate - a.rate)
|
||||||
|
.slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: rows.map((r) => r.dealer), values: rows.map((r) => Number(r.rate.toFixed(3))) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** MKT-RG-203：省级投诉条数（绝对量） */
|
||||||
|
export function buildProvinceComplaintCounts(context: AnalysisContext, topN = 15) {
|
||||||
|
const hp = buildHospitalProvinceMap(context)
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const p = hp.get(c.hospitalName) ?? '（未映射）'
|
||||||
|
counter.set(p, (counter.get(p) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,32 @@
|
||||||
|
import type { AeRecord, AdmissionRecord, ComplaintRecord } from '../types/domain'
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '../types/analysis'
|
||||||
|
|
||||||
|
let cachedContext: AnalysisContext | null = null
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 供页面刷新：下次重新 fetch mock JSON */
|
||||||
|
export function invalidateAnalysisContextCache(): void {
|
||||||
|
cachedContext = null
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
async function loadJson<T>(url: string): Promise<T> {
|
||||||
|
const response = await fetch(url)
|
||||||
|
if (!response.ok) {
|
||||||
|
throw new Error(`Failed to load ${url}`)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return response.json() as Promise<T>
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export async function loadAnalysisContext(): Promise<AnalysisContext> {
|
||||||
|
if (cachedContext) {
|
||||||
|
return cachedContext
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const [ae, complaints, admissions] = await Promise.all([
|
||||||
|
loadJson<AeRecord[]>('/mock/ae.json'),
|
||||||
|
loadJson<ComplaintRecord[]>('/mock/complaint.json'),
|
||||||
|
loadJson<AdmissionRecord[]>('/mock/admission.json'),
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
cachedContext = { ae, complaints, admissions }
|
||||||
|
return cachedContext
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,170 @@
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '../types/analysis'
|
||||||
|
import {
|
||||||
|
buildAeMonthlyByOccurrence,
|
||||||
|
buildComplianceMatching,
|
||||||
|
buildProvinceAeCounts,
|
||||||
|
buildSaeShareMonthly,
|
||||||
|
} from './aggregate'
|
||||||
|
import { buildInvestigationConclusionDist } from './quality-aggregate'
|
||||||
|
import { buildOpWrongHospitalTop, buildProvinceComplaintRatePer1000 } from './marketing-aggregate'
|
||||||
|
|
||||||
|
function norm(q: string): string {
|
||||||
|
return q.trim().toLowerCase().replace(/\s+/g, '')
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function monthCount(context: AnalysisContext, ym: string): number {
|
||||||
|
const { months, values } = buildAeMonthlyByOccurrence(context)
|
||||||
|
const i = months.indexOf(ym)
|
||||||
|
return i >= 0 ? values[i] : 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface QaResult {
|
||||||
|
matched: boolean
|
||||||
|
/** preset | heuristic | none */
|
||||||
|
source: string
|
||||||
|
answer: string
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 演示用：示例问题全文（下拉选项） */
|
||||||
|
export const QA_SAMPLE_QUESTIONS: string[] = [
|
||||||
|
'为什么11月的AE数量是10月的2倍还多？',
|
||||||
|
'2025年3月和8月的AE报告条数各是多少？为什么差异大？',
|
||||||
|
'哪个省份的AE报告条数最多？',
|
||||||
|
'上报合规审计里，疑似漏报率是多少？',
|
||||||
|
'操作不当投诉最多的医院是哪家？',
|
||||||
|
'省级投诉率（每千件入院量）最高的省份是哪个？',
|
||||||
|
'调查结论中占比最高的是哪一类？',
|
||||||
|
'SAE占全部AE的比例大约多少？',
|
||||||
|
'当前演示数据里有多少条投诉记录？',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Demo：根据问题关键词与当前 mock 聚合结果生成回答。
|
||||||
|
* 正式上线可替换为调用大模型，并把 context 摘要与知识库片段作为 prompt。
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
export function resolveQaAnswer(question: string, context: AnalysisContext): QaResult {
|
||||||
|
const q = norm(question)
|
||||||
|
if (!q) {
|
||||||
|
return { matched: false, source: 'none', answer: '请输入问题后点击「获取答案」。' }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// —— 与示例问题强相关 ——
|
||||||
|
if (q.includes('11月') && q.includes('10月') && (q.includes('ae') || q.includes('不良'))) {
|
||||||
|
const y2024_10 = monthCount(context, '2024-10')
|
||||||
|
const y2024_11 = monthCount(context, '2024-11')
|
||||||
|
const m3 = monthCount(context, '2025-03')
|
||||||
|
const m8 = monthCount(context, '2025-08')
|
||||||
|
const ratio = y2024_10 > 0 ? (y2024_11 / y2024_10).toFixed(2) : '—'
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'preset',
|
||||||
|
answer: [
|
||||||
|
'【数据口径】AE 条数按《合规方向分析》约定：统计单元为「报告条数」，时间轴为「发生日期」所在公历月。',
|
||||||
|
`【您问的年份对比】当前数据集中 **2024-10** 为 **${y2024_10}** 条，**2024-11** 为 **${y2024_11}** 条，倍数约为 **${ratio} 倍**，并未达到「2 倍还多」。`,
|
||||||
|
`【同数据集内反差更大的例子】**2025-03** 为 **${m3}** 条，**2025-08** 为 **${m8}** 条，相对落差更明显，通常与当月上报批次、产品结构与偶发聚集事件有关；正式分析建议按产品/省/注册证下钻并排除重复报告规则后再结论。`,
|
||||||
|
'【Demo 说明】上线后由 AI 结合上述聚合与业务知识库生成自然语言解释，并可自动附带下钻图表链接。',
|
||||||
|
].join('\n'),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if ((q.includes('2025') && q.includes('3月') && q.includes('8月')) || (q.includes('三月') && q.includes('八月'))) {
|
||||||
|
const a = monthCount(context, '2025-03')
|
||||||
|
const b = monthCount(context, '2025-08')
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'preset',
|
||||||
|
answer: `按发生月聚合：**2025-03** 为 **${a}** 条 AE，**2025-08** 为 **${b}** 条。差异主要来自样本在月间的随机分布及产品结构；若需因果解释，应叠加产品、省份、是否 SAE 等切片（Demo 由规则直接读数）。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if ((q.includes('省份') || q.includes('省')) && (q.includes('ae') || q.includes('不良'))) {
|
||||||
|
const p = buildProvinceAeCounts(context)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: `AE 按「发生日期」全量统计下，报告条数最多的省份为 **${p.labels[0]}**（**${p.values[0]}** 条）。第二名：${p.labels[1] ?? '—'}（${p.values[1] ?? '—'}）。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (q.includes('漏报') || (q.includes('合规') && q.includes('审计'))) {
|
||||||
|
const m = buildComplianceMatching(context)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: `在「投诉标记为不良事件」的基准集合（共 **${m.flaggedTotal}** 条）上，疑似漏报 **${m.missed}** 条，**漏报率 ${m.leakRate}%**（匹配规则：医院+产品+型号一致且 AE 发生日与 C3 登记日相差≤30 天，详见合规审计页）。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (q.includes('操作不当') && (q.includes('医院') || q.includes('哪家'))) {
|
||||||
|
const h = buildOpWrongHospitalTop(context, 5)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: `调查结论为「操作不当」的投诉中，条数最多的医院是 **${h.labels[0]}**（**${h.values[0]}** 条）。可与营销「操作不当与培训」页图表交叉验证。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (q.includes('投诉率') && (q.includes('省') || q.includes('省级'))) {
|
||||||
|
const r = buildProvinceComplaintRatePer1000(context, 5)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: `按《营销方向分析》MKT-RG-201 口径（投诉经医院映射到省，分母为同省入院 CY Qty 汇总，率=条数/Qty×1000），**${r.labels[0]}** 的投诉率最高，为 **${r.values[0]}**（件/千件）。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (q.includes('调查结论') || q.includes('结论占比')) {
|
||||||
|
const d = buildInvestigationConclusionDist(context)
|
||||||
|
const top = d[0]
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: top
|
||||||
|
? `当前投诉样本中，调查结论占比最高的是 **「${top[0]}」**（**${top[1]}** 条）。完整分布见质量方向「调查与赔付关系」页饼图。`
|
||||||
|
: '暂无调查结论数据。',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if ((q.includes('sae') || q.includes('严重')) && (q.includes('比例') || q.includes('占比'))) {
|
||||||
|
const s = buildSaeShareMonthly(context)
|
||||||
|
const avg = (s.shares.reduce((a, b) => a + b, 0) / s.shares.length).toFixed(1)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: `SAE 占全部 AE 的月度比例（按发生月）在样本期内平均值约 **${avg}%**；具体曲线见合规 PSUR 页「SAE 占比」图。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (q.includes('投诉') && (q.includes('多少条') || q.includes('几条') || q.includes('几条记录') || q.includes('记录'))) {
|
||||||
|
const n = context.complaints.length
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: `当前已加载的投诉（mock）共 **${n}** 条，与入院量、不良事件表一并用于本 Demo 各页图表与问答。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// 模糊：仅「投诉最多医院」
|
||||||
|
if (q.includes('投诉') && q.includes('医院') && q.includes('最多')) {
|
||||||
|
const hp = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
hp.set(c.hospitalName, (hp.get(c.hospitalName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const top = [...hp.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1])[0]
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: true,
|
||||||
|
source: 'data',
|
||||||
|
answer: `全部投诉（不区分调查结论）条数最多的医院是 **${top[0]}**（**${top[1]}** 条）。`,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
matched: false,
|
||||||
|
source: 'none',
|
||||||
|
answer: [
|
||||||
|
'【Demo】未命中内置问题模板。请尝试上方「示例问题」一键填入，或提问中包含以下主题关键词：',
|
||||||
|
'「10月」「11月」「AE」；「省份」「AE」；「漏报」「合规」；「操作不当」「医院」；「投诉率」「省」；「调查结论」等。',
|
||||||
|
'【上线后】由 AI 读取数仓宽表、本项目的指标口径文档（合规/质量/营销/综合分析）及权限内历史结论，生成可追溯回答。',
|
||||||
|
].join('\n'),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,272 @@
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '../types/analysis'
|
||||||
|
|
||||||
|
const monthKey = (dateString: string): string => dateString.slice(0, 7)
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 医院→省份：按入院量行频次取众数 */
|
||||||
|
export function buildHospitalProvinceMap(context: AnalysisContext): Map<string, string> {
|
||||||
|
const count = new Map<string, Map<string, number>>()
|
||||||
|
for (const a of context.admissions) {
|
||||||
|
if (!count.has(a.hospitalName)) count.set(a.hospitalName, new Map())
|
||||||
|
const inner = count.get(a.hospitalName)!
|
||||||
|
inner.set(a.province, (inner.get(a.province) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const m = new Map<string, string>()
|
||||||
|
for (const [h, pmap] of count) {
|
||||||
|
const top = [...pmap.entries()].sort((x, y) => y[1] - x[1])[0]
|
||||||
|
if (top) m.set(h, top[0])
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return m
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-BTH-101：批号投诉条数 Top */
|
||||||
|
export function buildComplaintBatchTop(context: AnalysisContext, topN = 8) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const label = c.batchNo?.trim() ? c.batchNo : '（未填批号）'
|
||||||
|
counter.set(label, (counter.get(label) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 投诉按登记月 */
|
||||||
|
export function buildComplaintMonthly(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const k = monthKey(c.registerDate)
|
||||||
|
counter.set(k, (counter.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const months = [...counter.keys()].sort()
|
||||||
|
return { months, values: months.map((m) => counter.get(m) ?? 0) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-CNC-301：医院投诉条数 Top */
|
||||||
|
export function buildTopHospitalsComplaints(context: AnalysisContext, topN = 8) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
counter.set(c.hospitalName, (counter.get(c.hospitalName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-CNC-302：产品投诉条数 Top */
|
||||||
|
export function buildTopProductsComplaints(context: AnalysisContext, topN = 8) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
counter.set(c.productName, (counter.get(c.productName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-CNC-303：故障类型 Top */
|
||||||
|
export function buildTopFaultTypes(context: AnalysisContext, topN = 10) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const k = c.faultType || '（空）'
|
||||||
|
counter.set(k, (counter.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-INV-501：调查结论分布 */
|
||||||
|
export function buildInvestigationConclusionDist(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const k = c.conclusion || '（空）'
|
||||||
|
counter.set(k, (counter.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1])
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-CST-601：赔付结论分布 */
|
||||||
|
export function buildCompensationDist(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const k = c.compensation || '（空）'
|
||||||
|
counter.set(k, (counter.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1])
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-INV-502：产品缺陷成立 → 产品×故障 */
|
||||||
|
export function buildDefectConfirmedProductFault(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const counter = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
if (c.conclusion !== '产品缺陷成立') continue
|
||||||
|
const key = `${c.productName} / ${c.faultType}`
|
||||||
|
counter.set(key, (counter.get(key) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, 10)
|
||||||
|
return { labels: sorted.map((i) => i[0]), values: sorted.map((i) => i[1]) }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-TRN-703 演示：按登记月份 H1(1–6月) vs H2(7–12月) 产品投诉增速 ≥20% */
|
||||||
|
export function buildProductComplaintHalfYearGrowth(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const h1 = new Map<string, number>()
|
||||||
|
const h2 = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const mo = Number.parseInt(c.registerDate.slice(5, 7), 10)
|
||||||
|
const p = c.productName
|
||||||
|
if (mo <= 6) h1.set(p, (h1.get(p) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
else h2.set(p, (h2.get(p) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const products = [...new Set([...h1.keys(), ...h2.keys()])]
|
||||||
|
const rows: { product: string; firstHalf: number; secondHalf: number; growthPct: number | null }[] = []
|
||||||
|
for (const p of products) {
|
||||||
|
const a = h1.get(p) ?? 0
|
||||||
|
const b = h2.get(p) ?? 0
|
||||||
|
let growthPct: number | null = null
|
||||||
|
if (a === 0 && b > 0) growthPct = null
|
||||||
|
else if (a > 0) growthPct = Number((((b - a) / a) * 100).toFixed(1))
|
||||||
|
if (a > 0 && (b - a) / a >= 0.2) rows.push({ product: p, firstHalf: a, secondHalf: b, growthPct })
|
||||||
|
if (a === 0 && b >= 2) rows.push({ product: p, firstHalf: a, secondHalf: b, growthPct: null })
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return rows.sort((x, y) => y.secondHalf - x.secondHalf)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-TRN-704 演示：省维度 H1 vs H2 */
|
||||||
|
export function buildProvinceComplaintHalfYearGrowth(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const hp = buildHospitalProvinceMap(context)
|
||||||
|
const h1 = new Map<string, number>()
|
||||||
|
const h2 = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const prov = hp.get(c.hospitalName) ?? '（未映射省）'
|
||||||
|
const mo = Number.parseInt(c.registerDate.slice(5, 7), 10)
|
||||||
|
if (mo <= 6) h1.set(prov, (h1.get(prov) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
else h2.set(prov, (h2.get(prov) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const provinces = [...new Set([...h1.keys(), ...h2.keys()])]
|
||||||
|
const rows: { province: string; firstHalf: number; secondHalf: number; hit: boolean }[] = []
|
||||||
|
for (const prov of provinces) {
|
||||||
|
const a = h1.get(prov) ?? 0
|
||||||
|
const b = h2.get(prov) ?? 0
|
||||||
|
const hit = a > 0 && (b - a) / a >= 0.2
|
||||||
|
rows.push({ province: prov, firstHalf: a, secondHalf: b, hit })
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return rows.sort((x, y) => y.secondHalf - x.secondHalf)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-RPT-802：关闭周期（天）= 关闭日期 − C3登记日期 */
|
||||||
|
export function buildComplaintCloseCycleDays(context: AnalysisContext): number[] {
|
||||||
|
return context.complaints
|
||||||
|
.map((c) => {
|
||||||
|
const ms = Date.parse(`${c.closeDate}T00:00:00`) - Date.parse(`${c.registerDate}T00:00:00`)
|
||||||
|
return Math.round(ms / 86400000)
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.filter((d) => Number.isFinite(d) && d >= 0)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-AE-1003：医院 AE 条数 vs 入院量 cyQty 汇总（AE 时间轴=发生日期） */
|
||||||
|
export function buildHospitalAeVsAdmissionScatter(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const hospitals = new Set<string>()
|
||||||
|
context.ae.forEach((a) => hospitals.add(a.unitName))
|
||||||
|
context.admissions.forEach((a) => hospitals.add(a.hospitalName))
|
||||||
|
const points: { hospital: string; aeCount: number; cyQty: number }[] = []
|
||||||
|
for (const h of hospitals) {
|
||||||
|
const aeCount = context.ae.filter((a) => a.unitName === h).length
|
||||||
|
const cyQty = context.admissions.filter((a) => a.hospitalName === h).reduce((s, a) => s + a.cyQty, 0)
|
||||||
|
if (cyQty > 0) points.push({ hospital: h, aeCount, cyQty })
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return points
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-SAL-901：医院+产品 投诉率 = 投诉条数 / cyQty 汇总 */
|
||||||
|
export function buildHospitalProductComplaintRate(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const cMap = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const k = `${c.hospitalName}\t${c.productName}`
|
||||||
|
cMap.set(k, (cMap.get(k) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const qMap = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const a of context.admissions) {
|
||||||
|
const k = `${a.hospitalName}\t${a.productName}`
|
||||||
|
qMap.set(k, (qMap.get(k) ?? 0) + a.cyQty)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const rows: { hospital: string; product: string; complaints: number; cyQty: number; ratePer1000: number }[] = []
|
||||||
|
for (const [k, comp] of cMap) {
|
||||||
|
const [hospital, product] = k.split('\t')
|
||||||
|
const qty = qMap.get(k) ?? 0
|
||||||
|
const ratePer1000 = qty > 0 ? Number(((comp / qty) * 1000).toFixed(3)) : 0
|
||||||
|
rows.push({ hospital, product, complaints: comp, cyQty: qty, ratePer1000 })
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return rows.sort((a, b) => b.ratePer1000 - a.ratePer1000)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-AE-1001：按产品维度的升级率（是否不良事件=是） */
|
||||||
|
export function buildIsAeRateByProduct(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const tot = new Map<string, number>()
|
||||||
|
const yes = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
tot.set(c.productName, (tot.get(c.productName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
if (c.isAe) yes.set(c.productName, (yes.get(c.productName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const products = [...tot.keys()].sort()
|
||||||
|
return products.map((p) => ({
|
||||||
|
product: p,
|
||||||
|
ratePct: Number((((yes.get(p) ?? 0) / (tot.get(p) ?? 1)) * 100).toFixed(1)),
|
||||||
|
}))
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 故障类型 × 登记月 计数（热力图源数据） */
|
||||||
|
export function buildFaultByRegisterMonthMatrix(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const faults = [...new Set(context.complaints.map((c) => c.faultType || '（空）'))].sort()
|
||||||
|
const months = [...new Set(context.complaints.map((c) => monthKey(c.registerDate)))].sort()
|
||||||
|
const idxF = new Map(faults.map((v, i) => [v, i]))
|
||||||
|
const idxM = new Map(months.map((v, i) => [v, i]))
|
||||||
|
const matrix = faults.map(() => months.map(() => 0))
|
||||||
|
const cells: { fault: string; month: string; value: number }[] = []
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
const f = c.faultType || '（空）'
|
||||||
|
const m = monthKey(c.registerDate)
|
||||||
|
const i = idxF.get(f) ?? 0
|
||||||
|
const j = idxM.get(m) ?? 0
|
||||||
|
matrix[i][j] += 1
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for (let i = 0; i < faults.length; i++) {
|
||||||
|
for (let j = 0; j < months.length; j++) {
|
||||||
|
if (matrix[i][j] > 0) cells.push({ fault: faults[i], month: months[j], value: matrix[i][j] })
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return { faults, months, cells, matrix }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 医院维度：投诉条数 vs 入院 cyQty 汇总（用于销售/入院关联散点） */
|
||||||
|
export function buildHospitalComplaintVsAdmissionQty(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const cMap = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
cMap.set(c.hospitalName, (cMap.get(c.hospitalName) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const qMap = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const a of context.admissions) {
|
||||||
|
qMap.set(a.hospitalName, (qMap.get(a.hospitalName) ?? 0) + a.cyQty)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const hospitals = [...new Set([...cMap.keys(), ...qMap.keys()])]
|
||||||
|
return hospitals.map((h) => ({
|
||||||
|
hospital: h,
|
||||||
|
complaints: cMap.get(h) ?? 0,
|
||||||
|
cyQty: qMap.get(h) ?? 0,
|
||||||
|
}))
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** QLT-BTH-104 简化：批号在投诉侧与 AE 侧的条数对照（同批号字符串） */
|
||||||
|
export function buildBatchComplaintVsAeCounts(context: AnalysisContext) {
|
||||||
|
const cMap = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const c of context.complaints) {
|
||||||
|
if (!c.batchNo?.trim() || c.batchNo === 'NA') continue
|
||||||
|
cMap.set(c.batchNo, (cMap.get(c.batchNo) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const aMap = new Map<string, number>()
|
||||||
|
for (const a of context.ae) {
|
||||||
|
if (!a.batchNo?.trim()) continue
|
||||||
|
aMap.set(a.batchNo, (aMap.get(a.batchNo) ?? 0) + 1)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const batches = [...new Set([...cMap.keys(), ...aMap.keys()])].sort()
|
||||||
|
return batches.map((b) => ({
|
||||||
|
batchNo: b,
|
||||||
|
complaints: cMap.get(b) ?? 0,
|
||||||
|
aeReports: aMap.get(b) ?? 0,
|
||||||
|
}))
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
||||||
|
import { createApp } from 'vue'
|
||||||
|
import { createPinia } from 'pinia'
|
||||||
|
import ElementPlus from 'element-plus'
|
||||||
|
import 'element-plus/dist/index.css'
|
||||||
|
import './assets/styles/index.scss'
|
||||||
|
import './assets/styles/common.scss'
|
||||||
|
import './style.css'
|
||||||
|
import App from './App.vue'
|
||||||
|
import router from './router'
|
||||||
|
import { useAuthStore } from './stores/useAuth'
|
||||||
|
|
||||||
|
const app = createApp(App)
|
||||||
|
const pinia = createPinia()
|
||||||
|
app.use(pinia)
|
||||||
|
useAuthStore(pinia).hydrateFromStorage()
|
||||||
|
app.use(router).use(ElementPlus).mount('#app')
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,61 @@
|
||||||
|
import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'
|
||||||
|
import AppLayout from '../layouts/AppLayout.vue'
|
||||||
|
import AnalysisView from '../views/AnalysisView.vue'
|
||||||
|
import ComprehensiveInsightsView from '../views/ComprehensiveInsightsView.vue'
|
||||||
|
import LoginView from '../views/LoginView.vue'
|
||||||
|
import QaView from '../views/QaView.vue'
|
||||||
|
import { allLeaves } from '../config/menu'
|
||||||
|
import { useAuthStore } from '../stores/useAuth'
|
||||||
|
|
||||||
|
const routes = [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/login',
|
||||||
|
name: 'login',
|
||||||
|
component: LoginView,
|
||||||
|
meta: { public: true, title: '登录' },
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
path: '/',
|
||||||
|
component: AppLayout,
|
||||||
|
meta: { requiresAuth: true },
|
||||||
|
redirect: '/qa/chat',
|
||||||
|
children: allLeaves.map((leaf) => ({
|
||||||
|
path: leaf.path.replace('/', ''),
|
||||||
|
component:
|
||||||
|
leaf.view === 'comprehensive' ? ComprehensiveInsightsView : leaf.view === 'qa' ? QaView : AnalysisView,
|
||||||
|
meta: {
|
||||||
|
title: leaf.title,
|
||||||
|
analysisKey: leaf.analysisKey,
|
||||||
|
strategyRef: leaf.strategyRef,
|
||||||
|
pillar: leaf.pillar,
|
||||||
|
requiresAuth: true,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
})),
|
||||||
|
},
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
const router = createRouter({
|
||||||
|
history: createWebHistory(),
|
||||||
|
routes,
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
router.beforeEach((to) => {
|
||||||
|
const auth = useAuthStore()
|
||||||
|
if (!auth.token) auth.hydrateFromStorage()
|
||||||
|
|
||||||
|
if (to.meta.public) {
|
||||||
|
if (auth.isAuthenticated && to.name === 'login') {
|
||||||
|
return { path: '/qa/chat', replace: true }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!auth.isAuthenticated) {
|
||||||
|
const redirect = to.path !== '/login' && to.fullPath ? to.fullPath : undefined
|
||||||
|
return redirect ? { path: '/login', query: { redirect } } : { path: '/login' }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return true
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
export default router
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,36 @@
|
||||||
|
import { defineStore } from 'pinia'
|
||||||
|
|
||||||
|
const STORAGE_KEY = 'bdae-demo-session'
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 演示账号：用户名与密码均为 Demo（区分大小写） */
|
||||||
|
export const DEMO_USERNAME = 'Demo'
|
||||||
|
export const DEMO_PASSWORD = 'Demo'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const useAuthStore = defineStore('auth', {
|
||||||
|
state: () => ({
|
||||||
|
/** 非空即视为已登录（演示用固定令牌） */
|
||||||
|
token: '' as string,
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
getters: {
|
||||||
|
isAuthenticated: (s) => Boolean(s.token),
|
||||||
|
},
|
||||||
|
actions: {
|
||||||
|
/** 从 sessionStorage 恢复（刷新页面保持登录） */
|
||||||
|
hydrateFromStorage() {
|
||||||
|
const v = sessionStorage.getItem(STORAGE_KEY)
|
||||||
|
if (v) this.token = v
|
||||||
|
},
|
||||||
|
login(username: string, password: string): boolean {
|
||||||
|
if (username === DEMO_USERNAME && password === DEMO_PASSWORD) {
|
||||||
|
this.token = 'demo'
|
||||||
|
sessionStorage.setItem(STORAGE_KEY, 'demo')
|
||||||
|
return true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
logout() {
|
||||||
|
this.token = ''
|
||||||
|
sessionStorage.removeItem(STORAGE_KEY)
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
||||||
|
import { defineStore } from 'pinia'
|
||||||
|
|
||||||
|
export const useGlobalFilters = defineStore('global-filters', {
|
||||||
|
state: () => ({
|
||||||
|
yearRange: [2024, 2026] as [number, number],
|
||||||
|
businessUnit: '全部',
|
||||||
|
keyword: '',
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
actions: {
|
||||||
|
reset() {
|
||||||
|
this.yearRange = [2024, 2026]
|
||||||
|
this.businessUnit = '全部'
|
||||||
|
this.keyword = ''
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,10 @@
|
||||||
|
* {
|
||||||
|
box-sizing: border-box;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* body / #app 基础样式见 assets/styles/index.scss */
|
||||||
|
|
||||||
|
#app {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
min-height: 100vh;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,43 @@
|
||||||
|
import type { EChartsOption } from 'echarts'
|
||||||
|
import type { AeRecord, AdmissionRecord, ComplaintRecord } from './domain'
|
||||||
|
|
||||||
|
export type PillarType = 'goal' | 'monitor' | 'diagnose' | 'act'
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface AnalysisContext {
|
||||||
|
ae: AeRecord[]
|
||||||
|
complaints: ComplaintRecord[]
|
||||||
|
admissions: AdmissionRecord[]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/** 图表说明：取数范围 + 分析逻辑（质量方向等页面统一展示） */
|
||||||
|
export interface ChartExplain {
|
||||||
|
dataScope: string
|
||||||
|
analysisLogic: string
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface ChartDefinition {
|
||||||
|
id: string
|
||||||
|
title: string
|
||||||
|
/** 一句话摘要，可放在卡片标题行右侧 */
|
||||||
|
description?: string
|
||||||
|
/** 取数范围与分析逻辑（与《质量方向分析》等指标文档对齐） */
|
||||||
|
chartExplain?: ChartExplain
|
||||||
|
placeholder?: boolean
|
||||||
|
optionBuilder?: (context: AnalysisContext) => EChartsOption
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface AnalysisSection {
|
||||||
|
id: string
|
||||||
|
title: string
|
||||||
|
strategyRefs: string[]
|
||||||
|
charts: ChartDefinition[]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface AnalysisPageDefinition {
|
||||||
|
key: string
|
||||||
|
title: string
|
||||||
|
pillar: PillarType
|
||||||
|
strategyRef: string
|
||||||
|
subtitle: string
|
||||||
|
sections: AnalysisSection[]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,54 @@
|
||||||
|
/** 不良事件报告（统计单元：报告条数，见合规方向分析 §1.4） */
|
||||||
|
export interface AeRecord {
|
||||||
|
reportCode: string
|
||||||
|
/** 发生日期 — AE 主时间轴 */
|
||||||
|
occurrenceDate: string
|
||||||
|
/** 登记日期 — 获知日代理 */
|
||||||
|
registrationDate: string
|
||||||
|
unitName: string
|
||||||
|
businessUnit: string
|
||||||
|
productName: string
|
||||||
|
registrationNo: string
|
||||||
|
model: string
|
||||||
|
batchNo: string
|
||||||
|
injuryExpression: string
|
||||||
|
deviceFailure: string
|
||||||
|
/** 审核日期 — 演示中作为 T_end（报告闭环终点） */
|
||||||
|
reviewDate: string
|
||||||
|
province: string
|
||||||
|
/** SAE 严重标准（任一为 true 即计入 SAE 子集） */
|
||||||
|
saeDeath?: boolean
|
||||||
|
saeLifeThreatening?: boolean
|
||||||
|
saeDisability?: boolean
|
||||||
|
saeHospitalization?: boolean
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface ComplaintRecord {
|
||||||
|
c3Code: string
|
||||||
|
model: string
|
||||||
|
batchNo: string
|
||||||
|
registrationNo: string
|
||||||
|
productName: string
|
||||||
|
hospitalName: string
|
||||||
|
faultType: string
|
||||||
|
registerDate: string
|
||||||
|
isAe: boolean
|
||||||
|
conclusion: string
|
||||||
|
compensation: string
|
||||||
|
closeDate: string
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
export interface AdmissionRecord {
|
||||||
|
year: number
|
||||||
|
month: number
|
||||||
|
hospitalName: string
|
||||||
|
dealerName: string
|
||||||
|
province: string
|
||||||
|
bu: string
|
||||||
|
productName: string
|
||||||
|
cyQty: number
|
||||||
|
lyQty: number
|
||||||
|
growthQtyPct: number
|
||||||
|
cyAmt: number
|
||||||
|
growthAmtPct: number
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,93 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { DataBoard } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||||
|
import { computed } from 'vue'
|
||||||
|
import { useRoute } from 'vue-router'
|
||||||
|
import type { EChartsOption } from 'echarts'
|
||||||
|
import ChartCard from '@/components/charts/ChartCard.vue'
|
||||||
|
import PageContainer from '@/components/PageContainer.vue'
|
||||||
|
import { useAnalysisContext } from '@/composables/useAnalysisContext'
|
||||||
|
import { getAnalysisDefinition } from '@/config/analysis-config'
|
||||||
|
import type { AnalysisContext } from '@/types/analysis'
|
||||||
|
|
||||||
|
const route = useRoute()
|
||||||
|
const { context, loading, reload } = useAnalysisContext()
|
||||||
|
|
||||||
|
const definition = computed(() => getAnalysisDefinition(route.meta.analysisKey as string))
|
||||||
|
|
||||||
|
function resolveOption(builder?: (ctx: AnalysisContext) => EChartsOption) {
|
||||||
|
if (!builder || !context.value) {
|
||||||
|
return undefined
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return builder(context.value)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const pillarText: Record<string, string> = {
|
||||||
|
goal: '目标层',
|
||||||
|
monitor: '监测层',
|
||||||
|
diagnose: '诊断层',
|
||||||
|
act: '决策层',
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<PageContainer v-if="definition" @refresh="reload">
|
||||||
|
<div class="page-header">
|
||||||
|
<div class="header-content">
|
||||||
|
<div class="header-left">
|
||||||
|
<h2 class="page-title">
|
||||||
|
<el-icon><DataBoard /></el-icon>
|
||||||
|
{{ definition.title }}
|
||||||
|
</h2>
|
||||||
|
<p class="page-description">{{ definition.subtitle }}</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="header-actions meta-tags">
|
||||||
|
<el-tag effect="plain">{{ pillarText[definition.pillar] }}</el-tag>
|
||||||
|
<el-tag type="info" effect="plain">策略锚点 {{ definition.strategyRef }}</el-tag>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<el-card v-for="section in definition.sections" :key="section.id" class="main-card" shadow="never">
|
||||||
|
<template #header>
|
||||||
|
<div class="section-head">
|
||||||
|
<span class="section-title">{{ section.title }}</span>
|
||||||
|
<el-tag type="success" effect="plain">{{ section.strategyRefs.join(' / ') }}</el-tag>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
<div class="module-content">
|
||||||
|
<el-row :gutter="16">
|
||||||
|
<el-col v-for="chart in section.charts" :key="chart.id" :xs="24" :sm="24" :md="12">
|
||||||
|
<ChartCard
|
||||||
|
:title="chart.title"
|
||||||
|
:description="chart.description"
|
||||||
|
:chart-explain="chart.chartExplain"
|
||||||
|
:option="resolveOption(chart.optionBuilder)"
|
||||||
|
:placeholder="chart.placeholder"
|
||||||
|
:loading="loading"
|
||||||
|
/>
|
||||||
|
</el-col>
|
||||||
|
</el-row>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</el-card>
|
||||||
|
</PageContainer>
|
||||||
|
|
||||||
|
<PageContainer v-else :show-refresh="false">
|
||||||
|
<el-empty description="页面配置未找到"></el-empty>
|
||||||
|
</PageContainer>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
||||||
|
<style scoped>
|
||||||
|
.section-head {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
justify-content: space-between;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 12px;
|
||||||
|
flex-wrap: wrap;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.section-title {
|
||||||
|
font-size: 16px;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
color: var(--text-primary, var(--el-text-color-primary));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,130 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { DataAnalysis } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||||
|
import { computed } from 'vue'
|
||||||
|
import PageContainer from '@/components/PageContainer.vue'
|
||||||
|
import { useAnalysisContext } from '@/composables/useAnalysisContext'
|
||||||
|
import { buildComprehensiveInsightRows, groupInsightsByDimension, type InsightDimension } from '@/lib/comprehensive-insights'
|
||||||
|
|
||||||
|
const { context, loading, reload } = useAnalysisContext()
|
||||||
|
|
||||||
|
const rows = computed(() => (context.value ? buildComprehensiveInsightRows(context.value) : []))
|
||||||
|
|
||||||
|
const grouped = computed(() => (context.value ? groupInsightsByDimension(rows.value) : null))
|
||||||
|
|
||||||
|
const dimensionOrder: InsightDimension[] = ['合规', '质量', '营销', '事件实质']
|
||||||
|
|
||||||
|
const docHint =
|
||||||
|
'结论由当前 mock 数据与规则自动生成，用于联席复盘；正式环境可接规则引擎与人工批注。口径详见《综合分析》与各维度落地文。'
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<PageContainer @refresh="reload">
|
||||||
|
<div v-loading="loading" class="comp-inner">
|
||||||
|
<div class="page-header">
|
||||||
|
<div class="header-content">
|
||||||
|
<div class="header-left">
|
||||||
|
<h2 class="page-title">
|
||||||
|
<el-icon><DataAnalysis /></el-icon>
|
||||||
|
综合分析
|
||||||
|
</h2>
|
||||||
|
<p class="page-description">
|
||||||
|
汇总合规、质量、营销、事件实质各页已实现图表的<strong>读数结论</strong>（列表）。{{ docHint }}
|
||||||
|
</p>
|
||||||
|
<p class="comp-meta">落地说明文档：仓库内《分析策略/综合分析.md》。</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<el-alert
|
||||||
|
type="info"
|
||||||
|
:closable="false"
|
||||||
|
show-icon
|
||||||
|
class="comp-alert"
|
||||||
|
title="与单图说明的关系"
|
||||||
|
description="各图卡片内的「取数范围 / 分析逻辑」描述统计口径；本页列表给出基于同一聚合结果的要点摘要，二者配合使用。"
|
||||||
|
/>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template v-if="grouped">
|
||||||
|
<section v-for="dim in dimensionOrder" :key="dim" class="comp-section">
|
||||||
|
<h3 class="comp-dim-title">{{ dim }}维度</h3>
|
||||||
|
<el-empty v-if="!grouped[dim].length" :description="`${dim} 下暂无已接图表`" />
|
||||||
|
<el-card v-for="item in grouped[dim]" :key="item.chartId" class="main-card comp-card" shadow="never">
|
||||||
|
<template #header>
|
||||||
|
<div class="comp-card-head">
|
||||||
|
<span class="comp-page-tag">{{ item.pageTitle }}</span>
|
||||||
|
<span class="comp-chart-title">{{ item.chartTitle }}</span>
|
||||||
|
<el-tag size="small" type="info" effect="plain">{{ item.chartId }}</el-tag>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
<ul class="comp-bullets">
|
||||||
|
<li v-for="(b, i) in item.bullets" :key="i">{{ b }}</li>
|
||||||
|
</ul>
|
||||||
|
</el-card>
|
||||||
|
</section>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</PageContainer>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
||||||
|
<style scoped>
|
||||||
|
.comp-inner {
|
||||||
|
max-width: 1100px;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-direction: column;
|
||||||
|
gap: 16px;
|
||||||
|
min-height: 120px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-meta {
|
||||||
|
margin: 8px 0 0;
|
||||||
|
font-size: 12px;
|
||||||
|
color: var(--text-placeholder, var(--el-text-color-placeholder));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-alert {
|
||||||
|
margin-top: 4px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-section {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-direction: column;
|
||||||
|
gap: 12px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-dim-title {
|
||||||
|
margin: 12px 0 4px;
|
||||||
|
font-size: 17px;
|
||||||
|
border-bottom: 1px solid var(--el-border-color-light);
|
||||||
|
padding-bottom: 6px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-card {
|
||||||
|
border-radius: var(--border-radius-md, 10px);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-card-head {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-wrap: wrap;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 10px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-page-tag {
|
||||||
|
font-size: 12px;
|
||||||
|
color: var(--text-secondary, var(--el-text-color-secondary));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-chart-title {
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
font-size: 14px;
|
||||||
|
flex: 1;
|
||||||
|
min-width: 200px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.comp-bullets {
|
||||||
|
margin: 0;
|
||||||
|
padding-left: 1.2em;
|
||||||
|
line-height: 1.65;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-regular);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,121 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { Key } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||||
|
import { ref } from 'vue'
|
||||||
|
import { useRoute, useRouter } from 'vue-router'
|
||||||
|
import PageContainer from '@/components/PageContainer.vue'
|
||||||
|
import { useAuthStore, DEMO_USERNAME, DEMO_PASSWORD } from '@/stores/useAuth'
|
||||||
|
|
||||||
|
const router = useRouter()
|
||||||
|
const route = useRoute()
|
||||||
|
const auth = useAuthStore()
|
||||||
|
|
||||||
|
const username = ref('')
|
||||||
|
const password = ref('')
|
||||||
|
const loading = ref(false)
|
||||||
|
const errorMsg = ref('')
|
||||||
|
|
||||||
|
function submit() {
|
||||||
|
errorMsg.value = ''
|
||||||
|
loading.value = true
|
||||||
|
try {
|
||||||
|
const ok = auth.login(username.value.trim(), password.value)
|
||||||
|
if (!ok) {
|
||||||
|
errorMsg.value = '用户名或密码错误。演示环境请使用：Demo / Demo'
|
||||||
|
return
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const redirect = typeof route.query.redirect === 'string' ? route.query.redirect : '/qa/chat'
|
||||||
|
router.replace(redirect || '/qa/chat')
|
||||||
|
} finally {
|
||||||
|
loading.value = false
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<PageContainer :show-refresh="false" class="login-page">
|
||||||
|
<el-card class="login-card main-card" shadow="hover">
|
||||||
|
<template #header>
|
||||||
|
<div class="login-head">
|
||||||
|
<h1 class="login-title">贝朗医疗数据分析</h1>
|
||||||
|
<p class="login-sub">请登录以继续使用（演示环境）</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
||||||
|
<el-alert
|
||||||
|
type="info"
|
||||||
|
:closable="false"
|
||||||
|
show-icon
|
||||||
|
class="login-tip"
|
||||||
|
title="演示账号"
|
||||||
|
:description="`用户名：${DEMO_USERNAME}，密码：${DEMO_PASSWORD}（区分大小写）`"
|
||||||
|
/>
|
||||||
|
|
||||||
|
<el-form class="login-form" label-position="top" @submit.prevent="submit">
|
||||||
|
<el-form-item label="用户名">
|
||||||
|
<el-input v-model="username" autocomplete="username" placeholder="Demo" @keyup.enter="submit" />
|
||||||
|
</el-form-item>
|
||||||
|
<el-form-item label="密码">
|
||||||
|
<el-input
|
||||||
|
v-model="password"
|
||||||
|
type="password"
|
||||||
|
autocomplete="current-password"
|
||||||
|
placeholder="Demo"
|
||||||
|
show-password
|
||||||
|
@keyup.enter="submit"
|
||||||
|
/>
|
||||||
|
</el-form-item>
|
||||||
|
<el-form-item v-if="errorMsg">
|
||||||
|
<el-alert type="error" :title="errorMsg" :closable="false" />
|
||||||
|
</el-form-item>
|
||||||
|
<el-form-item>
|
||||||
|
<el-button type="primary" class="login-btn" :loading="loading" @click="submit">
|
||||||
|
<el-icon class="el-icon--left"><Key /></el-icon>
|
||||||
|
登录
|
||||||
|
</el-button>
|
||||||
|
</el-form-item>
|
||||||
|
</el-form>
|
||||||
|
</el-card>
|
||||||
|
</PageContainer>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
||||||
|
<style scoped>
|
||||||
|
.login-page {
|
||||||
|
min-height: 100vh;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
justify-content: center;
|
||||||
|
padding: var(--padding-lg, 24px);
|
||||||
|
background: linear-gradient(160deg, #0f172a 0%, #1e3a5f 45%, #334155 100%);
|
||||||
|
box-sizing: border-box;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.login-card {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
max-width: 420px;
|
||||||
|
border-radius: 14px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.login-title {
|
||||||
|
margin: 0;
|
||||||
|
font-size: 22px;
|
||||||
|
font-weight: 700;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.login-sub {
|
||||||
|
margin: 8px 0 0;
|
||||||
|
font-size: 13px;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-secondary);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.login-tip {
|
||||||
|
margin-bottom: 20px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.login-form {
|
||||||
|
margin-top: 8px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.login-btn {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,217 @@
|
||||||
|
<script setup lang="ts">
|
||||||
|
import { ChatDotRound } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||||
|
import { ref } from 'vue'
|
||||||
|
import PageContainer from '@/components/PageContainer.vue'
|
||||||
|
import { useAnalysisContext } from '@/composables/useAnalysisContext'
|
||||||
|
import { resolveQaAnswer, QA_SAMPLE_QUESTIONS } from '@/lib/qa-resolve'
|
||||||
|
|
||||||
|
const { context, loading, reload } = useAnalysisContext()
|
||||||
|
const question = ref('')
|
||||||
|
const answer = ref('')
|
||||||
|
const answered = ref(false)
|
||||||
|
const lastSource = ref('')
|
||||||
|
const samplePicker = ref('')
|
||||||
|
let applyingSample = false
|
||||||
|
|
||||||
|
function submitAnswer() {
|
||||||
|
if (!context.value) return
|
||||||
|
const r = resolveQaAnswer(question.value, context.value)
|
||||||
|
answer.value = r.answer
|
||||||
|
lastSource.value = r.source
|
||||||
|
answered.value = true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function onSampleChange(val: string) {
|
||||||
|
if (!val) {
|
||||||
|
answer.value = ''
|
||||||
|
lastSource.value = ''
|
||||||
|
answered.value = false
|
||||||
|
return
|
||||||
|
}
|
||||||
|
applyingSample = true
|
||||||
|
question.value = val
|
||||||
|
applyingSample = false
|
||||||
|
submitAnswer()
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function onQuestionManualInput() {
|
||||||
|
if (applyingSample) return
|
||||||
|
samplePicker.value = ''
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function clearAll() {
|
||||||
|
question.value = ''
|
||||||
|
answer.value = ''
|
||||||
|
answered.value = false
|
||||||
|
lastSource.value = ''
|
||||||
|
samplePicker.value = ''
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
<template>
|
||||||
|
<PageContainer @refresh="reload">
|
||||||
|
<div v-loading="loading" class="qa-inner">
|
||||||
|
<div class="page-header">
|
||||||
|
<div class="header-content">
|
||||||
|
<div class="header-left">
|
||||||
|
<h2 class="page-title">
|
||||||
|
<el-icon><ChatDotRound /></el-icon>
|
||||||
|
智能问答
|
||||||
|
</h2>
|
||||||
|
<p class="page-description">
|
||||||
|
左侧可<strong>输入问题</strong>并点击「获取答案」，或通过<strong>示例问题</strong>下拉框选择后，右侧即时展示回答。本页为
|
||||||
|
<strong>Demo</strong>：答案由内置规则根据当前加载的 mock 数据即时计算；正式上线将改为调用 AI，并结合数仓与项目内指标口径文档作答。
|
||||||
|
</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<div class="qa-split">
|
||||||
|
<el-card class="main-card qa-card qa-left" shadow="never">
|
||||||
|
<div class="qa-field">
|
||||||
|
<div class="qa-label">示例问题</div>
|
||||||
|
<el-select
|
||||||
|
v-model="samplePicker"
|
||||||
|
class="qa-sample-select"
|
||||||
|
placeholder="请选择示例问题…"
|
||||||
|
filterable
|
||||||
|
clearable
|
||||||
|
:disabled="loading"
|
||||||
|
@change="onSampleChange"
|
||||||
|
>
|
||||||
|
<el-option v-for="(s, i) in QA_SAMPLE_QUESTIONS" :key="i" :label="s" :value="s" />
|
||||||
|
</el-select>
|
||||||
|
<p class="qa-hint">选择后右侧立即显示答案；可清空后换一题。</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<div class="qa-field qa-field-divider">
|
||||||
|
<div class="qa-label">自定义提问</div>
|
||||||
|
<el-input
|
||||||
|
v-model="question"
|
||||||
|
type="textarea"
|
||||||
|
:rows="5"
|
||||||
|
placeholder="例如：为什么11月的AE数量是10月的2倍还多？"
|
||||||
|
maxlength="500"
|
||||||
|
show-word-limit
|
||||||
|
@input="onQuestionManualInput"
|
||||||
|
/>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="qa-actions">
|
||||||
|
<el-button type="primary" :disabled="!question.trim() || loading" @click="submitAnswer">获取答案</el-button>
|
||||||
|
<el-button text :disabled="loading" @click="clearAll">清空</el-button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</el-card>
|
||||||
|
|
||||||
|
<el-card class="main-card qa-card qa-answer-card qa-right" shadow="never">
|
||||||
|
<template #header>
|
||||||
|
<div class="qa-answer-head">
|
||||||
|
<span>回答</span>
|
||||||
|
<el-tag v-if="answered && lastSource" size="small" type="info" effect="plain">来源：{{ lastSource }}</el-tag>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
<pre v-if="answered" class="qa-answer-body">{{ answer }}</pre>
|
||||||
|
<p v-else class="qa-answer-empty">请从左侧选择示例问题，或输入问题后点击「获取答案」。</p>
|
||||||
|
</el-card>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</PageContainer>
|
||||||
|
</template>
|
||||||
|
|
||||||
|
<style scoped>
|
||||||
|
.qa-inner {
|
||||||
|
max-width: 1120px;
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-direction: column;
|
||||||
|
gap: 16px;
|
||||||
|
min-height: 120px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-split {
|
||||||
|
display: grid;
|
||||||
|
grid-template-columns: minmax(0, 1fr) minmax(0, 1fr);
|
||||||
|
gap: 16px;
|
||||||
|
align-items: stretch;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
@media (max-width: 880px) {
|
||||||
|
.qa-split {
|
||||||
|
grid-template-columns: 1fr;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-sample-select {
|
||||||
|
width: 100%;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-field-divider {
|
||||||
|
margin-top: 20px;
|
||||||
|
padding-top: 16px;
|
||||||
|
border-top: 1px solid var(--el-border-color-lighter);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-card {
|
||||||
|
border-radius: var(--border-radius-md, 12px);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-field {
|
||||||
|
margin-bottom: 12px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-label {
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
margin-bottom: 8px;
|
||||||
|
font-size: 14px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-actions {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
gap: 12px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-hint {
|
||||||
|
margin: 10px 0 0;
|
||||||
|
font-size: 12px;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-placeholder);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-answer-card {
|
||||||
|
border-left: 4px solid var(--customer-board-color, var(--el-color-primary));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-answer-head {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
align-items: center;
|
||||||
|
justify-content: space-between;
|
||||||
|
gap: 12px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-answer-body {
|
||||||
|
margin: 0;
|
||||||
|
white-space: pre-wrap;
|
||||||
|
word-break: break-word;
|
||||||
|
font-family: inherit;
|
||||||
|
font-size: 14px;
|
||||||
|
line-height: 1.65;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-regular);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-answer-empty {
|
||||||
|
margin: 0;
|
||||||
|
font-size: 14px;
|
||||||
|
line-height: 1.65;
|
||||||
|
color: var(--el-text-color-placeholder);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-left,
|
||||||
|
.qa-right {
|
||||||
|
min-height: 280px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.qa-right :deep(.el-card__body) {
|
||||||
|
display: flex;
|
||||||
|
flex-direction: column;
|
||||||
|
flex: 1;
|
||||||
|
min-height: 0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,19 @@
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"extends": "@vue/tsconfig/tsconfig.dom.json",
|
||||||
|
"compilerOptions": {
|
||||||
|
"ignoreDeprecations": "6.0",
|
||||||
|
"baseUrl": ".",
|
||||||
|
"paths": {
|
||||||
|
"@/*": ["./src/*"]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"tsBuildInfoFile": "./node_modules/.tmp/tsconfig.app.tsbuildinfo",
|
||||||
|
"types": ["vite/client"],
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Linting */
|
||||||
|
"noUnusedLocals": true,
|
||||||
|
"noUnusedParameters": true,
|
||||||
|
"erasableSyntaxOnly": true,
|
||||||
|
"noFallthroughCasesInSwitch": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"include": ["src/**/*.ts", "src/**/*.tsx", "src/**/*.vue"]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,7 @@
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"files": [],
|
||||||
|
"references": [
|
||||||
|
{ "path": "./tsconfig.app.json" },
|
||||||
|
{ "path": "./tsconfig.node.json" }
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,24 @@
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"compilerOptions": {
|
||||||
|
"tsBuildInfoFile": "./node_modules/.tmp/tsconfig.node.tsbuildinfo",
|
||||||
|
"target": "es2023",
|
||||||
|
"lib": ["ES2023"],
|
||||||
|
"module": "esnext",
|
||||||
|
"types": ["node"],
|
||||||
|
"skipLibCheck": true,
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Bundler mode */
|
||||||
|
"moduleResolution": "bundler",
|
||||||
|
"allowImportingTsExtensions": true,
|
||||||
|
"verbatimModuleSyntax": true,
|
||||||
|
"moduleDetection": "force",
|
||||||
|
"noEmit": true,
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Linting */
|
||||||
|
"noUnusedLocals": true,
|
||||||
|
"noUnusedParameters": true,
|
||||||
|
"erasableSyntaxOnly": true,
|
||||||
|
"noFallthroughCasesInSwitch": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"include": ["vite.config.ts"]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
||||||
|
import path from 'node:path'
|
||||||
|
import { fileURLToPath } from 'node:url'
|
||||||
|
import { defineConfig } from 'vite'
|
||||||
|
import vue from '@vitejs/plugin-vue'
|
||||||
|
|
||||||
|
const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url))
|
||||||
|
|
||||||
|
// https://vite.dev/config/
|
||||||
|
export default defineConfig({
|
||||||
|
plugins: [vue()],
|
||||||
|
resolve: {
|
||||||
|
alias: {
|
||||||
|
'@': path.resolve(__dirname, 'src'),
|
||||||
|
},
|
||||||
|
},
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,200 @@
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
将「数据」目录下三份 Excel（与 #数据与表结构.md 一致）转换为 analytics-demo-web/public/mock/*.json。
|
||||||
|
派生字段（源表无列时）：
|
||||||
|
- AE occurrenceDate / registrationDate：由审核日回溯生成，保证 occurrence < registration < review（演示用）。
|
||||||
|
- AE province：由入院量表按医院名称众数映射。
|
||||||
|
- AE SAE 四布尔：由「伤害表现」关键词启发式判定。
|
||||||
|
- 入院 productName：将 MaterialDesc 映射到 AE∪投诉 产品名称集合（最长前缀包含匹配），便于与投诉率联表。
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
|
||||||
|
import hashlib
|
||||||
|
import json
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
|
||||||
|
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||||||
|
DATA_DIR = ROOT / "数据"
|
||||||
|
OUT_DIR = ROOT / "analytics-demo-web" / "public" / "mock"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _d(v) -> pd.Timestamp | pd.NaTType:
|
||||||
|
if pd.isna(v):
|
||||||
|
return pd.NaT
|
||||||
|
return pd.to_datetime(v)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _fmt(d: pd.Timestamp | pd.NaTType) -> str:
|
||||||
|
if pd.isna(d):
|
||||||
|
return ""
|
||||||
|
return d.strftime("%Y-%m-%d")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _stable_int(s: str) -> int:
|
||||||
|
return int(hashlib.md5(s.encode("utf-8")).hexdigest()[:8], 16)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def infer_sae_flags(injury_text: str) -> dict[str, bool]:
|
||||||
|
t = injury_text or ""
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"saeDeath": ("死亡" in t) and ("非死亡" not in t),
|
||||||
|
"saeLifeThreatening": "危及生命" in t or "生命威胁" in t or "心跳骤停" in t,
|
||||||
|
"saeDisability": "残疾" in t or "功能障碍" in t,
|
||||||
|
"saeHospitalization": "住院" in t or "延长住院" in t or "住院时间延长" in t,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def map_material_to_product(material_desc: str, canonical_products: list[str]) -> str:
|
||||||
|
if not isinstance(material_desc, str) or not material_desc.strip():
|
||||||
|
return ""
|
||||||
|
s = material_desc.strip()
|
||||||
|
for p in canonical_products:
|
||||||
|
if p and p in s:
|
||||||
|
return p
|
||||||
|
return s.split()[0] if " " in s else s
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main() -> None:
|
||||||
|
ae_path = DATA_DIR / "不良事件数据-模拟1000条-20260414.xlsx"
|
||||||
|
adm_path = DATA_DIR / "入院量数据-模拟1000条-20260414.xlsx"
|
||||||
|
cmp_path = DATA_DIR / "质量投诉数据-模拟1000条-20260414.xlsx"
|
||||||
|
|
||||||
|
ae_df = pd.read_excel(ae_path, sheet_name=0)
|
||||||
|
adm_df = pd.read_excel(adm_path, sheet_name=0)
|
||||||
|
cmp_df = pd.read_excel(cmp_path, sheet_name=0)
|
||||||
|
cmp_df.columns = [str(c).replace("\n", "").strip() for c in cmp_df.columns]
|
||||||
|
|
||||||
|
hosp_prov = (
|
||||||
|
adm_df.groupby("HospitalName")["Province"]
|
||||||
|
.agg(lambda s: s.mode().iloc[0] if len(s.mode()) else (s.iloc[0] if len(s) else ""))
|
||||||
|
.to_dict()
|
||||||
|
)
|
||||||
|
hospital_keys = sorted(hosp_prov.keys(), key=len, reverse=True)
|
||||||
|
# 入院量表仅覆盖部分医院；其余 AE 单位按常识补省（仅用于演示地图/省聚合）
|
||||||
|
province_override: dict[str, str] = {
|
||||||
|
"中国医科大学附属第一医院": "辽宁省",
|
||||||
|
"华中科技大学同济医学院附属协和医院": "湖北省",
|
||||||
|
"昆明医科大学第一附属医院": "云南省",
|
||||||
|
"天津市肿瘤医院": "天津市",
|
||||||
|
"重庆医科大学附属第一医院": "重庆市",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
def resolve_province(unit: str) -> str:
|
||||||
|
if unit in province_override:
|
||||||
|
return province_override[unit]
|
||||||
|
if unit in hosp_prov:
|
||||||
|
return str(hosp_prov[unit]).strip()
|
||||||
|
for h in hospital_keys:
|
||||||
|
if not h:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
if h in unit or unit in h:
|
||||||
|
return str(hosp_prov[h]).strip()
|
||||||
|
return "（未映射）"
|
||||||
|
|
||||||
|
ae_products = set(ae_df["产品名称"].dropna().astype(str).unique())
|
||||||
|
cmp_products = set(cmp_df["产品名称"].dropna().astype(str).unique())
|
||||||
|
canonical_products = sorted(ae_products | cmp_products, key=len, reverse=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
ae_rows: list[dict] = []
|
||||||
|
for _, row in ae_df.iterrows():
|
||||||
|
code = str(row.get("报告编码", "")).strip()
|
||||||
|
review = _d(row.get("审核日期"))
|
||||||
|
if pd.isna(review):
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
h = _stable_int(code) % 10000
|
||||||
|
reg = review - pd.Timedelta(days=3 + (h % 6))
|
||||||
|
occ = reg - pd.Timedelta(days=1 + (h % 12))
|
||||||
|
unit = str(row.get("单位名称", "")).strip()
|
||||||
|
injury = str(row.get("伤害表现", "") or "").strip()
|
||||||
|
flags = infer_sae_flags(injury)
|
||||||
|
ae_rows.append(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"reportCode": code,
|
||||||
|
"occurrenceDate": _fmt(occ),
|
||||||
|
"registrationDate": _fmt(reg),
|
||||||
|
"unitName": unit,
|
||||||
|
"businessUnit": str(row.get("事业线", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"productName": str(row.get("产品名称", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"registrationNo": str(row.get("注册证编号/曾用注册证编号", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"model": str(row.get("型号", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"batchNo": str(row.get("产品批号", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"injuryExpression": injury,
|
||||||
|
"deviceFailure": str(row.get("器械故障表现", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"reviewDate": _fmt(review),
|
||||||
|
"province": resolve_province(unit) or "（未映射）",
|
||||||
|
**flags,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
adm_rows: list[dict] = []
|
||||||
|
for _, row in adm_df.iterrows():
|
||||||
|
md = row.get("MaterialDesc")
|
||||||
|
pname = map_material_to_product(str(md) if md == md else "", canonical_products)
|
||||||
|
adm_rows.append(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"year": int(row["Year"]),
|
||||||
|
"month": int(row["Month"]),
|
||||||
|
"hospitalName": str(row.get("HospitalName", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"dealerName": str(row.get("DealerName", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"province": str(row.get("Province", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"bu": str(row.get("BU", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"productName": pname,
|
||||||
|
"cyQty": float(row.get("CY Qty", 0) or 0),
|
||||||
|
"lyQty": float(row.get("LY Qty", 0) or 0),
|
||||||
|
"growthQtyPct": round(float(row.get("Growth% Qty", 0) or 0) * 100, 4),
|
||||||
|
"cyAmt": float(row.get("CY Amt", 0) or 0),
|
||||||
|
"growthAmtPct": round(float(row.get("Growth% Amt", 0) or 0) * 100, 4),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
def yn_to_bool(v) -> bool:
|
||||||
|
s = str(v).strip()
|
||||||
|
return s == "是" or s.lower() == "true" or s == "1"
|
||||||
|
|
||||||
|
cmp_rows: list[dict] = []
|
||||||
|
for _, row in cmp_df.iterrows():
|
||||||
|
reg = _d(row.get("C3登记日期"))
|
||||||
|
if pd.isna(reg):
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
close = _d(row.get("关闭日期"))
|
||||||
|
survey = _d(row.get("调查报告完成日期"))
|
||||||
|
if pd.isna(close):
|
||||||
|
close = survey if not pd.isna(survey) else reg
|
||||||
|
cmp_rows.append(
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"c3Code": str(row.get("C3编号", "")).strip(),
|
||||||
|
"model": str(row.get("型号", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"batchNo": str(row.get("批号", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"registrationNo": str(row.get("注册证号", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"productName": str(row.get("产品名称", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"hospitalName": str(row.get("医院名称", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"faultType": str(row.get("故障类型", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"registerDate": _fmt(reg),
|
||||||
|
"isAe": yn_to_bool(row.get("是否不良事件")),
|
||||||
|
"conclusion": str(row.get("调查结论（处理结果）", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"compensation": str(row.get("赔付结论", "") or "").strip(),
|
||||||
|
"closeDate": _fmt(close),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
(OUT_DIR / "ae.json").write_text(
|
||||||
|
json.dumps(ae_rows, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||||
|
encoding="utf-8",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
(OUT_DIR / "admission.json").write_text(
|
||||||
|
json.dumps(adm_rows, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||||
|
encoding="utf-8",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
(OUT_DIR / "complaint.json").write_text(
|
||||||
|
json.dumps(cmp_rows, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||||
|
encoding="utf-8",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
print("Wrote", len(ae_rows), "ae,", len(adm_rows), "admission,", len(cmp_rows), "complaint ->", OUT_DIR)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,143 @@
|
||||||
|
import { defineConfig, loadEnv } from 'vite'
|
||||||
|
import vue from '@vitejs/plugin-vue'
|
||||||
|
import path, { resolve } from 'path'
|
||||||
|
import { VitePWA } from 'vite-plugin-pwa'
|
||||||
|
import { readFileSync } from 'fs'
|
||||||
|
|
||||||
|
// https://vitejs.dev/config/
|
||||||
|
export default defineConfig(({ command, mode }) => {
|
||||||
|
// 加载环境变量
|
||||||
|
const env = loadEnv(mode, process.cwd(), '')
|
||||||
|
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
plugins: [
|
||||||
|
vue(),
|
||||||
|
VitePWA({
|
||||||
|
registerType: 'autoUpdate',
|
||||||
|
manifest: JSON.parse(readFileSync('./public/manifest.json', 'utf-8')),
|
||||||
|
workbox: {
|
||||||
|
// 增加文件大小限制以处理大文件
|
||||||
|
maximumFileSizeToCacheInBytes: 10 * 1024 * 1024, // 10MB
|
||||||
|
// 自定义缓存策略
|
||||||
|
runtimeCaching: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
urlPattern: /^https:\/\/fonts\.googleapis\.com\/.*/i,
|
||||||
|
handler: 'CacheFirst',
|
||||||
|
options: {
|
||||||
|
cacheName: 'google-fonts-cache',
|
||||||
|
expiration: {
|
||||||
|
maxEntries: 10,
|
||||||
|
maxAgeSeconds: 60 * 60 * 24 * 365 // <== 365 days
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
urlPattern: /^http:\/\/127\.0\.0\.1:8091\/.*/i,
|
||||||
|
handler: 'NetworkFirst',
|
||||||
|
options: {
|
||||||
|
cacheName: 'api-cache',
|
||||||
|
expiration: {
|
||||||
|
maxEntries: 50,
|
||||||
|
maxAgeSeconds: 60 * 60 * 24 // 24 hours
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
devOptions: {
|
||||||
|
enabled: true // 开发环境也启用 PWA
|
||||||
|
}
|
||||||
|
})
|
||||||
|
],
|
||||||
|
resolve: {
|
||||||
|
alias: {
|
||||||
|
'@': path.resolve(__dirname, 'src'),
|
||||||
|
},
|
||||||
|
extensions: ['.mjs', '.js', '.ts', '.jsx', '.tsx', '.json', '.vue']
|
||||||
|
},
|
||||||
|
server: {
|
||||||
|
port: 3000,
|
||||||
|
host: '0.0.0.0',
|
||||||
|
open: true,
|
||||||
|
proxy: {
|
||||||
|
'/api': {
|
||||||
|
target: 'http://127.0.0.1:8091',
|
||||||
|
changeOrigin: true,
|
||||||
|
rewrite: (path) => path.replace(/^\/api/, '')
|
||||||
|
},
|
||||||
|
// 添加日志以查看代理是否生效
|
||||||
|
onProxyReq(proxyReq, req, res) {
|
||||||
|
console.log('代理请求:', req.method, req.url);
|
||||||
|
},
|
||||||
|
onProxyRes(proxyRes, req, res) {
|
||||||
|
console.log('代理响应:', proxyRes.statusCode, req.url);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
fs: {
|
||||||
|
strict: true,
|
||||||
|
allow: ['..']
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
optimizeDeps: {
|
||||||
|
include: [
|
||||||
|
'vue',
|
||||||
|
'vue-router',
|
||||||
|
'pinia',
|
||||||
|
'@element-plus/icons-vue',
|
||||||
|
'element-plus'
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
build: {
|
||||||
|
// 生产环境禁用 sourcemap 以节省内存
|
||||||
|
sourcemap: mode === 'development',
|
||||||
|
chunkSizeWarningLimit: 3000,
|
||||||
|
// 启用压缩，减少输出文件大小
|
||||||
|
minify: 'terser',
|
||||||
|
terserOptions: {
|
||||||
|
compress: {
|
||||||
|
// 移除 console 和 debugger
|
||||||
|
drop_console: mode === 'production',
|
||||||
|
drop_debugger: true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
rollupOptions: {
|
||||||
|
// 配置 Rollup 以处理大型项目
|
||||||
|
maxParallelFileOps: 2, // 限制并行文件操作数量
|
||||||
|
input: {
|
||||||
|
main: resolve(__dirname, 'index.html'),
|
||||||
|
// 为每个模块生成独立的HTML入口
|
||||||
|
dashboard: resolve(__dirname, 'public/dashboard.html'),
|
||||||
|
crm: resolve(__dirname, 'public/crm.html'),
|
||||||
|
org: resolve(__dirname, 'public/org.html'),
|
||||||
|
task: resolve(__dirname, 'public/task.html'),
|
||||||
|
knowledge: resolve(__dirname, 'public/knowledge.html'),
|
||||||
|
email: resolve(__dirname, 'public/email.html'),
|
||||||
|
manager: resolve(__dirname, 'public/manager.html')
|
||||||
|
},
|
||||||
|
output: {
|
||||||
|
// 确保文件名包含 hash，实现自动缓存失效
|
||||||
|
entryFileNames: 'assets/[name]-[hash].js',
|
||||||
|
chunkFileNames: 'assets/[name]-[hash].js',
|
||||||
|
assetFileNames: 'assets/[name]-[hash].[ext]',
|
||||||
|
// 优化 chunk 分割策略
|
||||||
|
manualChunks: {
|
||||||
|
// 框架相关
|
||||||
|
'vue-vendor': ['vue', 'vue-router', 'pinia'],
|
||||||
|
// UI 组件库
|
||||||
|
'element-plus': ['element-plus', '@element-plus/icons-vue'],
|
||||||
|
// 图表库
|
||||||
|
'echarts': ['echarts'],
|
||||||
|
// 表格组件
|
||||||
|
'vxe-table': ['vxe-table'],
|
||||||
|
// 编辑器相关
|
||||||
|
'editor': ['@umoteam/editor'],
|
||||||
|
// 其他工具库
|
||||||
|
'utils': ['crypto-js', 'axios']
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
// 外部化一些大型依赖（如果可能）
|
||||||
|
external: []
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
})
|
||||||
Binary file not shown.
|
|
@ -0,0 +1,57 @@
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
from docx import Document
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def convert_md_to_docx(md_path: Path, docx_path: Path) -> None:
|
||||||
|
doc = Document()
|
||||||
|
|
||||||
|
lines = md_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
|
||||||
|
in_code = False
|
||||||
|
|
||||||
|
for raw in lines:
|
||||||
|
line = raw.rstrip("\n")
|
||||||
|
|
||||||
|
if line.strip().startswith("```"):
|
||||||
|
in_code = not in_code
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
if in_code:
|
||||||
|
p = doc.add_paragraph()
|
||||||
|
p.add_run(line)
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
if not line.strip():
|
||||||
|
doc.add_paragraph("")
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
if line.startswith("# "):
|
||||||
|
doc.add_heading(line[2:].strip(), level=1)
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
if line.startswith("## "):
|
||||||
|
doc.add_heading(line[3:].strip(), level=2)
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
if line.startswith("### "):
|
||||||
|
doc.add_heading(line[4:].strip(), level=3)
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
if line.startswith("- "):
|
||||||
|
doc.add_paragraph(line[2:].strip(), style="List Bullet")
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
s = line.lstrip()
|
||||||
|
if len(s) > 2 and s[0].isdigit() and s[1] == "." and s[2] == " ":
|
||||||
|
doc.add_paragraph(s[3:].strip(), style="List Number")
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
# Markdown table rows are preserved as plain text lines for compatibility.
|
||||||
|
doc.add_paragraph(line)
|
||||||
|
|
||||||
|
doc.save(str(docx_path))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
src = Path(r"d:\数据分析业务\ixa\药物警戒价值分析策略-正文.md")
|
||||||
|
dst = Path(r"d:\数据分析业务\ixa\药物警戒价值分析策略-正文.docx")
|
||||||
|
convert_md_to_docx(src, dst)
|
||||||
|
print(f"Written: {dst}")
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,217 @@
|
||||||
|
# 合规方向分析（落地说明）
|
||||||
|
|
||||||
|
> 本文档由《贝朗医疗数据分析策略》**合规维度**拆分而来，面向药物警戒/器械警戒与合规团队，用于指标口径统一、开发实现与页面文案设计。
|
||||||
|
> 质量、营销方向落地文件见 [质量方向分析.md](./质量方向分析.md)、[营销方向分析.md](./营销方向分析.md)；确认本文件结构与深度后，可按相同模板扩展。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 0 分析指标文档化的最佳实践（摘要）
|
||||||
|
|
||||||
|
在业界 KPI/指标管理实践中，单条指标建议至少具备以下要素，以保证「可复用、可对账、可演进」：
|
||||||
|
|
||||||
|
| 要素 | 说明 |
|
||||||
|
|------|------|
|
||||||
|
| **业务定义** | 指标回答什么问题、与哪条法规/内控要求对齐（避免仅写图表名）。 |
|
||||||
|
| **可计算定义** | 分子/分母、集合判定规则、是否去重（事件级/病例级/报告级）。 |
|
||||||
|
| **维度与粒度** | 时间桶（日/周/月/季/年）、地理、产品、注册证、BU、严重度等。 |
|
||||||
|
| **过滤条件** | 纳入/排除规则（如草稿、重复报告、测试数据）。 |
|
||||||
|
| **数据来源与字段** | 主表、关联键、字段映射；多源时明确主从与优先级。 |
|
||||||
|
| **实现注意点** | 空值、时区、工作日与自然日、匹配窗口、分母缺失时的处理。 |
|
||||||
|
| **输出形态** | 图/表/卡片/地图/阈值告警；建议刷新频率与受众。 |
|
||||||
|
| **页面呈现用途** | 给产品经理/前端的一句话：该模块帮助用户完成什么决策或动作。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
书写**计算逻辑**时的建议：
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **先定义统计单元**：例如「一条不良事件报告」「一例患者伤害」「一次投诉闭环」——同一屏上不要混用。
|
||||||
|
2. **公式显式化**：比例类写清分子分母；率类注明分母来源（销量、入院量、装机量等）及**口径版本**。
|
||||||
|
3. **匹配类规则写清算法**：键字段、模糊匹配策略、时间窗（±N 天）、一对多时的择优规则。
|
||||||
|
4. **与法规时限对齐**：将「15 天/45 天」等映射为可计算的日期差分规则，并单独配置节假日是否顺延（若业务需要）。
|
||||||
|
5. **版本化**：口径变更时保留指标编码（如 `CMP-AE-001`），避免历史报表不可比。
|
||||||
|
|
||||||
|
以下各节按「分析主题 → 指标清单」组织；每条指标均含**计算逻辑/方法**与**页面呈现用途**。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 1 策略定位与数据范围
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.1 业务目标
|
||||||
|
|
||||||
|
满足中国医疗器械不良事件监测相关法规与指南要求，支撑 **PSUR/定期风险评估**、**上报合规审计** 与 **趋势预警**；输出可被监管沟通引用的图、表与结构化指标。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.2 适用对象
|
||||||
|
|
||||||
|
药物警戒（PV）/器械警戒、注册与合规、医学安全、必要时联动质量与风险管理。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.3 主数据对象（与策略原文一致）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 对象 | 典型用途 |
|
||||||
|
|------|----------|
|
||||||
|
| 不良事件（AE）表 | 监管侧事件统计、严重度、伤害/故障分布、区域与趋势 |
|
||||||
|
| 投诉表 | 与 AE 交叉验证、上报时效起点、是否标记为不良事件 |
|
||||||
|
| 入院量/销售辅助数据 | **PPM 等发生率类指标的分母（暴露量）**，与 AE 产品在统一物料/产品维度对齐后汇总 |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.4 已定口径（全局默认，已确认）
|
||||||
|
|
||||||
|
以下口径适用于本文件全部指标，除非在单条指标中另行标注「例外」。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 项目 | 已定口径 |
|
||||||
|
|------|----------|
|
||||||
|
| **AE 主时间轴** | 以 **发生日期** 为准；年/季/月等时间桶均由该字段派生。 |
|
||||||
|
| **AE 统计单元** | **报告条数**（每条 AE 记录计 1，不做病例/患者去重，除非另建专项指标）。 |
|
||||||
|
| **PPM 分母** | **入院量**（与 AE 在同一产品对齐键上汇总同期入院量；汇总用 **Qty 或 Amt** 由数据模型择一固化并在报表脚注声明，全公司一致）。 |
|
||||||
|
| **获知日** | 采用 **登记日期**（作为法规/内控语境下「获知」在系统中的落库字段；用于上报时效类计算的起点，字段路径实现为 `不良事件.登记日期` 或主数据统一编码）。 |
|
||||||
|
| **SAE（严重不良事件）** | 按 **SAE 严重标准**判定，满足以下 **任一** 即归入 SAE 子集：**死亡**、**危及生命**、**导致残疾**、**导致住院或住院时间延长**（以 AE 表编码/多选字段 OR 逻辑汇总；底层码表由医学/PV 维护并与国家分类映射）。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**说明**：主题 G「上报时效」在可配对样本上，计算 **`Lag = T_end − 登记日期`**，其中 `T_end` 为企业认定的**报告闭环终点日**（建议配置为 `审核日期` 或「首次提交监管/国家系统日期」，二选一全司统一）；法规 15 天/45 天等阈值对该 `Lag` 适用，事件是否适用「紧急/死亡」更短时限仍由企业规则表配置。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 2 监管报告类分析（PSUR 与定期安全更新）
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.1 主题 A：总体事件趋势
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-101** | 不良事件报告数（按时间桶） | **分子**：时间过滤落在各时间桶内、符合纳入规则的 AE **报告条数**。**时间过滤字段**：**发生日期**。**分母**：无。**维度**：年/季/月。**过滤**：排除测试/重复标记（若有字段）。 | **趋势总览卡片/折线图**：回答「事件量是否异常上升」，作为 PSUR「总体趋势」章节的封面指标。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-102** | 不良事件报告数（按注册证号 × 年） | 对 AE 按 `注册证编号` 与 **`发生日期` 所在公历年**（发生年）分组计数。 | **堆叠或分面折线**：识别「哪一个注册证贡献主要增量」，支撑注册证分级监管与再评价讨论。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-103** | 不良事件报告数（按主要产品/BU × 时间桶） | 通过产品主数据将 AE 产品映射到 **产品线/BU**，按 **发生日期** 落入的时间桶计数 **报告条数**。 | **管理驾驶舱分 BU 视图**：向事业部同步安全负荷，用于资源与对外沟通优先级。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**实现注意**：监管报送若需「报告期」切片展示，可另建**辅助看板**按 `审核日期`/`录入日期` 复算，但与本文 **CMP-AE-*** 主口径不一致时须在页面显著标注，避免与按发生日的安全信号混读。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 主题 B：发生率 / PPM 与过程控制图（SPC）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-201** | 产品级不良事件 PPM | **公式**：`PPM = (AE 报告数 / 同期入院量) × 1,000,000`。**分子**：按 **发生日期** 落入统计期的 AE **报告条数**。**分母**：同一统计期、与 AE 经 **产品对齐键** 匹配后的 **入院量** 汇总值（Qty 或 Amt 由模型固化，全司一致）。无分母或分母为 0 时：仅展示分子并灰显「率」或显示「N/A」。**维度**：产品/SKU/注册证。 | **PPM 趋势折线 + 脚注声明分母为入院量及字段**：支撑 PSUR「发生率」叙述。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-202** | BU/产品线分组 PPM | 在 CMP-AE-201 基础上，分子为 BU 内 AE **报告条数**之和，分母为 BU 内 **入院量**之和，再计算 PPM（禁止先算 SKU PPM 再简单平均）。 | **事业部对比条形图**：同一尺度下比较不同 BU 的安全负荷是否正常。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-203** | PPM 的 SPC 控制图（规则可选 Western Electric/Nelson） | 以连续时间序列为子组（如按月）：子组内 AE 数与入院量与 CMP-AE-201 一致；对 PPM 序列计算中心线、控制限及判异标注。分母波动大时优先 **U 图/P 图**（按子组入院量加权）。 | **预警型折线控件**：当点出界或连续同侧时高亮，服务「趋势预警」与管理层简报。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.3 主题 C：器械故障类型与伤害表现分布
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-301** | TOP10 器械故障表现占比 | 对 AE 的「器械故障表现」字段规范化编码后计数，取 Top10；**占比** = 该类型计数 / 当期有效 AE 总数 ×100%。 | **横向柱状图**：PSUR「常见原因/故障」小节，快速列出需工程评估的故障类型。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-302** | 伤害表现频次表 | 对「伤害表现」字段计数；可按 **是否属于 SAE 严重标准**（见 §1.4）分层小计。 | **表格 + 导出**：与监管分类对齐，用于医学评审与说明书/IFU 风险提示更新。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.4 主题 D：伤害表现 × 器械故障表现 交叉矩阵（热力图）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-401** | 伤害-故障组合计数矩阵 | 构建二维表：行=伤害表现，列=器械故障表现，单元格 = 满足 `(伤害,故障)` 组合的 **AE 报告条数**（默认以 **发生日期** 落入统计期过滤）。**可选标准化**：单元格显示占行百分比或占总量百分比。 | **热力图**：一眼识别「哪类故障最常伴随哪类伤害」，支撑 CAPA 与临床风险沟通。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-402** | SAE 子集下的伤害-故障矩阵 | 在 CMP-AE-401 上仅保留满足 **§1.4 SAE 严重标准**（死亡 / 危及生命 / 导致残疾 / 导致住院或住院时间延长 **之一**）的 AE **报告条数**。 | **风险聚焦视图**：对接严重结局组合模式，用于紧急医学评估与对外报告要点。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-403** | 按产品分层的典型组合 | 对每个主要产品复制 CMP-AE-401/402，或提供产品筛选器后重算。 | **产品安全档案内嵌模块**：说明「该产品典型故障-伤害模式」，与 PSUR 产品章节一致。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
*策略原文第 5.1 节与本主题同一分析主线；实现时建议共用同一语义指标，避免两套口径。*
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.5 主题 E：严重不良事件（SAE）专项
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-501** | SAE 报告数（年/季） | 筛选满足 **§1.4 SAE 严重标准** 的 AE，按 **发生日期** 落入的年/季时间桶对 **报告条数** 计数。 | **SAE 趋势折线**：PSUR/风险管理会「严重事件」专段。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-502** | SAE 占全部 AE 比例 | `SAE 报告条数 / 当期全部 AE 报告条数 ×100%`；当期与桶边界均以 **发生日期** 为准。若 AE 表含非器械事件，先按业务规则限定器械范围再算。 | **占比卡片 + 趋势**：观察严重事件是否「量增」同时「占比增」。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-503** | SAE 分布（产品/医院/地区） | 在 SAE 子集（定义同 §1.4）上按维度聚合计数；可选 **SAE 率** = SAE 数 / 同期入院量（对齐键同 CMP-AE-201）。 | **地图/条形图**：定位高风险聚集点，支持现场调查与沟通名单。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.6 主题 F：分区域分布
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-601** | 省级 AE 报告数 | 按 **发生日期** 落入统计期的 AE，经省份（或医院→省份映射）聚合计 **报告条数**。 | **中国地图着色**：展示地理聚集，辅助供应链与批次假设。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-602** | 省级 AE 发生率（入院量分母） | `省 AE 报告条数 / 省入院量`；分子时间口径为 **发生日期**，分母为同期 **入院量** 按省汇总（字段 Qty/Amt 与产品对齐规则同 CMP-AE-201）。 | **地图 + 表格双视图**：区分「绝对量大」与「相对率高」，减少误判人口大省。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-603** | 区域 TOP 事件类型 | 对每个省，在该省当期 AE（**发生日期**）中取事件名称或故障类型的 TopN。 | **下钻表格**：从省到事件类型的快速穿透，用于区域医学联络准备材料。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.7 主题 G：投诉/不良事件上报时效性
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-701** | 单条 AE 上报滞后天数（获知→闭环） | **定义**：`Lag = T_end − 登记日期`。其中 **获知日** 已确认为 **`登记日期`**；`T_end` 为企业统一配置的**报告闭环终点日**（`审核日期` 或「首次提交监管/国家系统日期」二选一）。仅统计两日期均非空的 AE **报告条数**；若 `登记日期 > T_end` 则标为数据质量异常单。 | **直方图/箱线图**：展示从获知登记到闭环的滞后分布。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-702** | 法规时限合规率（15 天/45 天等） | 在 CMP-AE-701 可判定集合上，按事件分类（是否适用死亡/危及生命等**更短时限**，以企业规则表配置）分别比较 `Lag ≤ T`。**合规率** = 合规条数 / 可判定条数。 | **仪表盘阈值灯**：内控与审计应答「是否满足报告时限」。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-703** | 超窗案例清单 | 列出 `Lag > T` 的 AE **报告**及超窗天数、责任单元（若可解析）。 | **整改任务列表**：支持 CAPA 与流程 IT 改进闭环。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
*注：「15/45 天」是否顺延节假日可作为**可配置策略**，须在报表脚注固定输出；**与投诉 C3 登记的跨表时效**见 **CMP-CV-104**。*
|
||||||
|
|
||||||
|
**投诉–AE 配对场景的补充口径（可选）**：若需保留「投诉登记 → AE 闭环」视角，可单列 `Lag₂ = T_end − 投诉.C3登记日期`（仅匹配成功子集），与 CMP-AE-701 **并存展示**，避免与获知日=登记日期口径混淆。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.8 主题 H：注册证号安全档案（产品安全一览）
|
||||||
|
|
||||||
|
对每一 `注册证编号`，输出一组**并列指标**（适合「一行一证」表 + 详情下钻）：
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-801** | 注册证维度 AE 累计报告数 | 按注册证汇总 AE **报告条数**；时间窗默认按 **发生日期**（如近 12 个月或上市至今可选）。 | **安全档案主列**：快速对比各证事件量。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-802** | 注册证维度关联投诉数 | 投诉表按 `注册证号` 与所选时间窗计数（若投诉侧主时间轴与 AE **发生日期** 不一致，须在档案页脚注分别说明两条时间轴）。 | **档案并列列**：同一证下市场端反馈量，辅助「市场-监管」一体叙事。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-803** | 注册证维度 PPM | 同 CMP-AE-201，在注册证粒度聚合。 | **排序列**：识别相对暴露下事件偏高的证。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-804** | 注册证维度 SAE 占比 | 该证 SAE 数 / 该证 AE 总数。 | **风险标签**：触发再评价/说明书更新讨论的候选证。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-805** | 注册证维度主要故障/伤害文本（Top3） | 对子集取故障表现、伤害表现各 Top3 及占比。 | **档案摘要区**：供注册与医学在会议中口述「典型模式」。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**关联字段（与策略原文一致）**：不良事件.`注册证编号` ↔ 投诉.`注册证号`（需处理格式统一与历史别名映射）。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.9 主题 I：补充分析（可选数据源）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-AE-901** | 新产品上市后 AE/PPM 与对照 | 定义「新产品」列表（获批/首销日期），上市后按周或月统计：AE 数以 **发生日期** 落入窗口的 **报告条数** 为准；PPM 分母为同期 **入院量**（同 CMP-AE-201）。与同类老产品或全局基准对照（可选置信区间）。 | **上市安全监测专页**：支持 PMCF/上市后研究计划的证据展示。 |
|
||||||
|
| **CMP-AE-902** | CAPA 实施前后 AE 趋势对比 | 以 `实施完成日` 为断点，对比前后等长窗口的 AE **报告条数**或 PPM（AE 时间轴 **发生日期**；注意外部混杂，页面提示「关联非因果」）。 | **改进叙事图**：对内对外说明「已采取控制措施」的佐证材料。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3 合规行为分析：不良事件上报合规性审计
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.1 主题 J：投诉标记不良事件的「应报尽报」核对
|
||||||
|
|
||||||
|
**业务规则（与策略原文对齐）**：以投诉表中 `是否不良事件 = 是` 的记录为基准，检查在不良事件表中是否存在**可认定为同一事件**的对应记录。
|
||||||
|
|
||||||
|
**匹配逻辑建议（可配置）**：
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **强键**：`医院名称` ≈ `单位名称`（建议标准化：去空格、统一简称库）+ `产品名称` 一致 + `型号` 一致（若有）。
|
||||||
|
2. **时间窗**：`投诉.C3登记日期` 与 **`不良事件.发生日期`** 之差在 **±W 天**内（W 默认如 30，可配置），与全篇 AE **主时间轴**一致。
|
||||||
|
3. **一对多处理**：若多条 AE 命中，取 **`发生日期` 与投诉 C3 登记日期最接近** 的一条为「主匹配」；其余记为「重复报告」供人工复核。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **CMP-CV-101** | 疑似漏报条数 | 基准集合中，**无任何**满足匹配规则的 AE 记录的投诉条数。 | **审计高亮列表**：逐条进入调查与补报流程。 |
|
||||||
|
| **CMP-CV-102** | 漏报率 | `疑似漏报条数 / 基准集合总条数 ×100%`。 | **合规 KPI 卡片**：季度汇报内控与管理层。 |
|
||||||
|
| **CMP-CV-103** | 匹配成功条数 | 基准集合中存在 ≥1 条 AE 匹配的投诉数。 | **过程能力参考**：与漏报率互补，用于评估匹配规则是否过严。 |
|
||||||
|
| **CMP-CV-104** | 上报时效合规率（投诉-AE 配对子集） | 在匹配成功子集上：**优先**对 AE 使用 **CMP-AE-701/702**（`Lag = T_end − 登记日期`）计算合规率；若业务需展示「投诉通道起点」则并列计算 `Lag₂ = T_end − 投诉.C3登记日期` 的合规率并在 UI 标注双口径。 | **联接视图**：同时看「有没有报」与「报得是否及时」，并区分获知登记 vs 投诉登记起点。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**页面呈现用途（主题级）**：本分析模块整体用于回应《医疗器械不良事件监测和再评价管理办法》等法规中的**上报义务**内控证据，并可作为外审时的抽样框架说明。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4 与主策略文档的对应关系
|
||||||
|
|
||||||
|
| 主策略章节 | 本文档章节 |
|
||||||
|
|------------|------------|
|
||||||
|
| §2.1 用于监管报告（PSUR 各图表明细） | §2.1–§2.9 |
|
||||||
|
| §2.2 不良事件上报合规性审计 | §3.1 |
|
||||||
|
| §5.1 伤害表现 × 器械故障（与 §2.1.1 d 同一主线） | §2.4 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 5 仍建议在数据模型层固化的细节（非口径争议）
|
||||||
|
|
||||||
|
以下不影响 §1.4 已定业务口径，但需在 ETL/主数据 **一次拍板**，以保证全表可对账：
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **入院量汇总字段**：`Qty` 与 `Amt` 二选一作为 PPM 分母时的正式字段名及是否与财务口径一致。
|
||||||
|
2. **AE–入院量产品对齐键**：物料号、本地产品码或注册证映射层级，及无法匹配时的归属规则（入「未匹配」桶或排除）。
|
||||||
|
3. **SAE 判定实现**：AE 表上四个严重结局在字段层是四布尔、单选多级码表还是国家系统导出码；与 §1.4 四类的 SQL/规则表达式版本化存档。
|
||||||
|
4. **`T_end` 字段**：审核完成日与「首次上传国家系统日」择一后的系统字段名及跨系统对时规则。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
*文档版本：已纳入 §1.4 口径确认（发生日、报告条数、入院量分母、获知日=登记日期、SAE 四标准）；数仓命名与刷新 SLA 可另页维护。*
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,66 @@
|
||||||
|
# 综合分析（落地说明）
|
||||||
|
|
||||||
|
> 本文档由《贝朗医疗数据分析策略》**画像与综合（§6–§7）**及跨维度复盘需求拆分，面向管理层、PMO、PV/质量/市场联席例会，用于**把合规、质量、营销各页图表的结论集中呈现**，形成一页式「数据读法」清单。
|
||||||
|
> 维度落地文：[合规方向分析.md](./合规方向分析.md)、[质量方向分析.md](./质量方向分析.md)、[营销方向分析.md](./营销方向分析.md)。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 1 目标与边界
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.1 业务目标
|
||||||
|
|
||||||
|
- **汇总读数**：对已实现图表的输出做**同一数据源上的二次解读**，避免各业务线只带走各自截图、口径不一致。
|
||||||
|
- **支撑 §6–§7 演进**：当前版本以 **§7 综合联动**中的「多维度同屏复盘」为落点；**§6 客户画像**（高投诉高复购、赔付与增长）待数据字段齐备后接入同一汇总框架。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.2 边界（当前 Demo）
|
||||||
|
|
||||||
|
- 结论文案由前端 **`comprehensive-insights`** 规则基于 **`public/mock`** 聚合结果**自动生成**，属于**辅助阅读**而非审计结论；正式环境应可由规则引擎 + 人工批注替换。
|
||||||
|
- **占位图**（无 `optionBuilder`）不参与汇总列表。
|
||||||
|
- 每条结论建议控制在 **2～4 个要点**，与单图 `chartExplain`（取数范围/分析逻辑）互补：**后者讲口径，前者讲读法**。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 2 汇总列表的信息结构
|
||||||
|
|
||||||
|
综合页每条对应「一张已实现图」，列表字段建议固定为：
|
||||||
|
|
||||||
|
| 字段 | 说明 |
|
||||||
|
|------|------|
|
||||||
|
| **维度** | 合规 / 质量 / 营销 / 事件实质 |
|
||||||
|
| **所属分析页** | 与左侧菜单标题一致 |
|
||||||
|
| **图表名称** | 与页面卡片标题一致 |
|
||||||
|
| **图表 ID** | 与 `analysis-config` 中 `id` 一致，便于缺陷跟踪与版本对比 |
|
||||||
|
| **结论要点** | 无序列表，基于该图当前聚合结果的**规则化摘要**（见 §3） |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3 结论生成规则（原则）
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **一数一结论**：优先输出「总量/极值/占比/斜率」中业务最敏感的一类，避免复述图表标题。
|
||||||
|
2. **极值必报**：时间序列报峰值月份与数值；Top 图报 Top1 及与均值的倍数关系（若可算）。
|
||||||
|
3. **率类脚注**：凡含入院量分母，结论中点明「千件」或「占比」与 **CY Qty** 口径，与《质量/营销方向分析》一致。
|
||||||
|
4. **合规与质量分读**：AE 用发生日期、投诉用 C3 登记日期的图，结论中**不得合并**为同一句话的时间轴。
|
||||||
|
5. **弱数据提示**：样本量过小或分母为 0 时，结论单条提示「不宜过度解读」。
|
||||||
|
|
||||||
|
各 `chartId` 与具体规则表达式见源码 `analytics-demo-web/src/lib/comprehensive-insights.ts`（随图表迭代同步维护）。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4 与主策略章节的对应关系
|
||||||
|
|
||||||
|
| 主策略 | 本文档 / 前端 |
|
||||||
|
|--------|----------------|
|
||||||
|
| §6 安全维度客户画像 | 预留；待复购/赔付与入院联动字段稳定后接入汇总列表 |
|
||||||
|
| §7 综合联动分析 | **综合分析**页：多维度图表结论列表；后续可扩展双轴矩阵结论块 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 5 维护说明
|
||||||
|
|
||||||
|
- 新增图表时：在 `analysis-config.ts` 增加 `id` 后，于 **`comprehensive-insights.ts`** 注册同名 `chartId` 的结论生成函数（或显式标记「人工结论」占位）。
|
||||||
|
- 更换 **Excel→mock** 数据后，结论随聚合结果变化，**无需改文案模板**（阈值类除外）。
|
||||||
|
- 若需输出 Word/PPT，可由本列表导出 Markdown/CSV 再排版。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
*文档版本：与前端「画像与综合 → 综合分析」菜单一致。*
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,88 @@
|
||||||
|
# 营销方向分析（落地说明）
|
||||||
|
|
||||||
|
> 本文档由《贝朗医疗数据分析策略》**营销维度（§4）**拆分而来，面向市场、渠道、培训与客户成功团队，用于指标口径统一、开发实现与页面文案设计。
|
||||||
|
> 合规与质量维度分别见 [合规方向分析.md](./合规方向分析.md)、[质量方向分析.md](./质量方向分析.md)。
|
||||||
|
|
||||||
|
指标文档化要素（业务定义、可计算定义、维度、过滤、数据来源、实现注意点、输出形态、页面用途）建议与 [合规方向分析.md](./合规方向分析.md) **§0** 保持一致；下文各节按「分析主题 → 指标清单」展开，指标编码前缀 **`MKT-`**。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 1 策略定位与数据范围
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.1 业务目标
|
||||||
|
|
||||||
|
从**投诉**数据中识别可能与**使用培训、推广沟通、渠道服务**相关的信号（如「操作不当」集中、区域/经销商维度投诉率异常），支撑**培训计划、经销商辅导、产品说明书与数字化推广素材**的迭代；与质量方向的根因池（产品缺陷）**并列阅读**，避免将营销类信号误归为质量问题。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.2 适用对象
|
||||||
|
|
||||||
|
市场部、渠道/经销商管理、应用培训、医学教育、KA/区域销售、客户成功。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.3 主数据对象
|
||||||
|
|
||||||
|
| 对象 | 典型用途 |
|
||||||
|
|------|----------|
|
||||||
|
| **质量投诉表** | 调查结论、医院、产品、故障类型、C3登记日期；筛选「操作不当」子集 |
|
||||||
|
| **入院量表** | 将医院映射到 **Province、DealerName**；提供投诉率分母 **CY Qty**（或企业固化为 Amt） |
|
||||||
|
|
||||||
|
字段级清单与关联见 `#数据与表结构.md`。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.4 已定口径（全局默认）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 项目 | 建议口径 |
|
||||||
|
|------|----------|
|
||||||
|
| **投诉主时间轴** | **`C3登记日期`**（`registerDate`）；全篇营销投诉类指标默认一致。 |
|
||||||
|
| **投诉统计单元** | **投诉条数**（`c3Code` 唯一）。 |
|
||||||
|
| **「操作不当」子集** | 调查结论字段精确等于 **`操作不当`**（与主策略 §4.1 一致；若存在中英文混排需在 ETL 归一）。 |
|
||||||
|
| **医院 → 省 / 经销商** | 由入院量表按 **`HospitalName`** 聚合：对 **Province**、**DealerName** 取**众数**（出现频次最高）；一对多时在元数据层版本化存档。 |
|
||||||
|
| **率类分母** | **入院量 CY Qty** 在相同地理或经销商维度上汇总；演示与质量方向一致可用「件/千件」：**投诉条数 / CY Qty × 1000**；分母为 0 时该桶不计算率或标 N/A。 |
|
||||||
|
| **占比类** | 「操作不当占该产品全部投诉比例」= 该产品操作不当条数 / 该产品投诉总条数 ×100%。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 2 主题 A：操作不当与培训（主策略 §4.1）
|
||||||
|
|
||||||
|
> 回答：哪些医院、哪些经销商覆盖区域、哪些产品更需要**培训与使用支持**，而非单纯质量缺陷。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **MKT-OP-101** | 操作不当投诉医院 TopN | 子集：`调查结论 = 操作不当`；按 **`医院名称`** 计数投诉条数，降序取 TopN。 | **条形图**：培训现场名单与院内教育优先级。 |
|
||||||
|
| **MKT-OP-102** | 操作不当投诉经销商分布（条数） | 同上子集；每条投诉经 **`医院名称` → 入院量众数 DealerName`** 归入经销商后计数。 | **条形图**：渠道侧辅导与考核对象排序。 |
|
||||||
|
| **MKT-OP-103** | 经销商操作不当率（入院量分母） | 子集同上；**分子**=该经销商名下医院映射后的操作不当条数；**分母**=入院量表 **`DealerName`** 等于该经销商的 **CY Qty 汇总**；**率** = 分子/分母×1000（件/千件，与质量 QLT-SAL-901 量级一致便于对照）。 | **排序条形图**：识别「相对销量操作不当偏多」的经销商。 |
|
||||||
|
| **MKT-OP-104** | 产品操作不当占比 | 按 **`产品名称`**：`操作不当条数 / 该产品全部投诉条数 ×100%`；可设最小投诉量阈值再展示避免小样本。 | **条形图**：说明书/视频/数字化指导优先级。 |
|
||||||
|
| **MKT-OP-105**（可选） | 操作不当 × 故障类型 | 在操作不当子集上按 **`故障类型`** 计数 Top。 | **表格/条形**：判断是「通用操作」还是某类故障话术不清。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3 主题 B：区域与经销商投诉率（主策略 §4.2）
|
||||||
|
|
||||||
|
> 回答：哪些**省**、哪些**经销商**在「相对入院量」下投诉偏多，用于渠道储运、覆盖密度与客户支持资源的再分配（不等同于质量结论）。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **MKT-RG-201** | 省级投诉率（入院量分母） | **分子**：投诉经医院→**省**映射后的条数（可全量投诉或限定时间窗）。**分母**：入院量表同一 **Province** 的 **CY Qty** 汇总。**率** = 分子/分母×1000。 | **省级排名条形图/地图**：区域资源与活动排期。 |
|
||||||
|
| **MKT-RG-202** | 经销商投诉率（入院量分母） | **分子**：投诉经医院→**DealerName（众数）** 归类计数。**分母**：入院量表 **DealerName** 维度 **CY Qty** 汇总。**率** = 分子/分母×1000。 | **经销商排名**：辅导、仓储、配送假设的优先验证名单。 |
|
||||||
|
| **MKT-RG-203**（可选） | 省级投诉条数（不分母） | 仅计数，用于与 MKT-RG-201 对照区分「绝对量大」与「相对率高」。 | **并列卡片或表**：避免人口大省误判。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**实现注意**：同一医院在多经销商、多 BU 行中共存时，**众数规则**可能随月份切片变化，须在数据字典中固定；与质量方向 **医院×产品** 对齐键若不一致，应在页面脚注声明。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4 与主策略文档的对应关系
|
||||||
|
|
||||||
|
| 主策略章节 | 本文档章节 |
|
||||||
|
|------------|------------|
|
||||||
|
| §4.1 操作不当与投诉 | §2 |
|
||||||
|
| §4.2 区域与经销商投诉率 | §3 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 5 仍建议在数据模型层固化的细节
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **医院 → 经销商/省**：众数冲突时的优先级（如按最近业务月、按销量最大 BU）。
|
||||||
|
2. **City 维度**：主策略提及 City，可在二期将投诉经入院量映射到 **City** 复用 MKT-RG-201 公式。
|
||||||
|
3. **时间窗**：营销看板是否仅看「近 12 个月 C3登记」与入院同期对齐，需与质量方向默认窗一致或可配置。
|
||||||
|
4. **操作不当同义词**：培训不足、使用错误等是否合并入「操作不当」码表。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
*文档版本：与主策略 §4 及 `#数据与表结构.md` 字段对齐；前端演示见 `analytics-demo-web` 营销方向菜单。*
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,265 @@
|
||||||
|
# 贝朗医疗数据分析策略
|
||||||
|
|
||||||
|
## 1 策略结构总览
|
||||||
|
|
||||||
|
- 从合规、质量、营销角度进行分析，探索数据背后的“故事”；
|
||||||
|
- 基于分析形成一些画像：
|
||||||
|
a. “投诉行为”
|
||||||
|
b. “投诉人”
|
||||||
|
- 未来当收到一个新的投诉报告时，将会与画像匹配，以推动后续的处理过程更高效、准确、控制风险。
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
## 2 合规方向：药物警戒监管分析
|
||||||
|
|
||||||
|
> 目标：满足中国医疗器械不良事件监测法规要求，确保合规上报、趋势预警，支撑定期风险评估报告。
|
||||||
|
|
||||||
|
适用于药物警戒/器械警戒部门。
|
||||||
|
|
||||||
|
> **指标落地文档**：[合规方向分析.md](./合规方向分析.md)（各分析主题的指标编码、计算逻辑/方法与页面呈现用途说明）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.1 用于监管报告
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 2.1.1 PSUR撰写（符合中国医疗器械 PSUR 报告要求）
|
||||||
|
|
||||||
|
a. **总体趋势图**
|
||||||
|
- 年度/季度不良事件发生数趋势折线图
|
||||||
|
- 各主要产品/注册证号的年度事件数变化
|
||||||
|
|
||||||
|
b. **发生率/PPM 走势图**
|
||||||
|
- 产品级不良事件发生率（百万分之事件率，PPM）趋势图
|
||||||
|
- 按 BU/产品线分组的发生率控制图（SPC控制图）
|
||||||
|
|
||||||
|
c. **器械故障类型与伤害表现分布表**
|
||||||
|
- TOP 10 器械故障类型分布柱状图
|
||||||
|
- 各主要伤害表现（如出血、感染、空气栓塞等）频次表
|
||||||
|
|
||||||
|
d. **典型组合矩阵/热力图**
|
||||||
|
- 伤害表现 × 器械故障表现交叉热力图（字段、分层与监管对照等深化分析见 **5.1**）
|
||||||
|
|
||||||
|
e. **严重不良事件（SAE）专项分析**
|
||||||
|
- 严重伤害或死亡事件年度/季度趋势图
|
||||||
|
- 典型 SAEs 分布（按产品/医院/地区等维度）
|
||||||
|
|
||||||
|
f. **分区域分布地图/表**
|
||||||
|
- 按省份/城市的不良事件发生率地图
|
||||||
|
- 各区域 TOP 事件类型分布表
|
||||||
|
|
||||||
|
g. **投诉/不良事件上报时效性分析图**
|
||||||
|
- 上报时长分布箱线图/直方图（分 15天/45天等规限）
|
||||||
|
|
||||||
|
h. **注册证号安全档案表（产品安全一览）**
|
||||||
|
- 以注册证号为维度，汇总不良事件数、投诉数、发生率、严重事件占比、主要故障表现
|
||||||
|
- 关联字段：不良事件.注册证编号、投诉.注册证号
|
||||||
|
- 产出：每个注册证号的“安全性概况”一览；识别需重点监测或再评价的注册证
|
||||||
|
- 合规价值：对接 PSUR 与注册证维护、再评价要求
|
||||||
|
|
||||||
|
i. **补充说明类**
|
||||||
|
- 重点新产品上市后不良事件与发生率趋势对比图
|
||||||
|
- CAPA（纠正和预防措施）执行后的不良事件变化趋势图（可选，若有整改措施）
|
||||||
|
|
||||||
|
> 以上图/表建议结合主要产品线、监管重点，以及年度/季度时序变化展示，覆盖 PSUR 报告“总体趋势”、“主要风险”、“区域分布”、“常见原因”、“严重事件”等核心章节需求。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 合规行为分析
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 2.2.1 不良事件上报合规性审计
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：以投诉表的"是否不良事件=是"的记录为基准，验证是否每一条都能在不良事件表中找到对应记录（通过 医院+产品+型号+时间窗口 进行匹配）
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉.医院名称 → 不良事件.单位名称 | 投诉.产品名称 → 不良事件.产品名称 | 投诉.C3登记日期 → 不良事件.审核日期
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 漏报率（投诉标记为不良事件但在 AE 表中找不到对应记录）
|
||||||
|
- 上报时效（C3登记日期 vs 审核日期的时间差是否符合 15 天/紧急/45 天报告时限）
|
||||||
|
- **合规价值**：直接回应 NMPA《医疗器械不良事件监测和再评价管理办法》中的上报义务
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3 质量方向：产品质量提升分析
|
||||||
|
|
||||||
|
> 目标：通过数据驱动发现产品质量薄弱环节，指导 CAPA（纠正预防措施），提升产品可靠性。
|
||||||
|
|
||||||
|
> **指标落地文档**：[质量方向分析.md](./质量方向分析.md)（质量方向三层监测：批次溯源、产品/故障模式、趋势与升级路径；含指标编码、计算逻辑与页面用途）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.1 投诉集中性分析
|
||||||
|
|
||||||
|
基于质量投诉表。
|
||||||
|
|
||||||
|
a. 质量投诉的批号集中
|
||||||
|
b. 质量投诉的医院集中性
|
||||||
|
c. 质量投诉的产品集中性
|
||||||
|
d. 质量投诉的事件集中性
|
||||||
|
|
||||||
|
**e. 产品 × 故障类型 Pareto 分析**
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：对投诉数据按 **产品 × 故障类型** 进行 Pareto（二八）分析
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉.产品名称 × 投诉.故障类型
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 各产品 Top 3 故障类型及占比
|
||||||
|
- 全局 Pareto 图：哪些产品-故障组合贡献了 80% 的投诉量
|
||||||
|
- 聚焦 "渗漏""断裂""流速异常" 等高频故障的深层原因
|
||||||
|
- **质量价值**：指导质量改进优先级——把资源集中在贡献最大的缺陷类型上
|
||||||
|
|
||||||
|
**f. 批号维度的集中性**
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：按批号统计投诉数量和不良事件数量，识别"问题批次"
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉.批号、不良事件.产品批号
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 单批次投诉集中度分析（同一批号出现多次投诉）
|
||||||
|
- 问题批次的故障类型集中度
|
||||||
|
- **质量价值**：辅助生产过程质量回溯，触发批次调查
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.2 趋势分析
|
||||||
|
|
||||||
|
a. 首次出现报告的医院
|
||||||
|
b. 首次出现报告的产品
|
||||||
|
c. 过去一段时间内报告数量增长超过 20% 的产品
|
||||||
|
d. 过去一段时间内报告数量增长超过 20% 的区域
|
||||||
|
e. 批号维度的趋势：与上月对比，增长趋势超过 20% 的批号
|
||||||
|
f. 批号时间分布：是否某些时间段生产的批次质量波动更大
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.3 投诉行为分析
|
||||||
|
|
||||||
|
a. 按医院投诉量与销售量关系
|
||||||
|
|
||||||
|
b. 按医院投诉量与首次入院时间的关系（新市场 / 新入院产品的投诉预警）
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：利用入院量数据中的 LY Qty（去年数量）字段，识别新入院（去年销量为 0）的产品-医院组合，关联其投诉发生率
|
||||||
|
- **关联字段**：入院量（LY Qty=0 的记录 → HospitalName、MaterialDesc）× 投诉（医院名称、产品名称）
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 新入院产品组合列表
|
||||||
|
- 新入院 vs 存量产品的投诉率对比
|
||||||
|
- 新入院后首次投诉的时间分析——是否在入院初期投诉集中
|
||||||
|
- **营销价值**：为新产品入院制定标准化的培训与跟进计划，减少磨合期投诉
|
||||||
|
|
||||||
|
c. 医院投诉热点与销售增长的关联分析
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：分析投诉集中的医院，其销售增长趋势是否受到影响
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉（医院、时间）× 入院量（HospitalName、Growth% Amt、Growth% Qty）
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 高投诉医院的销售增长率 vs 低投诉医院的销售增长率对比
|
||||||
|
- 投诉率高的医院是否出现采购量下滑信号
|
||||||
|
- 投诉后的销量变化趋势（投诉发生后 3-6 个月的入院量变化）
|
||||||
|
- **营销价值**：量化投诉对客户关系和业务的影响，驱动客户关系修复
|
||||||
|
|
||||||
|
d. 投诉行为与处理结果的关系：是否赔偿与投诉动因关联
|
||||||
|
|
||||||
|
**e. 调查结论与产品/故障类型关系**
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：分析投诉调查结论的分布及其与产品、故障类型的关系
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉.调查结论 × 投诉.产品名称 × 投诉.故障类型
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 调查结论分布：产品缺陷成立 vs 未复现 vs 操作不当 vs 运输损伤 vs 资料不足
|
||||||
|
- **"产品缺陷成立"** 的投诉进一步按产品和故障类型细分，作为确认的质量问题池
|
||||||
|
- **"操作不当"** 的投诉识别培训需求
|
||||||
|
- **"运输损伤"** 的投诉识别供应链薄弱环节
|
||||||
|
- **"资料不足"** 的投诉审视样品返回与信息收集流程的改进空间
|
||||||
|
- **质量价值**：将模糊的"投诉"转化为分类明确的"质量改进项"
|
||||||
|
|
||||||
|
**f. 投诉处理成本分析**
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：分析赔付结论的分布及与产品、故障类型的关系
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉.赔付结论 × 投诉.产品名称 × 投诉.调查结论
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 各赔付类型（换货/折让/退款/无赔付/其他）占比
|
||||||
|
- "产品缺陷成立"结论下赔付方式分布
|
||||||
|
- 按产品的赔付频率排名——质量成本最高的产品
|
||||||
|
- **质量价值**：量化质量失败成本（COQ），驱动管理层投入改进资源
|
||||||
|
|
||||||
|
g. 高增长产品的质量风险前置预警（增长率与投诉率联动）
|
||||||
|
h. 投诉关闭后重复投诉率（同医院同产品）分析
|
||||||
|
i. 故障类型“首发时间”与“集中爆发时间”窗口识别
|
||||||
|
j. CY LE AMT 与投诉率偏差分析（销量预估与质量压力）
|
||||||
|
k. 样品返回数量与“产品缺陷成立”概率关系分析
|
||||||
|
l. 故障类型与赔付方式联动矩阵分析
|
||||||
|
m. 同产品不同型号的质量稳定性排名
|
||||||
|
n. 运输损伤类投诉在不同经销商间差异对比
|
||||||
|
o. 资料不足类投诉的信息缺口画像（缺失字段模式）
|
||||||
|
p. 投诉联系人角色（护士/工程师/设备科）与故障类型偏好分析
|
||||||
|
q. 多故障并发表现识别（同条投诉多症状共现）
|
||||||
|
r. 投诉发生时间与法定节假日/医疗高峰期（如春节、国庆、住院高峰）关联分析
|
||||||
|
s. 投诉描述文本中的潜在“批次/供应链异常”信号自动识别
|
||||||
|
t. 历史投诉中“同产品同批次”发生多起投诉的聚类与溯源分析
|
||||||
|
u. 投诉归口及流转效率分析——多节点审批/结案周期分布特征
|
||||||
|
v. 投诉中客户反馈新需求/改进建议的文本挖掘与分类
|
||||||
|
w. 投诉中的“医生/护士/患者”三方主诉分析，识别核心痛点归属
|
||||||
|
x. 投诉样本照片/附件的结构化分析（如照片缺失率、图片内容自动标签）
|
||||||
|
y. 同一医院内多品牌产品的投诉率交叉对比，识别品牌优势与短板
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.4 AE报告行为分析
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3.4.1 AE报告原因推测
|
||||||
|
|
||||||
|
a. 按医院报告量与销售量关系
|
||||||
|
b. 按医院报告量与首次入院时间的关系
|
||||||
|
c. 医院 AE 报告热点与销售增长的关联分析
|
||||||
|
d. 医院报告与处理结果的关系：是否赔偿与报告动因关联
|
||||||
|
e. 医院报告时间习惯分析：是否年底（如是，打上标签：为满足任务）
|
||||||
|
f. 不同事业线不良事件升级率对比（投诉合并不良事件的概率）
|
||||||
|
g. 不良事件与样品返回比例的相关性分析（证据链完整性）
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3.4.2 报告而不发起投诉原因分析
|
||||||
|
|
||||||
|
a. 事件名称
|
||||||
|
b. 事件结局
|
||||||
|
c. 报告时间
|
||||||
|
d. 医院、区域
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3.4.3 报告且同时投诉事件分析
|
||||||
|
|
||||||
|
a. 事件名称
|
||||||
|
b. 事件结局
|
||||||
|
c. 调查原因
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4 营销方向：市场沟通与推广分析
|
||||||
|
|
||||||
|
> 目标：从投诉和不良事件数据中发现可能由营销（使用培训不到位、推广方式、客户沟通）等因素导致的问题，反哺营销策略优化。
|
||||||
|
|
||||||
|
> **指标落地文档**：[营销方向分析.md](./营销方向分析.md)（MKT-OP / MKT-RG 指标编码、计算逻辑与页面呈现用途）。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.1 操作不当与投诉
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：聚焦调查结论为 **"操作不当"** 的投诉，分析其在不同医院、不同经销商覆盖区域的分布
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉（调查结论=操作不当、医院名称）× 入院量（HospitalName、DealerName、Province）
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 操作不当投诉的医院分布——哪些医院使用培训可能不到位
|
||||||
|
- 通过入院量表关联经销商，识别哪些经销商区域操作不当投诉率较高
|
||||||
|
- 操作不当投诉占比高的产品，可能存在产品使用说明不清晰或培训支持不足
|
||||||
|
- **营销价值**：定向加强培训支持，优化产品操作培训材料，指导经销商管理
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.2 区域与经销商维度的投诉率比较
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：通过入院量数据中的省份和经销商信息，将投诉数据映射到区域和经销商维度
|
||||||
|
- **关联字段**：投诉.医院名称 → 入院量.Province / City / DealerName
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 各省份投诉率排名（投诉数/入院量）
|
||||||
|
- 各经销商覆盖区域的投诉率排名
|
||||||
|
- 识别投诉率异常高的区域——可能存在经销商储运不当或客户支持不足
|
||||||
|
- **营销价值**：优化渠道管理，对高投诉率经销商进行专项辅导或考核
|
||||||
|
|
||||||
|
## 5 事件实质分析
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5.1 伤害表现与器械故障的关联矩阵
|
||||||
|
|
||||||
|
- **分析内容**：构建 **伤害表现 × 器械故障表现** 的交叉矩阵（热力图），识别高频的伤害-故障组合；与 2.1.1 d 为同一分析主线，本节给出完整字段与产出口径
|
||||||
|
- **关联字段**：不良事件.伤害表现 × 不良事件.器械故障表现
|
||||||
|
- **分析产出**：
|
||||||
|
- 哪些器械故障最容易导致严重伤害
|
||||||
|
- 按产品分层后，各产品的典型故障-伤害模式
|
||||||
|
- 对照监管关注的伤害类型（感染、出血、空气栓塞等）进行重点标注
|
||||||
|
- **合规价值**：为不良事件风险评估提供量化依据，支撑 CAPA 优先级排序
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5.2 故障类型季节性分析
|
||||||
|
|
||||||
|
高温/潮湿季节是否更易渗漏或包装问题等季节性模式分析。
|
||||||
|
|
||||||
|
## 6 安全维度客户画像
|
||||||
|
|
||||||
|
> 与跨维度结论汇总的衔接见 [综合分析.md](./综合分析.md) §1.2（§6 画像能力预留说明）。
|
||||||
|
|
||||||
|
- 高投诉但高复购医院的客户忠诚画像分析
|
||||||
|
- 投诉赔付方式对后续采购增长的影响分析
|
||||||
|
|
||||||
|
## 7 综合联动分析
|
||||||
|
|
||||||
|
> **指标与结论文档**：[综合分析.md](./综合分析.md)（跨维度图表结论列表汇总、与 §6 画像扩展说明）。
|
||||||
|
|
||||||
|
- 构建“事件严重度-业务影响度”双轴优先级矩阵
|
||||||
|
- 构建“医院分层经营策略”建议（高风险治理型/高潜力增长型）
|
||||||
|
- 构建“质量成本-业务收益”平衡模型（赔付、退换、增长）
|
||||||
|
- 构建“监管风险热区地图”（按产品、区域、时间）
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,195 @@
|
||||||
|
# 质量方向分析（落地说明）
|
||||||
|
|
||||||
|
> 本文档由《贝朗医疗数据分析策略》**质量维度**拆分而来，面向质量、工程、供应链与 CAPA 负责人，用于指标口径统一、开发实现与页面文案设计。
|
||||||
|
> 「质量方向」三层监测链路指：**批次溯源 → 产品与故障模式监测 → 趋势与行为预警**，将投诉与（必要时）不良事件、入院量联动，支撑缺陷优先级、批次调查与改进闭环。
|
||||||
|
> 合规维度见 [合规方向分析.md](./合规方向分析.md)；营销维度见 [营销方向分析.md](./营销方向分析.md)（主策略 §4）。
|
||||||
|
|
||||||
|
指标文档化要素（业务定义、可计算定义、维度、过滤、数据源、实现注意点、输出形态、页面用途）建议与 [合规方向分析.md](./合规方向分析.md) **§0** 保持一致，下文各表按「分析主题 → 指标清单」展开。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 1 策略定位与数据范围
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.1 业务目标
|
||||||
|
|
||||||
|
通过数据驱动识别**产品质量薄弱环节**与**过程异常**（批号、产线、医院聚集等），指导 **CAPA** 与资源投入；输出可下钻至单条投诉/单批次的清单与趋势，并与（可选）不良事件交叉验证「市场反馈—监管报告」一致性。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.2 适用对象
|
||||||
|
|
||||||
|
质量部、产品安全/可靠性工程、生产与供应链质量、医学事务（根因评审）、必要时联合 PV/合规做升级与漏报核对。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.3 主数据对象
|
||||||
|
|
||||||
|
| 对象 | 典型用途 |
|
||||||
|
|------|----------|
|
||||||
|
| **质量投诉表** | 批号/医院/产品/故障类型集中性、调查结论与赔付、处理周期、重复投诉 |
|
||||||
|
| **入院量表** | 投诉率分母（CY Qty / CY Amt 等）、新入院识别（LY Qty）、区域与经销商映射、销量增长 |
|
||||||
|
| **不良事件表** | 批号维度与投诉/AE 双计数、升级路径佐证、与合规文档中矩阵类分析衔接 |
|
||||||
|
|
||||||
|
字段级清单与三表关联见工作区 `#数据与表结构.md`。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.4 已定口径（全局默认，可与合规文档对齐）
|
||||||
|
|
||||||
|
以下适用于本文件全部指标，除非单条指标标注「例外」。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 项目 | 建议口径 |
|
||||||
|
|------|----------|
|
||||||
|
| **投诉主时间轴** | 以 **`C3登记日期`** 作为趋势、集中性、率类指标的默认时间过滤字段；结案效率类指标可并列使用 **`关闭日期`** / **`调查报告完成日期`**，并在 UI 脚注区分。 |
|
||||||
|
| **投诉统计单元** | **投诉条数**（以 **`C3编号`** 唯一；同屏不混用「例数」汇总除非单独定义）。 |
|
||||||
|
| **集中性分析的有效集合** | 默认排除测试数据（若有标记字段）；**投诉状态**可按业务选择「含调查中」或「仅已关闭」，全公司一致并在报表声明。 |
|
||||||
|
| **投诉率分母** | 与入院量关联时，分母为同期、与投诉在 **医院 + 产品（或物料）** 对齐键上汇总的 **CY Qty 或 CY Amt**（二选一固化，与合规侧 PPM 分母策略协调，避免同一管理层看板两套分母字段）。 |
|
||||||
|
| **新入院组合** | 入院量表中 **`LY Qty = 0`** 且当年 **`CY Qty > 0`** 的 **HospitalName + MaterialDesc（或产品名称映射）** 记为「新入院产品-医院组合」；与策略 §3.3 b 一致。 |
|
||||||
|
| **环比增长阈值** | 策略原文「增长超过 20%」落地为：`(当期计数 − 对比期计数) / NULLIF(对比期计数, 0) ≥ 0.2`；**对比期**默认取「等长上一时间窗」（如本月 vs 上月、本季 vs 上季），可配置为同比。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**不良事件在质量方向分析中的角色**：用于 **批号双源对照**、**升级率** 及与合规侧 **伤害×故障矩阵**（见合规文档 §2.4 / 主策略 §5.1）的叙事衔接；AE 主时间轴仍以合规文件 §1.4 为准（**发生日期**），与投诉的 **C3登记日期** 混用须在页面标注双时间轴。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 2 层级一：批次与供应链溯源
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.1 主题 A：批号集中与「问题批次」识别
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-BTH-101** | 批号投诉条数排名 | 按 **`批号`**（投诉表）分组，在 **`C3登记日期`** 落入统计期的集合内对 **投诉条数** 计数，降序取 TopN。空批号可单列「未填批号」桶。 | **条形图 + 下钻清单**：快速锁定高频问题批，触发批次调查流程。 |
|
||||||
|
| **QLT-BTH-102** | 单批重复投诉率 | 对每条非空批号：`该批投诉条数 / 该批涉及医院去重数` 或 `该批投诉条数 / 该批产品入院量（若可对齐）`；二选一全司固化。**简单版**：批内投诉条数 ≥2 记为「重复投诉批次」并列表。 | **批次风险标签**：区分「单次孤立」与「同批多点爆发」。 |
|
||||||
|
| **QLT-BTH-103** | 问题批次故障结构 | 在 QLT-BTH-101 选中的批号子集上，对 **`故障类型`** 计数及占比。 | **堆叠条或饼图**：支撑根因假设（工艺 vs 运输 vs 原料）。 |
|
||||||
|
| **QLT-BTH-104** | 投诉批号 × AE 产品批号双计数 | 同一统计期内：投诉侧按 **`批号`** 计数；AE 侧按 **`产品批号`** 计数。通过 **产品名称（及可选型号）** 弱关联后并列展示（不要求逐条匹配）。 | **对照表**：质量与 PV 共看「同一产品批是否双通道上升」。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 主题 B：批号趋势与生产时段波动
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-BTH-201** | 批号投诉量环比增速 | 按批号聚合 **`C3登记日期`** 落入「本月」与「上月」的投诉条数，计算环比增速；筛选增速 **≥20%**（见 §1.4）的批号列表。 | **预警列表**：优先列入周质量例会。 |
|
||||||
|
| **QLT-BTH-202** | 批号首诉至峰值间隔 | 对每一批号：`首条 C3登记日期` 与 `该批投诉条数达峰月份` 的间隔（天/周）。 | **过程能力参考**：评估从露头到爆发的响应窗口是否足够。 |
|
||||||
|
| **QLT-BTH-203** | 生产/入库时段与批号质量波动（探索性） | 若有 **`批号→生产日期`** 映射表则按生产周/月聚合投诉条数；否则用 **C3登记月** 作为代理时间轴对高投诉批号聚类。**注意**：代理轴与真实生产周混淆风险须在脚注说明。 | **季节/产线波动图**：与主策略 §5.2「故障季节性」联动时，优先在 **故障类型 × 月份** 上复用同一套时间桶。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3 层级二：产品与故障模式（集中性与根因池）
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.1 主题 C：多维集中性（批号 / 医院 / 产品 / 事件）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-CNC-301** | 医院投诉集中度（HHI 或 TopN 占比） | 按 **`医院名称`** 计数投诉条数；可计算 **HHI** = Σ(份额²) 或 **Top5 医院占比**。时间过滤：**`C3登记日期`**。 | **地图/条形图**：识别「单点高压」医院，安排现场或培训。 |
|
||||||
|
| **QLT-CNC-302** | 产品投诉集中度 | 按 **`产品名称`**（或映射到 **MaterialDesc**）计数；可叠加 **BU** 分层。 | **Pareto 条形图**：与 QLT-PRD 系列共用产品排序逻辑。 |
|
||||||
|
| **QLT-CNC-303** | 事件/故障类型集中度 | 按 **`故障类型`** 或从 **`投诉详情`** 抽取的事件标签（若后续有 NLP）计数；Top10 及累计占比达 80% 的截断线（Pareto）。 | **全局缺陷雷达**：与 §3.2 主题 E 的「产品×故障」互补（一维 vs 二维）。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.2 主题 D：产品 × 故障类型 Pareto（二八分析）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-PRD-401** | 组合键投诉条数 | 维度 = **`产品名称` × `故障类型`**，统计期内对 **投诉条数** 求和；按条数降序。 | **Pareto 图（横轴为组合）**：展示「80% 投诉由哪些组合贡献」。 |
|
||||||
|
| **QLT-PRD-402** | 各产品 Top3 故障类型及占比 | 在每个 **`产品名称`** 内，对 **`故障类型`** 取 Top3，占比 = 该类型条数 / 该产品总投诉条数。 | **产品卡片矩阵**：研发与工程按产品认领改进项。 |
|
||||||
|
| **QLT-PRD-403** | 高频故障聚焦清单 | 在全局或 BU 子集上，筛选 **`故障类型`** ∈ {渗漏, 断裂, 流速异常, …}（码表可配置）且条数超阈值的组合。 | **CAPA 输入池**：与主策略 §3.1 e 示例故障对齐。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.3 主题 E：调查结论与质量改进项池
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-INV-501** | 调查结论分布 | 对 **`调查结论（处理结果）`** 计数及占比（产品缺陷成立 / 未复现 / 操作不当 / 运输损伤 / 资料不足等）。时间：**`C3登记日期`** 或 **`调查报告完成日期`**（二选一做「调查产出」视图时固定）。 | **堆叠柱（按时间）**：看结论结构是否恶化（如「产品缺陷成立」上升）。 |
|
||||||
|
| **QLT-INV-502** | 「产品缺陷成立」× 产品 × 故障 | 子集：`调查结论` = **产品缺陷成立**；按 **产品 × 故障类型** 计数。 | **已确认质量问题池**：DFMEA/PFMEA 与设计变更的输入。 |
|
||||||
|
| **QLT-INV-503** | 「操作不当」× 医院 / 产品 | 子集：`调查结论` = **操作不当**；按医院或产品聚合。 | **培训需求清单**：与营销 §4.1 可共用数据，页面受众不同。 |
|
||||||
|
| **QLT-INV-504** | 「运输损伤」× 经销商（若可关联） | 子集：`调查结论` = **运输损伤**；通过入院量 **`DealerName`** 与投诉医院映射后聚合。 | **物流薄弱环节看板**：与主策略 §3.3 n 一致方向。 |
|
||||||
|
| **QLT-INV-505** | 「资料不足」字段缺失模式 | 统计「资料不足」子集中 **`有样品返回`**、附件、关键文本为空等模式（字段可用时）。 | **流程 IT 改进**：减少反复补件。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.4 主题 F：质量失败成本（赔付与产品）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-CST-601** | 赔付方式分布 | 对 **`赔付结论`**（换货/折让/退款/无赔付/其他）计数及占比。 | **COQ 概览卡片**：管理层看质量失败外显成本结构。 |
|
||||||
|
| **QLT-CST-602** | 产品缺陷成立下的赔付结构 | 在 QLT-INV-502 同子集上交叉 **`赔付结论`**。 | **条形堆叠**：识别「高赔付+高缺陷成立」产品。 |
|
||||||
|
| **QLT-CST-603** | 按产品的赔付频次排名 | 按 **`产品名称`** 统计「非无赔付」条数或加权分数（若金额字段未来接入则替换为金额）。 | **质量成本最高产品榜**：资源分配与退市/改版讨论依据。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4 层级三：趋势、行为与升级路径
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.1 主题 G：首次报告与增长预警
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-TRN-701** | 首次出现投诉的医院 | 对每个 **`医院名称`**，取 **最小 `C3登记日期`** 落在统计期内且该医院历史（全量或滚动三年）此前无投诉则标记「首诉医院」。 | **新风险点清单**：客户成功或质量拜访优先级。 |
|
||||||
|
| **QLT-TRN-702** | 首次出现投诉的产品 | 同理对 **`产品名称`**（或物料）判定「首诉产品」。 | **新产品/新适应症暴露** 监测。 |
|
||||||
|
| **QLT-TRN-703** | 产品投诉量环比增长超 20% | 产品维度下对比 **等长两窗** 投诉条数，增速公式见 §1.4；输出超阈产品列表。 | **趋势预警表**：与主策略 §3.2 c 一致。 |
|
||||||
|
| **QLT-TRN-704** | 区域（省）投诉量环比增长超 20% | 投诉经医院映射 **`Province`**（入院量）后聚合；环比同 §1.4。 | **区域热力 + 列表**：供应链或渠道协同。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.2 主题 H：投诉关闭与重复投诉
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-RPT-801** | 同医院同产品重复投诉率 | 定义「重复」：`医院名称 + 产品名称` 在 **`关闭日期`** 后再次 **`C3登记日期`** 的新投诉（窗口如 90/180 天可配置）。**重复率** = 重复组合数 / 有关闭记录的组合数（定义需版本化）。 | **闭环有效性 KPI**：CAPA 是否真正止血。 |
|
||||||
|
| **QLT-RPT-802** | 投诉关闭周期分布 | `关闭日期 − C3登记日期`（天），在已关闭子集上直方图/箱线图。 | **流程效率**：与主策略 §3.3 u 方向一致。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.3 主题 I：入院量联动的质量信号（投诉率与新入院）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-SAL-901** | 医院×产品投诉率 | **分子**：统计期内该 **医院+产品** 投诉条数（**`C3登记日期`**）。**分母**：同期入院量 **CY Qty**（或 Amt）在相同对齐键上汇总。无分母时灰显。 | **散点或四象限**：识别「低销量高投诉」异常点。 |
|
||||||
|
| **QLT-SAL-902** | 新入院组合投诉率 vs 存量 | 新入院定义见 §1.4；分别计算新入院组合与存量的 **投诉率**（分子分母同 QLT-SAL-901）。 | **新市场磨合风险**：与主策略 §3.3 b 营销价值并列展示时脚注受众。 |
|
||||||
|
| **QLT-SAL-903** | 新入院后首诉时间 | 对每个新入院组合，首条投诉的 **`C3登记日期`** 与入院首月的间隔分布。 | **入院后 30/60/90 天** 关怀与巡检依据。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.4 主题 J：AE 升级与证据链（与合规衔接）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------------|--------------|
|
||||||
|
| **QLT-AE-1001** | 投诉合并为不良事件比例（升级率） | **`是否不良事件 = 是`** 的投诉条数 / 总投诉条数（时间窗内）；可按 **BU** 分层。 | **升级文化/流程** 对比：各事业线是否愿报、敢报。 |
|
||||||
|
| **QLT-AE-1002** | 样品返回与调查结论关系 | 交叉 **`有样品返回`** / **`上报坏品数量`** 与 **`调查结论`**（卡方或简单占比表）。 | **证据链完整性**：与主策略 §3.4.1 g 一致。 |
|
||||||
|
| **QLT-AE-1003** | 医院 AE 报告量 vs 入院量 | AE 按 **`单位名称`** 与 **发生日期**（合规口径）计数；入院量同院同期分母；散点。**注意**：与投诉率时间轴不同，页面须双脚注。 | **报告行为异常点**（非直接质量结论）：识别需复核的报送模式。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**漏报与上报时效**：严格合规 KPI 仍以 [合规方向分析.md](./合规方向分析.md) **§3.1**（`CMP-CV-101`～`104` 等）为准；质量方向分析视图可 **嵌入同一语义指标** 或链接跳转，避免重复定义。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 5 扩展分析主题（指标池与优先级建议）
|
||||||
|
|
||||||
|
主策略 §3.3 中 **g–y**、§3.4.2、§3.4.3、§5.2 等属于**深化与探索**能力，建议按价值—难度矩阵分期：
|
||||||
|
|
||||||
|
| 分期 | 主题摘要 | 说明 |
|
||||||
|
|------|----------|------|
|
||||||
|
| **一期** | 高增长产品投诉联动、重复投诉、关闭周期、文本关键词规则（批次/供应链信号） | 与现有字段强相关，易验收。 |
|
||||||
|
| **二期** | 故障首发/爆发窗口、CY LE AMT 偏差、多故障并发、经销商运输对比 | 需更多时间窗配置或统计规则。 |
|
||||||
|
| **三期** | 投诉描述 NLP、附件/照片结构化、跨品牌医院对比 | 依赖模型与外部数据。 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**季节性（主策略 §5.2）**：建议落地为 **`故障类型` × `月份`** 的投诉条数热力图，时间轴用 **`C3登记月份`**；与 **QLT-BTH-203** 共用月份维度以便对照。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 6 与主策略文档的对应关系
|
||||||
|
|
||||||
|
| 主策略章节 | 本文档章节 |
|
||||||
|
|------------|------------|
|
||||||
|
| §3.1 投诉集中性（含 Pareto、批号与 AE） | §2.1、§3.1–§3.2 |
|
||||||
|
| §3.2 趋势分析 | §2.2、§4.1 |
|
||||||
|
| §3.3 投诉行为（调查结论、成本、重复投诉等） | §3.3–§3.4、§4.2、§4.3；营销侧重条目见主策略 §4 |
|
||||||
|
| §3.4 AE 报告行为（与质量方向交叉部分） | §4.4 |
|
||||||
|
| §5.2 故障类型季节性 | §5 扩展分期说明 |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 7 仍建议在数据模型层固化的细节
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **投诉 ↔ 入院量产品对齐键**：`产品名称` 精确匹配 vs **MaterialDesc** 映射表；未匹配入桶规则。
|
||||||
|
2. **批号为空率**与是否强制校验（影响 QLT-BTH-* 覆盖率）。
|
||||||
|
3. **`调查结论`、`赔付结论`** 码表与中英文口径统一（ETL 清洗规则版本化）。
|
||||||
|
4. **重复投诉** 的时间窗与「同一条重开」业务规则（是否算 1 条还是 2 条）。
|
||||||
|
5. **QLT-AE-1003** 与合规侧 AE 统计单元（报告条数）一致，避免与投诉条数混读。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
*文档版本：与主策略 §3 质量方向及 `#数据与表结构.md` 字段对齐；前端演示见 `analytics-demo-web` 质量方向与事件实质菜单；具体数仓表名与刷新 SLA 可另页维护。*
|
||||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,185 @@
|
||||||
|
#数据与表结构
|
||||||
|
## 一、数据概览
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.1 数据源
|
||||||
|
|
||||||
|
| 数据表 | Sheet | 记录数 | 时间范围 | 核心内容 |
|
||||||
|
|--------|-------|--------|----------|----------|
|
||||||
|
| 不良事件数据 | POWER BI 总信息 | 1,000 条 | 2023-12 ~ 2026-04 | 上报至监管的不良事件记录 |
|
||||||
|
| 入院量数据 | Sheet1 | 1,000 条 | 2024 ~ 2026（按月） | 各医院各产品的销售金额与数量 |
|
||||||
|
| 质量投诉数据 | complaint form | 1,000 条 | 2023-08 ~ 2026-04 | 客户质量投诉的全生命周期记录 |
|
||||||
|
|
||||||
|
所有数据为模拟数据，并且假设均已清理、规整完毕。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.2 各表字段清单
|
||||||
|
|
||||||
|
**不良事件表（13 字段）**
|
||||||
|
|
||||||
|
| 字段 | 说明 | 典型值 |
|
||||||
|
|------|------|--------|
|
||||||
|
| 报告编码 | 不良事件唯一编号 | SIM-2024-000001 |
|
||||||
|
| 单位名称 | 报告医院 | 15 家三甲医院 |
|
||||||
|
| 事业线 | 产品所属事业线 | 外科产品、透析产品、输液治疗、诊断/监测耗材 |
|
||||||
|
| 产品名称 | 涉及产品 | 13 种产品 |
|
||||||
|
| 注册证编号 | 产品注册证号 | 国械注进/国械注准 |
|
||||||
|
| 注册人 | 注册持有人 | 贝朗医疗（苏州）有限公司 |
|
||||||
|
| 型号 | 产品型号 | 30 种型号 |
|
||||||
|
| 产品批号 | 生产批号 | — |
|
||||||
|
| 伤害 | 是否造成伤害 | 全部为"是" |
|
||||||
|
| 伤害表现 | 伤害的临床表现 | 35 种表现（感染、出血、疼痛、静脉炎等） |
|
||||||
|
| 器械故障表现 | 器械故障描述 | 53 种故障表现 |
|
||||||
|
| 审核日期 | 事件审核日期 | — |
|
||||||
|
|
||||||
|
**入院量数据（24 字段）**
|
||||||
|
|
||||||
|
| 字段 | 说明 | 典型值 |
|
||||||
|
|------|------|--------|
|
||||||
|
| Year / Month | 销售年月 | 2024–2026 |
|
||||||
|
| HospitalName / HospitalCode | 医院名称及代码 | 10 家医院 |
|
||||||
|
| DealerName / DealerCode | 经销商名称及代码 | 8 家经销商 |
|
||||||
|
| Province / City | 省市 | 10 省市 |
|
||||||
|
| GlobalDivision | 全球事业部 | Avitum、Hospital Care、Aesculap |
|
||||||
|
| LocalDivision | 本地事业部 | 透析、输液治疗、外科 |
|
||||||
|
| BU | 业务单元 | Renal Care BU、IV Therapy BU、Surgical BU |
|
||||||
|
| ProductLine | 产品线 | 透析耗材、静脉输注、缝线与外科耗材、营养输注 |
|
||||||
|
| ProductLineType | 产品线类型 | 透析器、留置针、可吸收缝线等 8 种 |
|
||||||
|
| Material / MaterialDesc | 物料号 / 物料描述 | 8 种物料 |
|
||||||
|
| CY Amt / LY Amt | 当年/去年销售金额 | — |
|
||||||
|
| Growth Amt / Growth% Amt | 金额增长及增长率 | — |
|
||||||
|
| CY Qty / LY Qty | 当年/去年销售数量 | — |
|
||||||
|
| Growth Qty / Growth% Qty | 数量增长及增长率 | — |
|
||||||
|
| CY LE AMT | 当年最新预测金额 | — |
|
||||||
|
|
||||||
|
**质量投诉数据（31 字段）**
|
||||||
|
|
||||||
|
| 字段 | 说明 | 典型值 |
|
||||||
|
|------|------|--------|
|
||||||
|
| C3编号 | 投诉唯一编号 | C3-2026-000001 |
|
||||||
|
| 型号 / 批号 / 序列号 | 产品标识 | — |
|
||||||
|
| 生产企业名称 | 生产企业 | 贝朗医疗（苏州/上海） |
|
||||||
|
| 注册证号 | 产品注册证 | 国械注进/国械注准 |
|
||||||
|
| 产品名称 | 投诉产品 | 5 种核心产品 |
|
||||||
|
| 医院名称 | 投诉医院 | 10 家医院 |
|
||||||
|
| 投诉联系人 / 联系人电话 | 医院端联系方式 | — |
|
||||||
|
| 故障类型 | 故障大类 | 渗漏、断裂、流速异常、包装破损、连接不牢、堵塞、标签不清 |
|
||||||
|
| 投诉详情（中文） | 故障详细描述 | 自由文本 |
|
||||||
|
| 上报人 | 公司内上报人 | 护理部、临床工程、设备科、质控办 |
|
||||||
|
| BU | 业务单元 | Renal Care BU、IV Therapy BU、Surgical BU |
|
||||||
|
| C3登记日期 / C3登记月 | 投诉登记时间 | — |
|
||||||
|
| 是否不良事件 | 是否升级为不良事件 | 是(252条) / 否(748条) |
|
||||||
|
| 不良事件（否） | 未升级原因 | 未造成患者伤害、使用前发现、仅质量缺陷 |
|
||||||
|
| 上报坏品数量 / 坏品退回QA / 退回原厂 | 样品退回链路数量 | — |
|
||||||
|
| 调查报告完成日期 | 调查完成时间 | — |
|
||||||
|
| 调查报告（处理意见） | 英文处理意见 | Need more info、No defect found、Training reinforced |
|
||||||
|
| 调查报告中文（处理意见） | 中文处理意见 | — |
|
||||||
|
| 调查结论（处理结果） | 调查结论 | 产品缺陷成立、未复现、操作不当、运输损伤、资料不足 |
|
||||||
|
| 赔付结论 | 赔付方式 | 换货、折让、退款、无赔付、其他协商处理 |
|
||||||
|
| 关闭日期 | 投诉关闭时间 | — |
|
||||||
|
| 投诉状态 | 当前状态 | 已关闭、调查中、新建、待补充 |
|
||||||
|
| 有样品返回 | 是否有样品退回 | 是/— |
|
||||||
|
| 事业部 | 中文事业部名称 | 透析、输液治疗、外科 |
|
||||||
|
| 例数 | 涉及患者例数 | — |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 二、数据关系梳理
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.1 三张表用途说明
|
||||||
|
- 不良事件数据表来源于监管机构，最初报告者是医院，由医院向监管机构报告，监管机构再将报告创数给器械企业；
|
||||||
|
- 医院报告时间的原因有多种：
|
||||||
|
-确实为值得关注的不良事件，希望引起企业的重视；
|
||||||
|
-为了满足报告数量要求，满足监管部门的任务；
|
||||||
|
-与患者发生纠纷，将事件及时告知。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 入院数量表
|
||||||
|
- 本表数据为企业提供，数据准确；
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.3 质量投诉数据
|
||||||
|
- 数据真实性可以接受，不用担心虚假数据；
|
||||||
|
- 可能存在即为质量投诉，同时出现在不良事件报告中的数据。
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.1 三表关联关系图
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 三表数据关联分析
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **质量投诉数据 ↔ 入院量数据**
|
||||||
|
- 分析投诉率（某产品/医院的投诉数 ÷ 入院量），评估不同医院、产品或时间段下的投诉发生频率。
|
||||||
|
- 关键关联字段：医院名称、产品名称（需模糊匹配）、BU/事业部。
|
||||||
|
|
||||||
|
2. **不良事件数据 ↔ 入院量数据**
|
||||||
|
- 用于计算不良事件发生率，观察事件报告的分布与产品/医院相关性。
|
||||||
|
- 关键关联字段：医院名称、产品名称（需模糊匹配）、BU/事业部。
|
||||||
|
|
||||||
|
3. **质量投诉数据 ↔ 不良事件数据**
|
||||||
|
- 判断是否存在“同一投诉已升级为不良事件”的重合情形。重合部分有更高分析价值，可用于过程追溯和根因分析。
|
||||||
|
- 关键字段：投诉唯一编号、是否不良事件、医院名称、产品名称、注册证号、型号、批号、时间等。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 结构与字段关系交互图
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
(1) (3)
|
||||||
|
┌───────────────┐ 医院名称/产品名称 ┌───────────────┐
|
||||||
|
│ │◄──────────────────────────────────│ │
|
||||||
|
│ 入院量数据 │ │ 质量投诉数据 │
|
||||||
|
│ (Sales Data) │──────────────────────────────────►│ (Complaint) │
|
||||||
|
│ │ 医院名称/产品名称/BU/事业部 │ │
|
||||||
|
└───────────────┘ └───────────────┘
|
||||||
|
▲ │
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ (2) 是否不良事件/投诉编号/产品信息/时间
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
┌───────────────┐ 医院名称/产品/时间等 ┌──────┴────────┐
|
||||||
|
│ │◄─────────────────────────────────│ │
|
||||||
|
│ 不良事件数据 │ │ 质量投诉数据 │
|
||||||
|
│ (AdverseEvent)│─────────────────────────────────►│ (Complaint) │
|
||||||
|
│ │ 医院名称/产品/BU/事业部 │ │
|
||||||
|
└───────────────┘ └───────────────┘
|
||||||
|
▲
|
||||||
|
│
|
||||||
|
│
|
||||||
|
医院名称/产品名称/BU/事业部
|
||||||
|
│
|
||||||
|
┌───────────────┐
|
||||||
|
│ 入院量数据 │
|
||||||
|
└───────────────┘
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 关键关联字段详解
|
||||||
|
|
||||||
|
#### （一）强关联字段（可直接 Join）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 关联维度 | 表 A 字段 | 表 B 字段 | 匹配方式 | 重叠情况 |
|
||||||
|
|----------|-----------|-----------|----------|----------|
|
||||||
|
| **医院** | 入院量.HospitalName | 投诉.医院名称 | 精确匹配 | 10 家医院完全重叠 |
|
||||||
|
| **医院** | 入院量.HospitalName | 不良事件.单位名称 | 精确匹配 | 10 家重叠（不良事件多 5 家） |
|
||||||
|
| **医院** | 投诉.医院名称 | 不良事件.单位名称 | 精确匹配 | 10 家完全重叠 |
|
||||||
|
| **BU** | 入院量.BU | 投诉.BU | 精确匹配 | 3 个 BU 完全一致 |
|
||||||
|
| **事业部** | 入院量.LocalDivision | 投诉.事业部 | 精确匹配 | 透析、输液治疗、外科 |
|
||||||
|
| **型号** | 不良事件.型号 | 投诉.型号 | 精确匹配 | 7 个型号重叠 |
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
#### （二）投诉 → 不良事件的上下游关系
|
||||||
|
|
||||||
|
质量投诉数据中的 **"是否不良事件"** 字段是连接投诉表与不良事件表的核心业务逻辑：
|
||||||
|
- **"是"（252 条，25.2%）**：该投诉已升级为不良事件，理论上在不良事件表中应有对应记录
|
||||||
|
- **"否"（748 条，74.8%）**：未升级，原因记录在"不良事件（否）"字段
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.3 数据维度层级关系
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
GlobalDivision (Avitum / Hospital Care / Aesculap)
|
||||||
|
└─ LocalDivision / 事业部 (透析 / 输液治疗 / 外科)
|
||||||
|
└─ BU (Renal Care BU / IV Therapy BU / Surgical BU)
|
||||||
|
└─ ProductLine (透析耗材 / 静脉输注 / 缝线与外科耗材 / 营养输注)
|
||||||
|
└─ ProductLineType (透析器 / 留置针 / 可吸收缝线 / ...)
|
||||||
|
└─ Material / 产品名称 (血液透析器 1.4m² / ...)
|
||||||
|
└─ 型号 (HD-180 / Introcan Safety 20G / ...)
|
||||||
|
└─ 批号 (单个生产批次)
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
|
|
@ -0,0 +1,314 @@
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""按“生成入院量模拟数据.md”生成入院量模拟数据。"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
|
||||||
|
import random
|
||||||
|
from dataclasses import dataclass
|
||||||
|
from datetime import date
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
from openpyxl import Workbook
|
||||||
|
from openpyxl.utils import get_column_letter
|
||||||
|
|
||||||
|
ROOT = Path(__file__).resolve().parent
|
||||||
|
|
||||||
|
HEADERS = [
|
||||||
|
"Year",
|
||||||
|
"Month",
|
||||||
|
"HospitalName",
|
||||||
|
"HospitalCode",
|
||||||
|
"DealerName",
|
||||||
|
"DealerCode",
|
||||||
|
"Province",
|
||||||
|
"City",
|
||||||
|
"GlobalDivision",
|
||||||
|
"LocalDivision",
|
||||||
|
"BU",
|
||||||
|
"ProductLine",
|
||||||
|
"ProductLineType",
|
||||||
|
"Material",
|
||||||
|
"MaterialDesc",
|
||||||
|
"CY Amt",
|
||||||
|
"LY Amt",
|
||||||
|
"Growth Amt",
|
||||||
|
"Growth% Amt",
|
||||||
|
"CY Qty",
|
||||||
|
"LY Qty",
|
||||||
|
"Growth Qty",
|
||||||
|
"Growth% Qty",
|
||||||
|
"CY LE AMT",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@dataclass(frozen=True)
|
||||||
|
class Hospital:
|
||||||
|
name: str
|
||||||
|
code: str
|
||||||
|
province: str
|
||||||
|
city: str
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@dataclass(frozen=True)
|
||||||
|
class Dealer:
|
||||||
|
name: str
|
||||||
|
code: str
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@dataclass(frozen=True)
|
||||||
|
class MaterialProfile:
|
||||||
|
global_div: str
|
||||||
|
local_div: str
|
||||||
|
bu: str
|
||||||
|
product_line: str
|
||||||
|
product_line_type: str
|
||||||
|
material: str
|
||||||
|
material_desc: str
|
||||||
|
unit_price_low: float
|
||||||
|
unit_price_high: float
|
||||||
|
weight: int
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
HOSPITALS = [
|
||||||
|
Hospital("上海市第一人民医院", "H310001", "上海市", "上海市"),
|
||||||
|
Hospital("浙江大学医学院附属第二医院", "H330001", "浙江省", "杭州市"),
|
||||||
|
Hospital("四川大学华西医院", "H510001", "四川省", "成都市"),
|
||||||
|
Hospital("广东省人民医院", "H440001", "广东省", "广州市"),
|
||||||
|
Hospital("中南大学湘雅医院", "H430001", "湖南省", "长沙市"),
|
||||||
|
Hospital("山东大学齐鲁医院", "H370001", "山东省", "济南市"),
|
||||||
|
Hospital("西安交通大学第一附属医院", "H610001", "陕西省", "西安市"),
|
||||||
|
Hospital("南京鼓楼医院", "H320001", "江苏省", "南京市"),
|
||||||
|
Hospital("福建省立医院", "H350001", "福建省", "福州市"),
|
||||||
|
Hospital("郑州大学第一附属医院", "H410001", "河南省", "郑州市"),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
DEALERS = [
|
||||||
|
Dealer("上海睿康医疗器械有限公司", "D10001"),
|
||||||
|
Dealer("浙江和信医药科技有限公司", "D10002"),
|
||||||
|
Dealer("广州安泰医疗供应链有限公司", "D10003"),
|
||||||
|
Dealer("成都优诺医疗器械有限公司", "D10004"),
|
||||||
|
Dealer("南京博瑞医疗科技有限公司", "D10005"),
|
||||||
|
Dealer("济南康惠医疗设备有限公司", "D10006"),
|
||||||
|
Dealer("西安同泽医药贸易有限公司", "D10007"),
|
||||||
|
Dealer("福州海润医疗器械有限公司", "D10008"),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
MATERIALS = [
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Hospital Care",
|
||||||
|
"输液治疗",
|
||||||
|
"IV Therapy BU",
|
||||||
|
"静脉输注",
|
||||||
|
"留置针",
|
||||||
|
"MAT203145",
|
||||||
|
"一次性使用静脉留置针 20G",
|
||||||
|
36,
|
||||||
|
58,
|
||||||
|
160,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Hospital Care",
|
||||||
|
"输液治疗",
|
||||||
|
"IV Therapy BU",
|
||||||
|
"静脉输注",
|
||||||
|
"输液器",
|
||||||
|
"MAT203148",
|
||||||
|
"一次性使用精密过滤输液器",
|
||||||
|
22,
|
||||||
|
40,
|
||||||
|
150,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Hospital Care",
|
||||||
|
"输液治疗",
|
||||||
|
"IV Therapy BU",
|
||||||
|
"静脉输注",
|
||||||
|
"注射器",
|
||||||
|
"MAT203166",
|
||||||
|
"一次性使用无菌注射器 20ml",
|
||||||
|
4.5,
|
||||||
|
8.5,
|
||||||
|
110,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Avitum",
|
||||||
|
"透析",
|
||||||
|
"Renal Care BU",
|
||||||
|
"透析耗材",
|
||||||
|
"透析器",
|
||||||
|
"MAT301201",
|
||||||
|
"血液透析器 1.4m²",
|
||||||
|
145,
|
||||||
|
230,
|
||||||
|
130,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Avitum",
|
||||||
|
"透析",
|
||||||
|
"Renal Care BU",
|
||||||
|
"透析耗材",
|
||||||
|
"透析管路",
|
||||||
|
"MAT301216",
|
||||||
|
"血液透析管路 AV-SET",
|
||||||
|
85,
|
||||||
|
130,
|
||||||
|
90,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Aesculap",
|
||||||
|
"外科",
|
||||||
|
"Surgical BU",
|
||||||
|
"缝线与外科耗材",
|
||||||
|
"可吸收缝线",
|
||||||
|
"MAT402018",
|
||||||
|
"可吸收性外科缝线 3-0",
|
||||||
|
120,
|
||||||
|
180,
|
||||||
|
95,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Aesculap",
|
||||||
|
"外科",
|
||||||
|
"Surgical BU",
|
||||||
|
"缝线与外科耗材",
|
||||||
|
"非吸收缝线",
|
||||||
|
"MAT402026",
|
||||||
|
"非吸收性外科缝线 4-0",
|
||||||
|
88,
|
||||||
|
150,
|
||||||
|
85,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
MaterialProfile(
|
||||||
|
"Hospital Care",
|
||||||
|
"输液治疗",
|
||||||
|
"IV Therapy BU",
|
||||||
|
"营养输注",
|
||||||
|
"肠内营养器械",
|
||||||
|
"MAT203199",
|
||||||
|
"一次性使用肠内营养输液器",
|
||||||
|
26,
|
||||||
|
44,
|
||||||
|
70,
|
||||||
|
),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def weighted_materials() -> list[MaterialProfile]:
|
||||||
|
out: list[MaterialProfile] = []
|
||||||
|
for m in MATERIALS:
|
||||||
|
out.extend([m] * m.weight)
|
||||||
|
return out
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def quarter_factor(month: int) -> float:
|
||||||
|
if month in (10, 11, 12):
|
||||||
|
return 1.08
|
||||||
|
if month in (7, 8, 9):
|
||||||
|
return 1.03
|
||||||
|
return 1.0
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generate_rows(n: int, seed: int) -> list[list]:
|
||||||
|
rng = random.Random(seed)
|
||||||
|
mat_pool = weighted_materials()
|
||||||
|
years = [2024, 2025, 2026]
|
||||||
|
rows: list[list] = []
|
||||||
|
|
||||||
|
for _ in range(n):
|
||||||
|
year = rng.choice(years)
|
||||||
|
month = rng.randint(1, 12)
|
||||||
|
hospital = rng.choice(HOSPITALS)
|
||||||
|
dealer = rng.choice(DEALERS)
|
||||||
|
mat = rng.choice(mat_pool)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 数量：近似反映季度小幅波动
|
||||||
|
base_cy_qty = rng.randint(120, 2200)
|
||||||
|
cy_qty = int(round(base_cy_qty * quarter_factor(month)))
|
||||||
|
|
||||||
|
ly_is_zero = rng.random() < 0.05
|
||||||
|
if ly_is_zero:
|
||||||
|
ly_qty = 0
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
change_ratio_qty = rng.uniform(-0.28, 0.38)
|
||||||
|
ly_qty = max(1, int(round(cy_qty / (1 + change_ratio_qty))))
|
||||||
|
|
||||||
|
growth_qty = cy_qty - ly_qty
|
||||||
|
growth_pct_qty = 0 if ly_qty == 0 else round(growth_qty / ly_qty, 4)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 金额：与数量和物料单价相关，保证可解释性
|
||||||
|
unit_price_cy = rng.uniform(mat.unit_price_low, mat.unit_price_high)
|
||||||
|
cy_amt = round(cy_qty * unit_price_cy, 2)
|
||||||
|
|
||||||
|
if ly_qty == 0:
|
||||||
|
ly_amt = 0.0
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# 同一物料年度单价一般平稳波动
|
||||||
|
unit_price_ly = unit_price_cy * rng.uniform(0.92, 1.08)
|
||||||
|
ly_amt = round(ly_qty * unit_price_ly, 2)
|
||||||
|
|
||||||
|
growth_amt = round(cy_amt - ly_amt, 2)
|
||||||
|
growth_pct_amt = 0 if ly_amt == 0 else round(growth_amt / ly_amt, 4)
|
||||||
|
cy_le_amt = round(cy_amt * rng.uniform(0.90, 1.15), 2)
|
||||||
|
|
||||||
|
rows.append(
|
||||||
|
[
|
||||||
|
year,
|
||||||
|
month,
|
||||||
|
hospital.name,
|
||||||
|
hospital.code,
|
||||||
|
dealer.name,
|
||||||
|
dealer.code,
|
||||||
|
hospital.province,
|
||||||
|
hospital.city,
|
||||||
|
mat.global_div,
|
||||||
|
mat.local_div,
|
||||||
|
mat.bu,
|
||||||
|
mat.product_line,
|
||||||
|
mat.product_line_type,
|
||||||
|
mat.material,
|
||||||
|
mat.material_desc,
|
||||||
|
cy_amt,
|
||||||
|
ly_amt,
|
||||||
|
growth_amt,
|
||||||
|
growth_pct_amt,
|
||||||
|
cy_qty,
|
||||||
|
ly_qty,
|
||||||
|
growth_qty,
|
||||||
|
growth_pct_qty,
|
||||||
|
cy_le_amt,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return rows
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main() -> None:
|
||||||
|
today = date.today()
|
||||||
|
out_name = f"入院量数据-模拟1000条-{today:%Y%m%d}.xlsx"
|
||||||
|
out_path = ROOT / out_name
|
||||||
|
rows = generate_rows(1000, int(today.strftime("%Y%m%d")))
|
||||||
|
|
||||||
|
wb = Workbook()
|
||||||
|
ws = wb.active
|
||||||
|
ws.title = "Sheet1"
|
||||||
|
ws.append(HEADERS)
|
||||||
|
for row in rows:
|
||||||
|
ws.append(row)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 格式设置：金额/增长率显示友好
|
||||||
|
amt_cols = ["P", "Q", "R", "X"]
|
||||||
|
pct_cols = ["S", "W"]
|
||||||
|
for r in range(2, 1002):
|
||||||
|
for col in amt_cols:
|
||||||
|
ws[f"{col}{r}"].number_format = "#,##0.00"
|
||||||
|
for col in pct_cols:
|
||||||
|
ws[f"{col}{r}"].number_format = "0.00%"
|
||||||
|
|
||||||
|
for idx, _ in enumerate(HEADERS, start=1):
|
||||||
|
ws.column_dimensions[get_column_letter(idx)].width = 16
|
||||||
|
|
||||||
|
wb.save(out_path)
|
||||||
|
print(f"Written: {out_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,320 @@
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""生成贝朗相关产品模拟不良事件数据（合成数据，仅供分析/培训）。
|
||||||
|
|
||||||
|
依据：贝朗数据/生成不良事件模拟数据.md
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
|
||||||
|
import random
|
||||||
|
from datetime import date, timedelta
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
from openpyxl import Workbook
|
||||||
|
from openpyxl.utils import get_column_letter
|
||||||
|
|
||||||
|
ROOT = Path(__file__).resolve().parent
|
||||||
|
|
||||||
|
HEADERS = [
|
||||||
|
"报告编码",
|
||||||
|
"CC",
|
||||||
|
"单位名称",
|
||||||
|
"事业线",
|
||||||
|
"产品名称",
|
||||||
|
"注册证编号/曾用注册证编号",
|
||||||
|
"注册人",
|
||||||
|
"型号",
|
||||||
|
"产品批号",
|
||||||
|
"伤害",
|
||||||
|
"伤害表现",
|
||||||
|
"器械故障表现",
|
||||||
|
"审核日期",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 产品名：基于贝朗中国常见产品线及行业通用命名归纳；具体注册信息以 NMPA 为准（本表为模拟）
|
||||||
|
# events: (伤害表现K, 器械故障表现L)；J 列固定为「是」（见提示词）
|
||||||
|
PRODUCT_PROFILES: list[dict] = [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "输液治疗",
|
||||||
|
"name": "一次性使用静脉留置针",
|
||||||
|
"weight": 180,
|
||||||
|
"models": ("4251624", "4251625", "Introcan Safety 20G", "Introcan 18G"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("穿刺部位疼痛", "套管与导管座连接处渗漏"),
|
||||||
|
("血肿", "回血观察窗模糊影响血流判断"),
|
||||||
|
("出血", "针尖保护装置回弹不畅"),
|
||||||
|
("红斑", "肝素帽旋紧后微量渗液"),
|
||||||
|
("瘙痒", "延长管打折致滴速下降"),
|
||||||
|
("水肿", "留置针固定翼粘贴失效"),
|
||||||
|
("静脉炎", "导管腔内回血阻力增高"),
|
||||||
|
("局部感染征象", "三通接头裂纹"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "输液治疗",
|
||||||
|
"name": "一次性使用输液器",
|
||||||
|
"weight": 160,
|
||||||
|
"models": ("IS-7.0", "IS-5.0", "4053000"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("输液部位疼痛", "滴斗液面波动异常"),
|
||||||
|
("空气栓塞相关症状（已处理）", "管路接头松动致滴管内进气"),
|
||||||
|
("心悸", "流量调节轮锁止不良"),
|
||||||
|
("瘙痒", "精密过滤器外壳裂纹"),
|
||||||
|
("渗漏致皮肤红斑", "穿刺器与药瓶胶塞密封不严"),
|
||||||
|
("恶心", "滴速过快相关不适"),
|
||||||
|
("寒战", "输液管路可见异物附着"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "输液治疗",
|
||||||
|
"name": "一次性使用精密过滤输液器",
|
||||||
|
"weight": 90,
|
||||||
|
"models": ("PF-5.0", "PF-7.0"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("低血压", "过滤膜侧压力升高致滴速骤降"),
|
||||||
|
("头痛", "排气孔堵塞需二次排气"),
|
||||||
|
("胸闷", "侧孔进气不畅"),
|
||||||
|
("发热", "过滤器下游管路温度异常升高"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "输液治疗",
|
||||||
|
"name": "一次性使用输注延长管",
|
||||||
|
"weight": 70,
|
||||||
|
"models": ("EX-50cm", "EX-100cm"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("输注中断相关焦虑", "螺旋接口与泵管不匹配"),
|
||||||
|
("药物输注延迟", "延长管扭转触发流量报警"),
|
||||||
|
("局部肿胀", "接口渗液"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "输液治疗",
|
||||||
|
"name": "一次性使用肠内营养输液器",
|
||||||
|
"weight": 50,
|
||||||
|
"models": ("EN-SET-1.2", "EN-SET-2.0"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("腹胀", "营养袋接口与泵管连接处渗漏"),
|
||||||
|
("呕吐", "滴速传感器识别不稳定"),
|
||||||
|
("腹泻", "营养液温度偏低相关不适"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "透析产品",
|
||||||
|
"name": "血液透析器",
|
||||||
|
"weight": 120,
|
||||||
|
"models": ("Diacap Pro 1.3", "Diacap 1.4", "HD-180"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("透析中低血压", "跨膜压波动偏大"),
|
||||||
|
("出血", "动脉端管路接头渗液"),
|
||||||
|
("头痛", "透析液侧压力传感器报警"),
|
||||||
|
("肌肉痉挛", "透析器外壳细微裂纹"),
|
||||||
|
("恶心", "超滤率设置与监测不一致"),
|
||||||
|
("胸痛", "静脉压升高报警"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "透析产品",
|
||||||
|
"name": "血液透析浓缩液",
|
||||||
|
"weight": 60,
|
||||||
|
"models": ("BIC-35", "ACID-8L"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("恶心", "浓缩液桶盖密封条变形渗漏"),
|
||||||
|
("呕吐", "电导度监测短暂漂移"),
|
||||||
|
("低血压", "透析液成分配比异常相关不适"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "透析产品",
|
||||||
|
"name": "血液透析管路",
|
||||||
|
"weight": 55,
|
||||||
|
"models": ("AV-SET-A", "AV-SET-P"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("失血相关血红蛋白下降", "动脉壶液面持续下降"),
|
||||||
|
("出血", "泵管段磨损起皱"),
|
||||||
|
("寒战", "管路预冲残留气泡"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "外科产品",
|
||||||
|
"name": "可吸收性外科缝线",
|
||||||
|
"weight": 75,
|
||||||
|
"models": ("Novosyn 3-0", "Monosyn 4-0"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("切口裂开", "缝线结滑脱"),
|
||||||
|
("疼痛", "缝针弯曲"),
|
||||||
|
("出血", "线体断裂残留"),
|
||||||
|
("感染征象", "缝线张力过早丧失"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "外科产品",
|
||||||
|
"name": "非吸收性外科缝线",
|
||||||
|
"weight": 50,
|
||||||
|
"models": ("Premilene 3-0", "Dafilon 5-0"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("异物感", "线结切割组织"),
|
||||||
|
("水肿", "缝针与线体连接处松动"),
|
||||||
|
("红斑", "缝线表面粗糙刺激"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "外科产品",
|
||||||
|
"name": "一次性使用无菌手术膜",
|
||||||
|
"weight": 35,
|
||||||
|
"models": ("OP-FILM-45", "OP-FILM-60"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("皮肤红斑", "粘性不足边缘翘起"),
|
||||||
|
("疼痛", "去除敷料时皮肤撕脱"),
|
||||||
|
("瘙痒", "敷料下汗液积聚刺激"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "诊断/监测耗材",
|
||||||
|
"name": "一次性使用动脉采血器",
|
||||||
|
"weight": 30,
|
||||||
|
"models": ("ABG-3ml", "SAFE-ABG"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("血肿", "针头保护套脱落困难"),
|
||||||
|
("出血", "肝素化不足标本凝固需重新采血"),
|
||||||
|
("疼痛", "采血后桡动脉痉挛"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"line": "输液治疗",
|
||||||
|
"name": "一次性使用无菌注射器",
|
||||||
|
"weight": 25,
|
||||||
|
"models": ("10ml Luer", "20ml Luer"),
|
||||||
|
"events": [
|
||||||
|
("疼痛", "推杆卡顿致推注阻力骤增"),
|
||||||
|
("给药剂量偏差相关不适", "刻度印刷模糊"),
|
||||||
|
("局部肿胀", "针头与针座连接处渗漏"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
REGISTRANTS = (
|
||||||
|
"贝朗医疗（上海）国际贸易有限公司",
|
||||||
|
"贝朗爱敦（上海）医疗管理有限公司",
|
||||||
|
"贝朗医疗（苏州）有限公司",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
HOSPITALS = (
|
||||||
|
"上海市第一人民医院",
|
||||||
|
"浙江大学医学院附属第二医院",
|
||||||
|
"四川大学华西医院",
|
||||||
|
"广东省人民医院",
|
||||||
|
"华中科技大学同济医学院附属协和医院",
|
||||||
|
"中南大学湘雅医院",
|
||||||
|
"山东大学齐鲁医院",
|
||||||
|
"中国医科大学附属第一医院",
|
||||||
|
"西安交通大学第一附属医院",
|
||||||
|
"南京鼓楼医院",
|
||||||
|
"福建省立医院",
|
||||||
|
"重庆医科大学附属第一医院",
|
||||||
|
"天津市肿瘤医院",
|
||||||
|
"郑州大学第一附属医院",
|
||||||
|
"昆明医科大学第一附属医院",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
CC_POOL = (
|
||||||
|
"质量反馈",
|
||||||
|
"临床使用",
|
||||||
|
"包装标识",
|
||||||
|
"灭菌外观",
|
||||||
|
"物流储运",
|
||||||
|
"培训咨询",
|
||||||
|
"不良事件",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def weighted_products() -> list[dict]:
|
||||||
|
pool: list[dict] = []
|
||||||
|
for p in PRODUCT_PROFILES:
|
||||||
|
pool.extend([p] * p["weight"])
|
||||||
|
return pool
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def random_reg_number(rng: random.Random) -> str:
|
||||||
|
kinds = ("国械注进20", "国械注进201", "国械注准20", "国械注准201")
|
||||||
|
return f"{rng.choice(kinds)}{rng.randint(5, 9)}{rng.randint(100000, 999999)}"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def random_batch(rng: random.Random) -> str:
|
||||||
|
# 约 1% 概率重复上一批号（模拟同批聚集），其余唯一风格
|
||||||
|
return f"{rng.choice('ABCDEFGHJK')}{rng.randint(100000, 999999)}{rng.choice('0123456789')}"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def random_workday(rng: random.Random, end: date) -> date:
|
||||||
|
start = end - timedelta(days=365 * 2 + 120)
|
||||||
|
d = start + timedelta(days=rng.randint(0, (end - start).days))
|
||||||
|
while d.weekday() >= 5:
|
||||||
|
d -= timedelta(days=1)
|
||||||
|
return d
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def build_rows(n: int, rng: random.Random, end_d: date) -> list[list]:
|
||||||
|
pool = weighted_products()
|
||||||
|
rows: list[list] = []
|
||||||
|
prev_batch: str | None = None
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(1, n + 1):
|
||||||
|
prof = rng.choice(pool)
|
||||||
|
harm_k, device_fault = rng.choice(prof["events"])
|
||||||
|
code = f"SIM-2024-{i:06d}"
|
||||||
|
|
||||||
|
if prev_batch is not None and rng.random() < 0.01:
|
||||||
|
batch = prev_batch
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
batch = random_batch(rng)
|
||||||
|
prev_batch = batch
|
||||||
|
|
||||||
|
rows.append(
|
||||||
|
[
|
||||||
|
code,
|
||||||
|
rng.choice(CC_POOL),
|
||||||
|
rng.choice(HOSPITALS),
|
||||||
|
prof["line"],
|
||||||
|
prof["name"],
|
||||||
|
random_reg_number(rng),
|
||||||
|
rng.choice(REGISTRANTS),
|
||||||
|
rng.choice(prof["models"]),
|
||||||
|
batch,
|
||||||
|
"是",
|
||||||
|
harm_k,
|
||||||
|
device_fault,
|
||||||
|
random_workday(rng, end_d),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return rows
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main() -> None:
|
||||||
|
end_d = date.today()
|
||||||
|
rng = random.Random(int(end_d.strftime("%Y%m%d")))
|
||||||
|
out_name = f"不良事件数据-模拟1000条-{end_d:%Y%m%d}.xlsx"
|
||||||
|
out_path = ROOT / out_name
|
||||||
|
|
||||||
|
wb = Workbook()
|
||||||
|
ws = wb.active
|
||||||
|
assert ws is not None
|
||||||
|
ws.title = "POWER BI 总信息"
|
||||||
|
|
||||||
|
ws.append(HEADERS)
|
||||||
|
for row in build_rows(1000, rng, end_d):
|
||||||
|
ws.append(row)
|
||||||
|
|
||||||
|
m_col = HEADERS.index("审核日期") + 1
|
||||||
|
for r in range(2, 1002):
|
||||||
|
c = ws.cell(row=r, column=m_col)
|
||||||
|
if isinstance(c.value, date):
|
||||||
|
c.number_format = "YYYY-MM-DD"
|
||||||
|
|
||||||
|
for j, _ in enumerate(HEADERS, start=1):
|
||||||
|
ws.column_dimensions[get_column_letter(j)].width = min(28, 12 + len(HEADERS[j - 1]) // 2)
|
||||||
|
|
||||||
|
wb.save(out_path)
|
||||||
|
print(f"Written: {out_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,254 @@
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""按生成质量投诉模拟数据.md生成质量投诉模拟数据。"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
|
||||||
|
import random
|
||||||
|
from datetime import date, timedelta
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
from openpyxl import Workbook, load_workbook
|
||||||
|
from openpyxl.utils import get_column_letter
|
||||||
|
|
||||||
|
ROOT = Path(__file__).resolve().parent
|
||||||
|
TEMPLATE = ROOT / "质量投诉数据-表头.xlsx"
|
||||||
|
|
||||||
|
PRODUCTS = [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"division": "输液治疗",
|
||||||
|
"bu": "IV Therapy BU",
|
||||||
|
"name": "一次性使用静脉留置针",
|
||||||
|
"models": ["20G", "22G", "24G", "Introcan Safety 20G"],
|
||||||
|
"faults": [
|
||||||
|
("渗漏", "使用中发现连接处渗液，影响持续输注"),
|
||||||
|
("连接不牢", "与延长管连接后松动，需重复连接"),
|
||||||
|
("流速异常", "滴速不稳定，出现间断性停止"),
|
||||||
|
("包装破损", "开包前发现无菌包装破损"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"cases_max": 3,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"division": "输液治疗",
|
||||||
|
"bu": "IV Therapy BU",
|
||||||
|
"name": "一次性使用输液器",
|
||||||
|
"models": ["IS-5.0", "IS-7.0", "PF-5.0"],
|
||||||
|
"faults": [
|
||||||
|
("堵塞", "输液过程中阻力升高，液体无法正常滴注"),
|
||||||
|
("渗漏", "滴斗下方接口渗漏，需更换器械"),
|
||||||
|
("标签不清", "批号标签印刷不清，追溯困难"),
|
||||||
|
("流速异常", "调节轮无法稳定控制滴速"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"cases_max": 4,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"division": "透析",
|
||||||
|
"bu": "Renal Care BU",
|
||||||
|
"name": "血液透析器",
|
||||||
|
"models": ["1.3m²", "1.4m²", "HD-180"],
|
||||||
|
"faults": [
|
||||||
|
("连接不牢", "血路连接后出现轻度渗血风险"),
|
||||||
|
("断裂", "外壳边缘出现细微裂纹，已停止使用"),
|
||||||
|
("流速异常", "跨膜压波动导致透析流程中断"),
|
||||||
|
("包装破损", "透析器外包装密封不完整"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"cases_max": 2,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"division": "透析",
|
||||||
|
"bu": "Renal Care BU",
|
||||||
|
"name": "血液透析管路",
|
||||||
|
"models": ["AV-SET-A", "AV-SET-P"],
|
||||||
|
"faults": [
|
||||||
|
("渗漏", "动脉端管路连接位出现渗液"),
|
||||||
|
("堵塞", "泵管段阻力偏高触发报警"),
|
||||||
|
("连接不牢", "静脉端接头锁定后仍可松脱"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"cases_max": 2,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"division": "外科",
|
||||||
|
"bu": "Surgical BU",
|
||||||
|
"name": "可吸收性外科缝线",
|
||||||
|
"models": ["3-0", "4-0", "5-0"],
|
||||||
|
"faults": [
|
||||||
|
("断裂", "缝合过程中线体提前断裂"),
|
||||||
|
("标签不清", "规格标签与实际颜色识别困难"),
|
||||||
|
("包装破损", "单支包装封口松开，未使用"),
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"cases_max": 2,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
HOSPITALS = [
|
||||||
|
"上海市第一人民医院",
|
||||||
|
"浙江大学医学院附属第二医院",
|
||||||
|
"四川大学华西医院",
|
||||||
|
"广东省人民医院",
|
||||||
|
"中南大学湘雅医院",
|
||||||
|
"山东大学齐鲁医院",
|
||||||
|
"西安交通大学第一附属医院",
|
||||||
|
"南京鼓楼医院",
|
||||||
|
"福建省立医院",
|
||||||
|
"郑州大学第一附属医院",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
CONTACTS = ["张医生", "李护士长", "王老师", "陈医生", "赵工", "刘老师", "周护士"]
|
||||||
|
REPORTERS = ["设备科-赵工", "护理部-陈老师", "质控办-王老师", "临床工程-李工"]
|
||||||
|
MANUFACTURERS = [
|
||||||
|
"贝朗医疗（上海）国际贸易有限公司",
|
||||||
|
"贝朗医疗（苏州）有限公司",
|
||||||
|
"贝朗爱敦（上海）医疗管理有限公司",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
AE_NEG_REASONS = ["未造成患者伤害", "仅质量缺陷，无临床后果", "使用前发现缺陷，未接触患者"]
|
||||||
|
CONCLUSIONS = ["产品缺陷成立", "操作不当", "运输损伤", "未复现", "资料不足"]
|
||||||
|
PAYMENTS = ["无赔付", "换货", "折让", "退款", "其他协商处理"]
|
||||||
|
STATUS_POOL = ["新建", "调查中", "待补充", "已关闭"]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def rand_reg_no(rng: random.Random) -> str:
|
||||||
|
return f"国械注进20{rng.randint(15,26)}{rng.randint(100000,999999)}"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def rand_batch(rng: random.Random) -> str:
|
||||||
|
return f"{rng.choice('ABCDEFGH')}{rng.randint(1000000,9999999)}"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def rand_phone(rng: random.Random) -> str:
|
||||||
|
return f"1{rng.choice('3456789')}{rng.randint(100,999)}****{rng.randint(1000,9999)}"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def rand_serial(rng: random.Random, use_na: bool) -> str:
|
||||||
|
if use_na:
|
||||||
|
return "N/A"
|
||||||
|
return f"SN{rng.randint(10**9,10**10-1)}"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def choose_resolution(rng: random.Random, conclusion: str) -> tuple[str, str]:
|
||||||
|
if conclusion == "产品缺陷成立":
|
||||||
|
return "Replace", "更换同批次产品并加强到货检验"
|
||||||
|
if conclusion == "操作不当":
|
||||||
|
return "Training reinforced", "复测未见异常，建议规范操作培训"
|
||||||
|
if conclusion == "运输损伤":
|
||||||
|
return "Logistics improved", "判定为运输环节损伤，已优化包装与交付流程"
|
||||||
|
if conclusion == "未复现":
|
||||||
|
return "No defect found", "复测未见异常，建议持续观察后续批次"
|
||||||
|
return "Need more info", "现有证据不足，待补充样品及记录"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generate_rows(n: int, seed: int) -> list[list]:
|
||||||
|
rng = random.Random(seed)
|
||||||
|
rows: list[list] = []
|
||||||
|
today = date.today()
|
||||||
|
start = today - timedelta(days=980)
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(1, n + 1):
|
||||||
|
p = rng.choice(PRODUCTS)
|
||||||
|
fault, detail = rng.choice(p["faults"])
|
||||||
|
hospital = rng.choice(HOSPITALS)
|
||||||
|
c3_date = start + timedelta(days=rng.randint(0, (today - start).days))
|
||||||
|
c3_month = c3_date.strftime("%Y-%m")
|
||||||
|
|
||||||
|
is_ae = "是" if rng.random() < 0.28 else "否"
|
||||||
|
ae_no_reason = "" if is_ae == "是" else rng.choice(AE_NEG_REASONS)
|
||||||
|
|
||||||
|
status = rng.choices(STATUS_POOL, weights=[0.15, 0.25, 0.1, 0.5], k=1)[0]
|
||||||
|
report_done = None
|
||||||
|
closed_date = None
|
||||||
|
if status in ("调查中", "已关闭", "待补充"):
|
||||||
|
report_done = c3_date + timedelta(days=rng.randint(3, 45))
|
||||||
|
if status == "已关闭":
|
||||||
|
base = report_done if report_done else c3_date
|
||||||
|
closed_date = base + timedelta(days=rng.randint(1, 30))
|
||||||
|
|
||||||
|
bad_qty = rng.randint(1, 20)
|
||||||
|
sample_return = "是" if rng.random() < 0.78 else "否"
|
||||||
|
if sample_return == "否":
|
||||||
|
qa_qty = 0 if rng.random() < 0.95 else rng.randint(0, bad_qty)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
qa_qty = rng.randint(1, bad_qty)
|
||||||
|
factory_qty = rng.randint(0, qa_qty)
|
||||||
|
case_count = 1 if rng.random() < 0.85 else rng.randint(2, p["cases_max"])
|
||||||
|
|
||||||
|
conclusion = rng.choice(CONCLUSIONS)
|
||||||
|
payment = rng.choice(PAYMENTS)
|
||||||
|
opinion_en, opinion_cn = choose_resolution(rng, conclusion)
|
||||||
|
|
||||||
|
# make payment more coherent
|
||||||
|
if conclusion in ("未复现", "资料不足", "操作不当"):
|
||||||
|
payment = rng.choices(["无赔付", "其他协商处理", "折让"], weights=[0.7, 0.2, 0.1], k=1)[0]
|
||||||
|
elif conclusion == "产品缺陷成立":
|
||||||
|
payment = rng.choices(["换货", "退款", "折让", "无赔付"], weights=[0.5, 0.2, 0.2, 0.1], k=1)[0]
|
||||||
|
|
||||||
|
row = [
|
||||||
|
f"C3-{today:%Y}-{i:06d}",
|
||||||
|
rng.choice(p["models"]),
|
||||||
|
rand_batch(rng),
|
||||||
|
rand_serial(rng, use_na=("输液" in p["division"] and rng.random() < 0.6)),
|
||||||
|
rng.choice(MANUFACTURERS),
|
||||||
|
rand_reg_no(rng),
|
||||||
|
p["name"],
|
||||||
|
hospital,
|
||||||
|
rng.choice(CONTACTS),
|
||||||
|
rand_phone(rng),
|
||||||
|
fault,
|
||||||
|
detail,
|
||||||
|
rng.choice(REPORTERS),
|
||||||
|
p["bu"],
|
||||||
|
c3_date,
|
||||||
|
c3_month,
|
||||||
|
is_ae,
|
||||||
|
ae_no_reason,
|
||||||
|
bad_qty,
|
||||||
|
qa_qty,
|
||||||
|
factory_qty,
|
||||||
|
report_done,
|
||||||
|
opinion_en,
|
||||||
|
opinion_cn,
|
||||||
|
conclusion,
|
||||||
|
payment,
|
||||||
|
closed_date,
|
||||||
|
status,
|
||||||
|
sample_return,
|
||||||
|
p["division"],
|
||||||
|
case_count,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
rows.append(row)
|
||||||
|
return rows
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def template_headers() -> list[str]:
|
||||||
|
wb = load_workbook(TEMPLATE, read_only=True, data_only=True)
|
||||||
|
ws = wb.active
|
||||||
|
headers = [ws.cell(1, j).value for j in range(1, ws.max_column + 1)]
|
||||||
|
wb.close()
|
||||||
|
return headers
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main() -> None:
|
||||||
|
headers = template_headers()
|
||||||
|
today = date.today()
|
||||||
|
out_path = ROOT / f"质量投诉数据-模拟1000条-{today:%Y%m%d}.xlsx"
|
||||||
|
rows = generate_rows(1000, int(today.strftime("%Y%m%d")))
|
||||||
|
|
||||||
|
wb = Workbook()
|
||||||
|
ws = wb.active
|
||||||
|
ws.title = "complaint form"
|
||||||
|
ws.append(headers)
|
||||||
|
for r in rows:
|
||||||
|
ws.append(r)
|
||||||
|
|
||||||
|
# date columns
|
||||||
|
for r in range(2, 1002):
|
||||||
|
for col in ("O", "V", "AA"):
|
||||||
|
if ws[f"{col}{r}"].value:
|
||||||
|
ws[f"{col}{r}"].number_format = "YYYY-MM-DD"
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(1, len(headers) + 1):
|
||||||
|
ws.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = 16
|
||||||
|
|
||||||
|
wb.save(out_path)
|
||||||
|
print(f"Written: {out_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,253 @@
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
"""生成药品不良事件&投诉模拟数据（1000行）。"""
|
||||||
|
|
||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
|
||||||
|
import random
|
||||||
|
from datetime import date, timedelta
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
from openpyxl import Workbook, load_workbook
|
||||||
|
from openpyxl.utils import get_column_letter
|
||||||
|
|
||||||
|
ROOT = Path(__file__).resolve().parent
|
||||||
|
TEMPLATE = ROOT / "药品不良事件&投诉数据-表头.xlsx"
|
||||||
|
|
||||||
|
CASE_OWNERS = ["PV专员-张", "PV专员-李", "药物警戒-王", "PV经理-陈"]
|
||||||
|
REPORTERS = ["销售-赵", "医学联络-周", "医院上报-吴", "客服-郑"]
|
||||||
|
INBOUND = ["电话", "邮件", "销售反馈", "医疗机构上报", "监管转入"]
|
||||||
|
FEEDBACK_CODE = ["有效", "待补充", "无效"]
|
||||||
|
FIRST_FOLLOW = ["首次", "跟踪"]
|
||||||
|
EXPECTED = ["预期", "非预期"]
|
||||||
|
REPORT_TYPE = ["自发报告", "文献", "上市后研究", "其他"]
|
||||||
|
SERIOUS = ["是", "否"]
|
||||||
|
UNIT_TYPE = ["三级医院", "二级医院", "基层医疗机构", "药店", "其他"]
|
||||||
|
SEX = ["男", "女"]
|
||||||
|
ETHNIC = ["汉族", "回族", "满族", "壮族", "苗族", "其他"]
|
||||||
|
BOOL_YN = ["是", "否"]
|
||||||
|
YN_UNK = ["是", "否", "不详", "未再用"]
|
||||||
|
INFO_SRC = ["医务人员", "患者", "文献", "监管机构", "公司主动收集"]
|
||||||
|
IMPORTANT_INFO = ["肝功能异常", "肾功能异常", "妊娠", "过敏体质", "其他", "无"]
|
||||||
|
SUSPECT_COMBI = ["怀疑药品", "合并用药"]
|
||||||
|
DOSAGE_UNITS = ["mg", "ml", "片", "粒", "支"]
|
||||||
|
FREQ = ["qd", "bid", "tid", "qod", "每周一次"]
|
||||||
|
ROUTE = ["口服", "静脉滴注", "肌内注射", "皮下注射"]
|
||||||
|
|
||||||
|
DRUGS = [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"approval": "国药准字H20103001",
|
||||||
|
"generic": "头孢呋辛酯片",
|
||||||
|
"brand": "新福辛",
|
||||||
|
"form": "片剂",
|
||||||
|
"mfg": "贝朗制药（苏州）有限公司",
|
||||||
|
"dose_range": (250, 500),
|
||||||
|
"dose_unit": "mg",
|
||||||
|
"route": "口服",
|
||||||
|
"indications": ["呼吸道感染", "泌尿系感染"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"approval": "国药准字H20153077",
|
||||||
|
"generic": "甲硝唑氯化钠注射液",
|
||||||
|
"brand": "美舒宁",
|
||||||
|
"form": "注射剂",
|
||||||
|
"mfg": "贝朗医疗制药（上海）有限公司",
|
||||||
|
"dose_range": (100, 250),
|
||||||
|
"dose_unit": "ml",
|
||||||
|
"route": "静脉滴注",
|
||||||
|
"indications": ["腹腔感染", "术后感染预防"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"approval": "国药准字H20064211",
|
||||||
|
"generic": "左氧氟沙星氯化钠注射液",
|
||||||
|
"brand": "利复宁",
|
||||||
|
"form": "注射剂",
|
||||||
|
"mfg": "贝朗医疗制药（上海）有限公司",
|
||||||
|
"dose_range": (100, 200),
|
||||||
|
"dose_unit": "ml",
|
||||||
|
"route": "静脉滴注",
|
||||||
|
"indications": ["肺部感染", "皮肤软组织感染"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
REACTIONS = [
|
||||||
|
("皮疹", "Skin and subcutaneous tissue disorders", "皮肤及皮下组织类疾病"),
|
||||||
|
("恶心", "Gastrointestinal disorders", "胃肠系统疾病"),
|
||||||
|
("呕吐", "Gastrointestinal disorders", "胃肠系统疾病"),
|
||||||
|
("头晕", "Nervous system disorders", "神经系统疾病"),
|
||||||
|
("肝功能异常", "Hepatobiliary disorders", "肝胆系统疾病"),
|
||||||
|
("过敏反应", "Immune system disorders", "免疫系统疾病"),
|
||||||
|
("注射部位反应", "General disorders and administration site conditions", "全身性疾病及给药部位各种反应"),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
RESULTS = ["痊愈", "好转", "未好转", "不详", "死亡"]
|
||||||
|
SEVERITY = ["轻度", "中度", "重度"]
|
||||||
|
CONCLUSION = ["可能有关", "很可能有关", "无法评价", "待随访"]
|
||||||
|
PROV_CITY_DIST = [
|
||||||
|
("上海市", "上海市", "浦东新区"),
|
||||||
|
("浙江省", "杭州市", "西湖区"),
|
||||||
|
("广东省", "广州市", "越秀区"),
|
||||||
|
("四川省", "成都市", "武侯区"),
|
||||||
|
("江苏省", "南京市", "鼓楼区"),
|
||||||
|
("山东省", "济南市", "历下区"),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def template_headers() -> list[str]:
|
||||||
|
wb = load_workbook(TEMPLATE, read_only=True, data_only=True)
|
||||||
|
ws = wb.active
|
||||||
|
headers = [ws.cell(1, j).value for j in range(1, ws.max_column + 1)]
|
||||||
|
wb.close()
|
||||||
|
return headers
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def rand_date(rng: random.Random, start: date, end: date) -> date:
|
||||||
|
return start + timedelta(days=rng.randint(0, (end - start).days))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def make_row(i: int, rng: random.Random, today: date) -> list:
|
||||||
|
receipt = rand_date(rng, today - timedelta(days=900), today - timedelta(days=1))
|
||||||
|
entry = receipt + timedelta(days=rng.randint(0, 3))
|
||||||
|
submit = entry + timedelta(days=rng.randint(0, 5))
|
||||||
|
report_ha = "是" if rng.random() < 0.85 else "否"
|
||||||
|
due_adr = receipt + timedelta(days=rng.randint(3, 15)) if report_ha == "是" else None
|
||||||
|
|
||||||
|
first_follow = rng.choices(FIRST_FOLLOW, weights=[0.8, 0.2], k=1)[0]
|
||||||
|
serious_ae = rng.choices(SERIOUS, weights=[0.2, 0.8], k=1)[0]
|
||||||
|
|
||||||
|
age = rng.randint(18, 85)
|
||||||
|
birth = receipt - timedelta(days=365 * age + rng.randint(0, 364))
|
||||||
|
weight = round(rng.uniform(45, 95), 1)
|
||||||
|
|
||||||
|
reaction_date = receipt - timedelta(days=rng.randint(0, 20))
|
||||||
|
if reaction_date < today - timedelta(days=1200):
|
||||||
|
reaction_date = today - timedelta(days=1200)
|
||||||
|
|
||||||
|
result = rng.choices(RESULTS, weights=[0.4, 0.35, 0.15, 0.08, 0.02], k=1)[0]
|
||||||
|
death_time = None
|
||||||
|
death_cause = None
|
||||||
|
if result == "死亡":
|
||||||
|
death_time = reaction_date + timedelta(days=rng.randint(0, 15))
|
||||||
|
death_cause = rng.choice(["感染性休克", "呼吸衰竭", "多器官功能衰竭"])
|
||||||
|
|
||||||
|
has_hist = rng.random() < 0.28
|
||||||
|
has_family = rng.random() < 0.2
|
||||||
|
|
||||||
|
react_cn, pt, soc = rng.choice(REACTIONS)
|
||||||
|
drug = rng.choice(DRUGS)
|
||||||
|
|
||||||
|
med_start = reaction_date - timedelta(days=rng.randint(1, 30))
|
||||||
|
med_days = rng.randint(1, 30)
|
||||||
|
med_end = med_start + timedelta(days=med_days - 1)
|
||||||
|
|
||||||
|
serious_lv = "重度" if serious_ae == "是" else rng.choice(["轻度", "中度"])
|
||||||
|
province, city, district = rng.choice(PROV_CITY_DIST)
|
||||||
|
|
||||||
|
important = rng.choice(IMPORTANT_INFO)
|
||||||
|
important_other = "合并高脂血症" if important == "其他" else ""
|
||||||
|
|
||||||
|
report_date = submit + timedelta(days=rng.randint(0, 5))
|
||||||
|
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
rng.choice(CASE_OWNERS),
|
||||||
|
rng.choice(REPORTERS),
|
||||||
|
rng.choice(INBOUND),
|
||||||
|
receipt,
|
||||||
|
entry,
|
||||||
|
report_ha,
|
||||||
|
due_adr,
|
||||||
|
f"AER-{today:%Y}-{i:06d}",
|
||||||
|
f"CC-{today:%Y}-{i:06d}",
|
||||||
|
submit,
|
||||||
|
rng.choice(FEEDBACK_CODE),
|
||||||
|
first_follow,
|
||||||
|
rng.choice(EXPECTED),
|
||||||
|
rng.choice(REPORT_TYPE),
|
||||||
|
serious_ae,
|
||||||
|
rng.choice(UNIT_TYPE),
|
||||||
|
rng.choice(SEX),
|
||||||
|
birth,
|
||||||
|
age,
|
||||||
|
"岁",
|
||||||
|
rng.choice(ETHNIC),
|
||||||
|
weight,
|
||||||
|
"有" if has_hist else "无",
|
||||||
|
"有" if has_family else "无",
|
||||||
|
reaction_date,
|
||||||
|
f"患者用药后出现{react_cn}，经对症处理后病情{'好转' if result!='死亡' else '加重'}。",
|
||||||
|
result,
|
||||||
|
"无" if result in ("痊愈", "好转") else ("轻度皮肤色素沉着" if result == "未好转" else ""),
|
||||||
|
death_time,
|
||||||
|
death_cause,
|
||||||
|
rng.choice(YN_UNK),
|
||||||
|
rng.choice(YN_UNK),
|
||||||
|
rng.choice(["无明显影响", "原患疾病短暂波动", "加重原患疾病"]),
|
||||||
|
rng.choice(CONCLUSION),
|
||||||
|
rng.choice(CONCLUSION),
|
||||||
|
report_date,
|
||||||
|
rng.choice(INFO_SRC),
|
||||||
|
"模拟数据，仅用于分析演示",
|
||||||
|
rng.choice(drug["indications"]),
|
||||||
|
react_cn if has_family else "",
|
||||||
|
rng.choice([d["brand"] for d in DRUGS]) if has_family else "",
|
||||||
|
rng.choice(SEVERITY) if has_family else "",
|
||||||
|
react_cn if has_hist else "",
|
||||||
|
rng.choice(SEVERITY) if has_hist else "",
|
||||||
|
rng.choice([d["brand"] for d in DRUGS]) if has_hist else "",
|
||||||
|
important,
|
||||||
|
important_other,
|
||||||
|
rng.choices(SUSPECT_COMBI, weights=[0.7, 0.3], k=1)[0],
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
drug["approval"],
|
||||||
|
drug["generic"],
|
||||||
|
drug["brand"],
|
||||||
|
drug["form"],
|
||||||
|
drug["mfg"],
|
||||||
|
f"{rng.choice('ABCDEFGH')}{rng.randint(100000,999999)}",
|
||||||
|
round(rng.uniform(*drug["dose_range"]), 1),
|
||||||
|
drug["dose_unit"] if rng.random() < 0.85 else rng.choice(DOSAGE_UNITS),
|
||||||
|
rng.choice(FREQ),
|
||||||
|
med_days,
|
||||||
|
drug["route"] if rng.random() < 0.85 else rng.choice(ROUTE),
|
||||||
|
med_start,
|
||||||
|
med_end,
|
||||||
|
rng.choice(drug["indications"]),
|
||||||
|
react_cn,
|
||||||
|
serious_lv,
|
||||||
|
pt,
|
||||||
|
soc,
|
||||||
|
province,
|
||||||
|
city,
|
||||||
|
district,
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main() -> None:
|
||||||
|
headers = template_headers()
|
||||||
|
today = date.today()
|
||||||
|
rng = random.Random(int(today.strftime("%Y%m%d")))
|
||||||
|
out = ROOT / f"药品不良事件&投诉数据-模拟1000条-{today:%Y%m%d}.xlsx"
|
||||||
|
|
||||||
|
wb = Workbook()
|
||||||
|
ws = wb.active
|
||||||
|
ws.title = "Tabelle1"
|
||||||
|
ws.append(headers)
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(1, 1001):
|
||||||
|
ws.append(make_row(i, rng, today))
|
||||||
|
|
||||||
|
# date formats
|
||||||
|
date_cols = [4, 5, 7, 10, 18, 25, 29, 36, 61, 62]
|
||||||
|
for r in range(2, 1002):
|
||||||
|
for c in date_cols:
|
||||||
|
v = ws.cell(r, c).value
|
||||||
|
if isinstance(v, date):
|
||||||
|
ws.cell(r, c).number_format = "YYYY-MM-DD"
|
||||||
|
for i in range(1, len(headers) + 1):
|
||||||
|
ws.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = 15
|
||||||
|
|
||||||
|
wb.save(out)
|
||||||
|
print(f"Written: {out}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,146 @@
|
||||||
|
生成不良事件模拟数据
|
||||||
|
|
||||||
|
# 角色与目标
|
||||||
|
|
||||||
|
你是数据分析助手。请根据本地 Excel 表头，生成 1000 条「贝朗（B. Braun）相关产品」的模拟不良事件数据（仅用于内部分析、培训或演示，非真实上报数据），并导出为新的 Excel 文件。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 输入文件（必须先读）
|
||||||
|
|
||||||
|
路径：贝朗数据/不良事件数据-表头.xlsx（若工作区根目录不同，以用户提供的「贝朗数据」文件夹为准）。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 列 | 字段名 |
|
||||||
|
|----|--------|
|
||||||
|
| A | 报告编码 |
|
||||||
|
| B | CC |
|
||||||
|
| C | 单位名称 |
|
||||||
|
| D | 事业线 |
|
||||||
|
| E | 产品名称 |
|
||||||
|
| F | 注册证编号/曾用注册证编号 |
|
||||||
|
| G | 注册人 |
|
||||||
|
| H | 型号 |
|
||||||
|
| I | 产品批号 |
|
||||||
|
| J | 伤害 |
|
||||||
|
| K | 伤害表现 |
|
||||||
|
| L | 器械故障表现 |
|
||||||
|
| M | 审核日期 |
|
||||||
|
|
||||||
|
工作表名：**POWER BI 总信息**（与源文件一致）。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 各列填充规则（A–M）
|
||||||
|
|
||||||
|
以下规则适用于第 2–1001 行数据行；第 1 行为表头，不得改动列名与列顺序。
|
||||||
|
|
||||||
|
## A 列「报告编码」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 1000 条记录**互不重复**。
|
||||||
|
- 格式建议：`SIM-年份-6 位序号`（如 `SIM-2024-000001`～`SIM-2024-001000`）；若源表头文件中有示例编码，优先与示例**风格一致**。
|
||||||
|
- 仅作模拟数据集主键，**不代表**任何真实上报编号。
|
||||||
|
|
||||||
|
## B 列「CC」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 表示投诉/反馈渠道或分类的简短标签（具体含义可按内部分类理解）。
|
||||||
|
- 从有限**枚举池**中抽取并轮换使用，例如：`质量反馈`、`临床使用`、`包装标识`、`灭菌外观`、`物流储运`、`培训咨询`、`不良事件` 等；可酌情增减，但须**全表多样化**，避免 1000 行几乎同一取值。
|
||||||
|
- 取值风格统一为**简短中文短语**，勿使用空值占位。
|
||||||
|
|
||||||
|
## C 列「单位名称」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 填写**医疗机构或报告单位**风格的全称（如「××大学附属××医院」「××省人民医院」等）。
|
||||||
|
- 覆盖**多个省份/城市**，名称不雷同；可混合三甲、肿瘤专科、大学附属医院等，增强分布真实感。
|
||||||
|
- **勿**使用真实在世的具体科室或个人姓名；机构名可与公开信息风格相近，整体仍为**合成**。
|
||||||
|
|
||||||
|
## D 列「事业线」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 与 **E 列产品名称**严格对应：每条记录的事业线必须是该产品所属业务板块（如输液治疗、透析产品、外科产品、诊断/监测耗材等）。
|
||||||
|
- 使用**统一、有限**的事业线名称集合，避免同一产品线出现多种写法（如不要同时出现「透析」与「透析产品线」两种未规范写法）。
|
||||||
|
- 禁止出现与 E 列**明显矛盾**的组合（例如事业线为透析而产品名称为静脉留置针）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## E 列「产品名称」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 先检索并整理「贝朗（B. Braun）在中国境内已上市医疗器械」的**代表性产品清单**（优先依据：国家药监局 NMPA 公开数据、贝朗中国官网/说明书中的产品名、行业常见命名习惯）。
|
||||||
|
- 若无法保证 100% 与备案/注册信息一致，须在交付说明中明确标注：**「产品名为基于公开信息的归纳与模拟，不用于法规申报」**。
|
||||||
|
- **只能**使用该清单中的名称；1000 条中多个产品按**合理比例**分布（不必均匀，可模拟销量/用量结构，如留置针、输液器占比可高于小众型号）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## F 列「注册证编号/曾用注册证编号」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 风格与境内医疗器械注册证号**格式相近**（如 `国械注进20××××××`、`国械注准201××××××` 等），**可为虚构**，不要求与真实证号一一对应。
|
||||||
|
- 同一产品名称（E）下可出现**多条不同证号**（曾用证、换证等场景），但须避免全表仅 1～2 个证号来回复制。
|
||||||
|
- **禁止**在交付物中声称「本列与 NMPA 公示完全一致」。
|
||||||
|
|
||||||
|
## G 列「注册人」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 填写与**贝朗在华主体**命名风格一致的注册人/备案人名称，例如：`贝朗医疗（上海）国际贸易有限公司`、`贝朗爱敦（上海）医疗管理有限公司`、`贝朗医疗（苏州）有限公司` 等（可从公开信息归纳固定枚举池）。
|
||||||
|
- 从枚举池中**加权或随机轮换**，避免 1000 行全部为同一字符串。
|
||||||
|
- 注册人可与 E 列产品线有**常识性对应**（不必逐条严格考证），整体保持可信。
|
||||||
|
|
||||||
|
## H 列「型号」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 与 **E 列具体产品**匹配：每条记录的型号应像该产品在说明书或标签上会出现的规格/型号写法（含规格代码、Gauge、容量等）。
|
||||||
|
- 同一 E 列产品可对应**多个型号**，在 1000 条中分散出现。
|
||||||
|
- 避免全表型号重复率过高；**勿**编造与该产品类别完全无关的型号描述。
|
||||||
|
|
||||||
|
## I 列「产品批号」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 模拟生产批号：字母与数字组合（如 `A7382912`、`H9210045`），长度与风格在**合理区间**内波动。
|
||||||
|
- **每条尽量不同**；允许极低概率的「同批号不同报告」以模拟聚集性，但不应成为主流。
|
||||||
|
- 不使用明显无效占位（如 `TEST`、`111111` 连续大量出现）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## J 列「伤害」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 简明表示是否造成伤害或伤害分级习惯用语，须与真实上报字段定义**在风格上兼容**；常见写法如：`是`、`否`、`不详` 等（若源系统仅有「是/否」，则不要使用三级分类）。
|
||||||
|
- **必须与 K、L 列逻辑一致**：若 L 为严重器械故障而 K 为重伤表现，则 J 一般不应为「否」；避免三列自相矛盾。
|
||||||
|
- 作为模拟，所有数据，J列均为 是。
|
||||||
|
|
||||||
|
## K 列「伤害表现」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 用**简短中文**描述临床表现或患者主诉，与 **J 列**及器械使用场景相符。
|
||||||
|
- 无伤害时可为「无」或与 J=否 一致的轻描述；有伤害时描述**程度与部位**宜多样化（红肿、出血、血肿、低血压、头痛等），避免千行同一句话，伤害表现应该符合医学术语表达规范，如使用WHOART医学术语。
|
||||||
|
- 措辞偏**临床记录体**，避免小说式长段落。
|
||||||
|
- 作为模拟，我们需要所有数据都包括 伤害表现。
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
## L 列「器械故障表现」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 描述**器械本身**的异常或失效表现，与 **E 列产品类别**强相关（见下节示例维度）。
|
||||||
|
- 与 **J、K** 形成因果或并列关系合理：如渗漏、堵塞、压力异常、固定失效、裂纹、连接不牢等。
|
||||||
|
- 同类别产品在句式上**变换同义词与细节**，避免模板化重复。
|
||||||
|
|
||||||
|
## M 列「审核日期」
|
||||||
|
|
||||||
|
- 落在近 **24～36 个月**内的日期范围；优先使用**工作日**（周一至周五），减少全体落在周末的不自然分布。
|
||||||
|
- Excel 中保存为**日期型**（非纯文本），显示格式可与源表头文件一致（如 `YYYY-MM-DD`）。
|
||||||
|
- 全表日期应有一定**随机分散**，避免集中为同一天或呈完全规律递增。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 真实感与「产品—事件」关联（核心，与第 2 节配合）
|
||||||
|
|
||||||
|
- **D、E、H** 三位一体：事业线、产品名、型号须为同一叙事下的器械信息。
|
||||||
|
- **J、K、L** 须与产品类别逻辑一致，例如：
|
||||||
|
- **输液/输注类**：渗漏、堵塞、流速异常、管路打折/断裂、接头不牢、排气问题等；
|
||||||
|
- **透析类**：跨膜压/电导度异常、管路渗血渗液、透析器外壳问题、液面异常等；
|
||||||
|
- **外科/缝线类**：线结滑脱、缝针异常、异物感、固定或粘贴失效等。
|
||||||
|
- **C 列**可间接体现场景（大型综合医院、肿瘤中心等），与产品使用场景不冲突。
|
||||||
|
- 避免每条记录使用**完全相同**的 K/L 模板句；在同类别内替换措辞、程度与发现环节。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 输出
|
||||||
|
|
||||||
|
新建 Excel 文件，保存到 **贝朗数据** 文件夹下。
|
||||||
|
建议文件名：`不良事件数据-模拟1000条-YYYYMMDD.xlsx`（日期为生成当日）。
|
||||||
|
工作表名仍为 **POWER BI 总信息**；第 1 行为原表头，第 2–1001 行为数据。
|
||||||
|
列顺序与列名与源表头文件**完全一致**，便于后续 Power BI 或透视表使用。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5. 交付时请用文字简要说明
|
||||||
|
|
||||||
|
- 产品清单主要依据哪些公开来源（或说明为归纳模拟）。
|
||||||
|
- 各事业线/主要产品的大致条数占比。
|
||||||
|
- **明确声明**：本文件为**合成数据**，不代表现实中的不良事件报告。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 附：文档结构说明（供执行方自检）
|
||||||
|
|
||||||
|
| 维度 | 说明 |
|
||||||
|
|------|------|
|
||||||
|
| 结构 | 已写明工作表名与 13 个字段及**逐列填充规则**，避免猜列或错位。 |
|
||||||
|
| E 列 | 要求检索路径 + 无法核验时的声明，降低「虚构产品名却被当作事实」的风险。 |
|
||||||
|
| 真实性 | 各列规则 + 第 3 节跨列关联，保证 J/K/L 与产品线一致及字段多样化。 |
|
||||||
|
| 输出 | 固定行数（2–1001）、命名规则、路径明确。 |
|
||||||
|
| 合规 | 强调合成数据用途，避免误用作正式上报。 |
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,201 @@
|
||||||
|
生成入院量模拟数据
|
||||||
|
|
||||||
|
# 角色与目标
|
||||||
|
|
||||||
|
你是数据分析助手。请根据本地 Excel 表头，生成 1000 条「贝朗（B. Braun）产品在医院端入院/使用相关业务口径」的模拟数据（仅用于内部分析、培训或演示，非真实经营报表数据），并导出为新的 Excel 文件。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 输入文件（必须先读）
|
||||||
|
|
||||||
|
路径：`贝朗数据/入院量-表头.xlsx`（若工作区根目录不同，以用户提供的「贝朗数据」文件夹为准）。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 列 | 字段名 |
|
||||||
|
|----|--------|
|
||||||
|
| A | Year |
|
||||||
|
| B | Month |
|
||||||
|
| C | HospitalName |
|
||||||
|
| D | HospitalCode |
|
||||||
|
| E | DealerName |
|
||||||
|
| F | DealerCode |
|
||||||
|
| G | Province |
|
||||||
|
| H | City |
|
||||||
|
| I | GlobalDivision |
|
||||||
|
| J | LocalDivision |
|
||||||
|
| K | BU |
|
||||||
|
| L | ProductLine |
|
||||||
|
| M | ProductLineType |
|
||||||
|
| N | Material |
|
||||||
|
| O | MaterialDesc |
|
||||||
|
| P | CY Amt |
|
||||||
|
| Q | LY Amt |
|
||||||
|
| R | Growth Amt |
|
||||||
|
| S | Growth% Amt |
|
||||||
|
| T | CY Qty |
|
||||||
|
| U | LY Qty |
|
||||||
|
| V | Growth Qty |
|
||||||
|
| W | Growth% Qty |
|
||||||
|
| X | CY LE AMT |
|
||||||
|
|
||||||
|
工作表名：`Sheet1`（与源文件一致）。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 各列填充规则（A–X）
|
||||||
|
|
||||||
|
以下规则适用于第 2–1001 行数据行；第 1 行为表头，不得改动列名与列顺序。
|
||||||
|
|
||||||
|
## A 列 `Year`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 建议取近 2～3 年（如 `2024`、`2025`、`2026`）的整数年份。
|
||||||
|
- 与 B 列 `Month` 组合后应形成合理时间分布，避免 1000 条全部落在同一年同一月。
|
||||||
|
|
||||||
|
## B 列 `Month`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 取值范围 `1`～`12`（整数）。
|
||||||
|
- 与 A 列匹配，允许季节性波动（如 Q4 数值略高）但不要机械重复。
|
||||||
|
|
||||||
|
## C 列 `HospitalName`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 采用中国境内医院全称风格（如「××大学附属××医院」「××省人民医院」）。
|
||||||
|
- 与 G/H（省/市）保持一致，避免城市与医院明显冲突。
|
||||||
|
- 全表使用多个医院，避免极端集中到单家医院。
|
||||||
|
|
||||||
|
## D 列 `HospitalCode`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 为 `HospitalName` 的稳定唯一编码（同一医院编码必须一致）。
|
||||||
|
- 格式建议：`H` + 5～8 位数字或字母数字组合（如 `H310001`）。
|
||||||
|
- 不同医院不得复用同一编码。
|
||||||
|
|
||||||
|
## E 列 `DealerName`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用经销商/渠道商公司名称风格（如「××医疗器械有限公司」「××医药科技有限公司」）。
|
||||||
|
- 同一医院可出现多个经销商；同一经销商也可服务多个医院。
|
||||||
|
|
||||||
|
## F 列 `DealerCode`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 为 `DealerName` 的稳定唯一编码（同名同码、异名异码）。
|
||||||
|
- 格式建议：`D` + 4～8 位数字（如 `D10258`）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## G 列 `Province`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 省级行政区名称（如 `上海市`、`浙江省`、`广东省`）。
|
||||||
|
- 必须与 H 列 `City` 形成真实的省市归属关系。
|
||||||
|
|
||||||
|
## H 列 `City`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 地级市/直辖市名称（如 `上海市`、`杭州市`、`广州市`）。
|
||||||
|
- 与 C 列医院所在地、G 列省份一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## I 列 `GlobalDivision`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用有限枚举值，建议按全球业务大类，如 `Hospital Care`、`Aesculap`、`Avitum`。
|
||||||
|
- 与 J/K/L/M 保持层级逻辑一致，不要跨事业部乱配。
|
||||||
|
|
||||||
|
## J 列 `LocalDivision`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 中国本地事业部分组名称（如 `输液治疗`、`外科`、`透析`）。
|
||||||
|
- 与 I 列映射稳定（同一 LocalDivision 不要映射到多个互斥 GlobalDivision）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## K 列 `BU`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 业务单元名称（如 `IV Therapy BU`、`Renal Care BU`、`Surgical BU`）。
|
||||||
|
- 与 J/L 保持业务口径一致，避免出现不相关组合。
|
||||||
|
|
||||||
|
## L 列 `ProductLine`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 产品线名称（如 `静脉输注`、`透析耗材`、`缝线与外科耗材`）。
|
||||||
|
- 与 M/N/O 联动：同一产品线应对应合理的物料与描述。
|
||||||
|
|
||||||
|
## M 列 `ProductLineType`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 产品线子类型（如 `输液器`、`留置针`、`透析器`、`缝线`）。
|
||||||
|
- 建议作为 L 列的细分层，不可脱离 L 列独立随机。
|
||||||
|
|
||||||
|
## N 列 `Material`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 物料编码，建议使用稳定格式（如 `MAT` + 6 位数字，例 `MAT203145`）。
|
||||||
|
- 同一 O 列 `MaterialDesc` 对应固定 Material 编码。
|
||||||
|
- 不同物料编码应可重复出现（代表多月或多医院销售/入院量）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## O 列 `MaterialDesc`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 物料中文描述，体现规格和品类信息（如「一次性使用静脉留置针 20G」）。
|
||||||
|
- 与 M/N 严格一致，避免一个编码对应多种冲突描述。
|
||||||
|
|
||||||
|
## P 列 `CY Amt`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 当年金额（Current Year Amount），数值型，建议保留 2 位小数。
|
||||||
|
- 取值必须非负；建议以业务真实感设置在合理范围（如几千到几十万不等）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## Q 列 `LY Amt`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 去年同期金额（Last Year Amount），数值型，建议保留 2 位小数。
|
||||||
|
- 允许部分记录为 0（新品/新医院场景），但比例不宜过高（建议 <10%）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## R 列 `Growth Amt`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 由公式逻辑生成：`Growth Amt = CY Amt - LY Amt`。
|
||||||
|
- 应与 P/Q 精确一致，不可独立随机。
|
||||||
|
|
||||||
|
## S 列 `Growth% Amt`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 由公式逻辑生成：当 `LY Amt > 0` 时，`Growth% Amt = Growth Amt / LY Amt`。
|
||||||
|
- 当 `LY Amt = 0` 时，可统一规则为 `0` 或空值，且需在交付说明中说明处理口径。
|
||||||
|
- 建议保留 4 位小数或百分比显示格式（如 `0.1234` 对应 `12.34%`）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## T 列 `CY Qty`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 当年数量（Current Year Quantity），整数型（建议 >=0）。
|
||||||
|
- 与 P 列金额保持大致单价一致（同一物料单价波动不应过大）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## U 列 `LY Qty`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 去年同期数量，整数型（建议 >=0）。
|
||||||
|
- 可少量为 0（新品导入场景），但应与 Q 列口径一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## V 列 `Growth Qty`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 由公式逻辑生成：`Growth Qty = CY Qty - LY Qty`。
|
||||||
|
- 应与 T/U 严格一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## W 列 `Growth% Qty`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 由公式逻辑生成：当 `LY Qty > 0` 时，`Growth% Qty = Growth Qty / LY Qty`。
|
||||||
|
- 当 `LY Qty = 0` 时按统一口径处理（0 或空值），并在交付说明注明。
|
||||||
|
|
||||||
|
## X 列 `CY LE AMT`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 当年预计金额（Latest Estimate Amount），数值型，建议保留 2 位小数。
|
||||||
|
- 与 P 列相关但不应完全相同；建议围绕 `CY Amt` 在合理区间波动（如 `0.9x`～`1.15x`）。
|
||||||
|
- 禁止出现明显异常值（如负数、极端大值）破坏整体分布。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 真实感与跨列关联（核心，与第 2 节配合）
|
||||||
|
|
||||||
|
- 组织维度关联：`HospitalName/HospitalCode`、`DealerName/DealerCode` 必须一一稳定映射。
|
||||||
|
- 地理维度关联：`Province/City/HospitalName` 三列一致，不得出现跨省错配。
|
||||||
|
- 产品维度关联：`GlobalDivision → LocalDivision → BU → ProductLine → ProductLineType → Material → MaterialDesc` 需层级一致。
|
||||||
|
- 指标维度关联：`Growth Amt` 与 `Growth% Amt` 由金额推导；`Growth Qty` 与 `Growth% Qty` 由数量推导，不能脱离基础值随机填。
|
||||||
|
- 经营合理性：金额与数量保持可解释的单价区间；避免同一物料在相邻月份出现无理由 10 倍跳变。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 输出
|
||||||
|
|
||||||
|
新建 Excel 文件，保存到 `贝朗数据` 文件夹下。
|
||||||
|
建议文件名：`入院量数据-模拟1000条-YYYYMMDD.xlsx`（日期为生成当日）。
|
||||||
|
工作表名仍为 `Sheet1`；第 1 行为原表头，第 2–1001 行为数据。
|
||||||
|
列顺序与列名与源表头文件完全一致，便于后续 Power BI 或透视分析使用。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5. 交付时请用文字简要说明
|
||||||
|
|
||||||
|
- 组织维度（医院、经销商）与产品维度（事业部、产品线、物料）的生成口径。
|
||||||
|
- 金额/数量及增长率字段的计算口径（尤其 LY=0 时的处理规则）。
|
||||||
|
- 各年度、主要产品线、主要省份的数据占比概览。
|
||||||
|
- 明确声明：本文件为合成数据，不代表真实业务入院量或销售数据。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 附：执行自检清单
|
||||||
|
|
||||||
|
| 检查项 | 合格标准 |
|
||||||
|
|------|------|
|
||||||
|
| 行数 | 总行数为 1001（含表头），数据行 1000。 |
|
||||||
|
| 列结构 | 24 列列名与顺序与 `入院量-表头.xlsx` 完全一致。 |
|
||||||
|
| 编码一致性 | 同一医院/经销商/物料名称对应唯一编码，不发生混码。 |
|
||||||
|
| 计算一致性 | R/S/V/W 与 P/Q/T/U 计算逻辑一致，无公式冲突。 |
|
||||||
|
| 业务合理性 | 省市医院匹配、产品层级匹配、金额数量分布无明显异常。 |
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,181 @@
|
||||||
|
生成药品不良事件&投诉模拟数据
|
||||||
|
|
||||||
|
# 角色与目标
|
||||||
|
|
||||||
|
你是数据分析助手。请根据本地 Excel 表头，生成 1000 条「药品不良事件与投诉」模拟数据（仅用于内部分析、培训或演示，非真实药物警戒上报数据），并导出为新的 Excel 文件。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 输入文件（必须先读）
|
||||||
|
|
||||||
|
路径：`贝朗数据/药品不良事件&投诉数据-表头.xlsx`（若工作区根目录不同，以用户提供的「贝朗数据」文件夹为准）。
|
||||||
|
|
||||||
|
工作表名：`Tabelle1`（与源文件一致）。
|
||||||
|
|
||||||
|
表头共 70 列，必须严格保持列名与顺序不变（第 1 行原样保留）：
|
||||||
|
|
||||||
|
| 序号 | 字段名 |
|
||||||
|
|---|---|
|
||||||
|
| 1 | Case owner |
|
||||||
|
| 2 | reporter |
|
||||||
|
| 3 | Inbound Channel |
|
||||||
|
| 4 | Local PV ReceiptDate（含原表头换行说明） |
|
||||||
|
| 5 | Initial data entry date |
|
||||||
|
| 6 | Reportability to HA |
|
||||||
|
| 7 | Due Date to ADR Center |
|
||||||
|
| 8 | AER# |
|
||||||
|
| 9 | CC# |
|
||||||
|
| 10 | Submit date |
|
||||||
|
| 11 | 反馈码 |
|
||||||
|
| 12 | 首次/跟踪报告 |
|
||||||
|
| 13 | 预期/非预期 |
|
||||||
|
| 14 | 报告类型 |
|
||||||
|
| 15 | 严重不良反应 |
|
||||||
|
| 16 | 报告单位类别 |
|
||||||
|
| 17 | 性别 |
|
||||||
|
| 18 | 出生日期 |
|
||||||
|
| 19 | 年龄 |
|
||||||
|
| 20 | 年龄单位 |
|
||||||
|
| 21 | 民族 |
|
||||||
|
| 22 | 体重 |
|
||||||
|
| 23 | 既往药品不良反应 |
|
||||||
|
| 24 | 家族药品不良反应 |
|
||||||
|
| 25 | 不良反应发生时间 |
|
||||||
|
| 26 | 不良反应过程描述 |
|
||||||
|
| 27 | 不良反应结果 |
|
||||||
|
| 28 | 后遗症表现 |
|
||||||
|
| 29 | 死亡时间 |
|
||||||
|
| 30 | 直接死因 |
|
||||||
|
| 31 | 停药减药后反应是否减轻或消失 |
|
||||||
|
| 32 | 再次使用可疑药是否出现同样反应 |
|
||||||
|
| 33 | 对原患疾病影响 |
|
||||||
|
| 34 | 报告人评价 |
|
||||||
|
| 35 | 报告单位评价 |
|
||||||
|
| 36 | 报告日期 |
|
||||||
|
| 37 | 信息来源 |
|
||||||
|
| 38 | 备注 |
|
||||||
|
| 39 | 原患疾病名称 |
|
||||||
|
| 40 | 家族药品不良反应[不良反应名称] |
|
||||||
|
| 41 | 家族药品不良反应[商品名称] |
|
||||||
|
| 42 | 家族药品不良反应[严重程度] |
|
||||||
|
| 43 | 既往药品不良反应[不良反应名称] |
|
||||||
|
| 44 | 既往药品不良反应[严重程度] |
|
||||||
|
| 45 | 既往药品不良反应[商品名称] |
|
||||||
|
| 46 | 相关重要信息 |
|
||||||
|
| 47 | 相关重要信息(其他) |
|
||||||
|
| 48 | 怀疑/合并 |
|
||||||
|
| 49 | 序号 |
|
||||||
|
| 50 | 批准文号 |
|
||||||
|
| 51 | 通用名称 |
|
||||||
|
| 52 | 商品名称 |
|
||||||
|
| 53 | 剂型 |
|
||||||
|
| 54 | 生产厂家 |
|
||||||
|
| 55 | 生产批号 |
|
||||||
|
| 56 | 用量 |
|
||||||
|
| 57 | 用量单位 |
|
||||||
|
| 58 | 用药-次数 |
|
||||||
|
| 59 | 用药-日数 |
|
||||||
|
| 60 | 给药途径 |
|
||||||
|
| 61 | 用药开始时间 |
|
||||||
|
| 62 | 用药结束时间 |
|
||||||
|
| 63 | 用药原因 |
|
||||||
|
| 64 | 不良反应名称 |
|
||||||
|
| 65 | 严重程度 |
|
||||||
|
| 66 | 不良反应名称（PT） |
|
||||||
|
| 67 | 不良反应名称（SOC） |
|
||||||
|
| 68 | 省 |
|
||||||
|
| 69 | 市 |
|
||||||
|
| 70 | 区 |
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 各列填充规则（1–70）
|
||||||
|
|
||||||
|
以下规则适用于第 2–1001 行；第 1 行为原表头，不得改动。
|
||||||
|
|
||||||
|
## A. 病例流转与时效字段（1–11）
|
||||||
|
|
||||||
|
- `Case owner`、`reporter`：使用岗位化姓名（匿名化），格式统一，避免真实个人敏感信息。
|
||||||
|
- `Inbound Channel`：枚举值（如 `电话`、`邮件`、`销售反馈`、`医疗机构上报`、`监管转入`）。
|
||||||
|
- 日期逻辑必须满足：
|
||||||
|
`Local PV ReceiptDate <= Initial data entry date <= Submit date`。
|
||||||
|
若 `Reportability to HA=是`，则 `Due Date to ADR Center` 必填，且应晚于 `ReceiptDate`。
|
||||||
|
- `AER#`、`CC#`：各自唯一编码，建议格式如 `AER-YYYY-000001`、`CC-YYYY-000001`。
|
||||||
|
- `反馈码`：有限枚举（如 `有效`、`无效`、`待补充`）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## B. 报告属性与患者基本信息（12–24）
|
||||||
|
|
||||||
|
- `首次/跟踪报告`：枚举 `首次`、`跟踪`，若为跟踪，`AER#` 应复用同案例主编号规则。
|
||||||
|
- `预期/非预期`、`报告类型`、`严重不良反应`、`报告单位类别`使用固定枚举，避免自由文本混乱。
|
||||||
|
- 患者信息联动：`出生日期`、`年龄`、`年龄单位`必须可互相解释（允许有轻微误差）；`体重`为数值型并在合理区间。
|
||||||
|
- `既往药品不良反应`、`家族药品不良反应`与其展开字段（40–45）保持一致：若主字段为“无”，对应展开字段应空或 `N/A`。
|
||||||
|
|
||||||
|
## C. 反应发生与医学结局（25–38）
|
||||||
|
|
||||||
|
- `不良反应发生时间`应晚于或等于 `用药开始时间`（若有）。
|
||||||
|
- `不良反应过程描述`为中文临床叙述，简洁、可读、与药品信息一致。
|
||||||
|
- `不良反应结果`、`后遗症表现`、`死亡时间`、`直接死因`联动：
|
||||||
|
- 非死亡病例：`死亡时间/直接死因`应为空；
|
||||||
|
- 死亡病例：`严重程度`应为重度相关，且死因可解释。
|
||||||
|
- `停药减药后反应是否减轻或消失`、`再次使用可疑药是否出现同样反应`使用标准枚举（是/否/不详/未再用）。
|
||||||
|
- `报告人评价`与`报告单位评价`给出一致但不完全重复的专业结论文本。
|
||||||
|
- `报告日期`通常晚于 `不良反应发生时间`。
|
||||||
|
- `信息来源`、`备注`可补充场景，但不得出现真实可识别隐私信息。
|
||||||
|
|
||||||
|
## D. 既往/家族史扩展与重要信息（39–47）
|
||||||
|
|
||||||
|
- `原患疾病名称`使用规范疾病名（示例：高血压、糖尿病、慢性肾病等）。
|
||||||
|
- 家族史与既往史展开字段（40–45）建议结构化填写：
|
||||||
|
- 不良反应名称
|
||||||
|
- 涉及商品名称
|
||||||
|
- 严重程度
|
||||||
|
- `相关重要信息`可枚举（如 `肝功能异常`、`肾功能异常`、`妊娠`、`过敏体质`、`其他`）；
|
||||||
|
若为`其他`，`相关重要信息(其他)`必须填写。
|
||||||
|
|
||||||
|
## E. 用药信息子表（48–63）
|
||||||
|
|
||||||
|
- `怀疑/合并`：枚举 `怀疑药品`、`合并用药`，至少有一条怀疑药品记录。
|
||||||
|
- `序号`：同一病例内递增序号（若每行仅1药，可统一为 1）。
|
||||||
|
- `批准文号`、`通用名称`、`商品名称`、`剂型`、`生产厂家`、`生产批号`需互相匹配且风格真实；文号可模拟但格式需合理。
|
||||||
|
- `用量`为数值，`用量单位`（mg/ml/片等）与剂型匹配。
|
||||||
|
- `用药-次数`、`用药-日数`与`用药开始/结束时间`可互相解释（结束时间应不早于开始时间）。
|
||||||
|
- `给药途径`（口服/静脉滴注/皮下/肌注等）需与药品剂型和反应场景匹配。
|
||||||
|
- `用药原因`与`原患疾病名称`存在医学关联。
|
||||||
|
|
||||||
|
## F. 不良反应标准术语与地区字段（64–70）
|
||||||
|
|
||||||
|
- `不良反应名称`使用中文医学术语；`不良反应名称（PT）`、`（SOC）`与其对应（可参考 MedDRA 术语风格）。
|
||||||
|
- `严重程度`与上文 `严重不良反应`一致，不得矛盾。
|
||||||
|
- `省/市/区`三级行政区必须逻辑一致，不跨省错配；可与报告单位地理分布相匹配。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 真实感与跨列关联（核心）
|
||||||
|
|
||||||
|
- **时间链路闭环**：获知日期、录入日期、上报日期、发生日期、用药起止日期必须前后合理。
|
||||||
|
- **医学逻辑闭环**：可疑药品 -> 用药信息 -> 不良反应名称/PT/SOC -> 严重程度 -> 结局描述应一致。
|
||||||
|
- **结构化字段闭环**：主字段与展开字段（既往史、家族史、重要信息）不冲突。
|
||||||
|
- **编码唯一性**：`AER#` 和 `CC#` 全表唯一；若设计跟踪报告，应保持主案例可追踪。
|
||||||
|
- **文本去模板化**：过程描述和评价需同类可变体，不得 1000 条高度重复同一句。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 输出
|
||||||
|
|
||||||
|
新建 Excel 文件，保存到 `贝朗数据` 文件夹下。
|
||||||
|
建议文件名：`药品不良事件&投诉数据-模拟1000条-YYYYMMDD.xlsx`（日期为生成当日）。
|
||||||
|
工作表名仍为 `Tabelle1`；第 1 行为原表头，第 2–1001 行为数据。
|
||||||
|
列顺序与列名与源表头文件完全一致（包括原始表头中的换行字符）。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5. 交付时请用文字简要说明
|
||||||
|
|
||||||
|
- 病例来源渠道、报告类型、严重程度的大致分布口径。
|
||||||
|
- 用药信息与反应术语（PT/SOC）的映射口径与来源说明（如为归纳模拟需明确说明）。
|
||||||
|
- 日期与状态字段的约束规则（尤其上报时限字段）。
|
||||||
|
- 明确声明：本文件为合成数据，不代表真实药物警戒病例或监管上报记录。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 附：执行自检清单
|
||||||
|
|
||||||
|
| 检查项 | 合格标准 |
|
||||||
|
|---|---|
|
||||||
|
| 行数 | 总行数 1001（含表头），数据行 1000。 |
|
||||||
|
| 列结构 | 70 列列名与顺序与 `药品不良事件&投诉数据-表头.xlsx` 完全一致。 |
|
||||||
|
| 编码规则 | `AER#`、`CC#` 唯一；跟踪报告可追踪。 |
|
||||||
|
| 时间逻辑 | 关键日期前后关系正确，无明显逆序。 |
|
||||||
|
| 术语一致 | 反应中文名、PT、SOC、严重程度互相匹配。 |
|
||||||
|
| 字段联动 | 主字段与展开字段（既往史/家族史/重要信息）一致。 |
|
||||||
|
| 合规脱敏 | 不出现真实可识别个人电话和身份信息。 |
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,242 @@
|
||||||
|
生成质量投诉模拟数据
|
||||||
|
|
||||||
|
# 角色与目标
|
||||||
|
|
||||||
|
你是数据分析助手。请根据本地 Excel 表头，生成 1000 条「贝朗（B. Braun）产品质量投诉」模拟数据（仅用于内部分析、培训或演示，非真实投诉记录），并导出为新的 Excel 文件。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 输入文件（必须先读）
|
||||||
|
|
||||||
|
路径：`贝朗数据/质量投诉数据-表头.xlsx`（若工作区根目录不同，以用户提供的「贝朗数据」文件夹为准）。
|
||||||
|
|
||||||
|
| 列 | 字段名 |
|
||||||
|
|----|--------|
|
||||||
|
| A | C3编号 |
|
||||||
|
| B | 型号 |
|
||||||
|
| C | 批号 |
|
||||||
|
| D | 序列号 |
|
||||||
|
| E | 生产企业名称 |
|
||||||
|
| F | 注册证号 |
|
||||||
|
| G | 产品名称 |
|
||||||
|
| H | 医院名称 |
|
||||||
|
| I | 投诉联系人 |
|
||||||
|
| J | 联系人电话 |
|
||||||
|
| K | 故障类型 |
|
||||||
|
| L | 投诉详情（中文） |
|
||||||
|
| M | 上报人 |
|
||||||
|
| N | BU |
|
||||||
|
| O | C3登记日期 |
|
||||||
|
| P | C3登记月 |
|
||||||
|
| Q | 是否不良事件 |
|
||||||
|
| R | 不良事件（否） |
|
||||||
|
| S | 上报坏品数量 |
|
||||||
|
| T | 坏品退回QA数量 |
|
||||||
|
| U | A退回原厂数量 |
|
||||||
|
| V | 调查报告完成日期 |
|
||||||
|
| W | 调查报告（处理意见） |
|
||||||
|
| X | 调查报告中文（处理意见） |
|
||||||
|
| Y | 调查结论（处理结果） |
|
||||||
|
| Z | 赔付结论 |
|
||||||
|
| AA | 关闭日期 |
|
||||||
|
| AB | 投诉状态 |
|
||||||
|
| AC | 有样品返回 |
|
||||||
|
| AD | 事业部 |
|
||||||
|
| AE | 例数 |
|
||||||
|
|
||||||
|
工作表名：`complaint form`（与源文件一致）。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 各列填充规则（A–AE）
|
||||||
|
|
||||||
|
以下规则适用于第 2–1001 行数据行；第 1 行为表头，不得改动列名与列顺序。
|
||||||
|
|
||||||
|
## A 列 `C3编号`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 1000 条记录必须唯一。
|
||||||
|
- 格式建议：`C3-YYYY-6位序号`（如 `C3-2026-000001`）。
|
||||||
|
- 若源系统存在固定前缀规则，优先匹配该风格。
|
||||||
|
|
||||||
|
## B 列 `型号`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 与 G 列 `产品名称`严格匹配，采用医疗器械常见型号表达（含规格代码、尺寸、Gauge 等）。
|
||||||
|
- 同一产品名称应对应多个型号，避免全表单一型号。
|
||||||
|
|
||||||
|
## C 列 `批号`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 字母数字组合（如 `A7429158`），长度风格统一。
|
||||||
|
- 允许低比例重复（同批次多例投诉），但不可大面积重复。
|
||||||
|
|
||||||
|
## D 列 `序列号`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 对于有唯一序列号管理的设备/器械填写唯一值；耗材类可用空值或 `N/A`（需统一口径）。
|
||||||
|
- 若填写，建议格式：`SN` + 8～12 位字符。
|
||||||
|
|
||||||
|
## E 列 `生产企业名称`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用贝朗相关主体或生产方命名风格（如贝朗医疗相关公司名）。
|
||||||
|
- 与产品线存在常识性匹配，避免明显冲突。
|
||||||
|
|
||||||
|
## F 列 `注册证号`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用与 NMPA 注册证号风格一致的格式（可虚构，但格式合理）。
|
||||||
|
- 可出现历史证号/曾用证号场景，但不得宣称与真实公示逐条一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## G 列 `产品名称`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 基于贝朗在中国常见产品线归纳（输液、透析、外科等）并保持可解释性。
|
||||||
|
- 与 B/K/AD 等列保持逻辑一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## H 列 `医院名称`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 采用中国境内医院全称风格，覆盖多个省市和层级医院。
|
||||||
|
- 与投诉场景合理匹配，不出现明显虚构乱码名称。
|
||||||
|
|
||||||
|
## I 列 `投诉联系人`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用匿名化中文姓名（如“张医生”“李护士长”或“王老师”），避免真实个人敏感信息。
|
||||||
|
- 可重复但不宜全表高度重复。
|
||||||
|
|
||||||
|
## J 列 `联系人电话`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用脱敏规则生成（如 `138****5621`）或模拟号段（11 位手机格式）。
|
||||||
|
- 禁止真实可识别电话号码。
|
||||||
|
|
||||||
|
## K 列 `故障类型`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用有限枚举值，如：`渗漏`、`堵塞`、`断裂`、`连接不牢`、`包装破损`、`标签不清`、`流速异常` 等。
|
||||||
|
- 与 G/L 语义一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## L 列 `投诉详情（中文）`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 用简洁中文描述现场问题、发现环节、初步影响。
|
||||||
|
- 必须与 K 列故障类型一致，避免“类型-详情”冲突。
|
||||||
|
|
||||||
|
## M 列 `上报人`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 使用医院端岗位化称谓（如“设备科-赵工”“护理部-陈老师”）或匿名姓名。
|
||||||
|
- 与 H/I 保持合理关联。
|
||||||
|
|
||||||
|
## N 列 `BU`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 业务单元枚举（如 `IV Therapy BU`、`Renal Care BU`、`Surgical BU`）。
|
||||||
|
- 与 G/AD 产品事业线一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## O 列 `C3登记日期`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 日期型字段，建议覆盖近 24～36 个月。
|
||||||
|
- 需早于或等于 V 列、AA 列对应日期（若后两者非空）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## P 列 `C3登记月`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 建议格式：`YYYY-MM`，且必须由 O 列日期派生。
|
||||||
|
- 禁止与 O 列月份不一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## Q 列 `是否不良事件`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 枚举：`是`/`否`。
|
||||||
|
- 与 R 列联动：若 Q=`是`，R 应为空或 `N/A`；若 Q=`否`，R 必须有原因说明。
|
||||||
|
|
||||||
|
## R 列 `不良事件（否）`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 仅在 Q=`否` 时填写，如：`未造成患者伤害`、`仅质量缺陷，无临床后果`。
|
||||||
|
- Q=`是` 时应为空值或统一占位。
|
||||||
|
|
||||||
|
## S 列 `上报坏品数量`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 正整数，通常 1～20；特殊批量事件可更高但占比应低。
|
||||||
|
- 与 AC（是否有样品返回）和 T/U 数量关系一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## T 列 `坏品退回QA数量`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 整数，范围 `0 <= T <= S`。
|
||||||
|
- 若 AC=`否`，通常 T=0（或极低比例例外并需可解释）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## U 列 `A退回原厂数量`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 整数，范围 `0 <= U <= T`。
|
||||||
|
- 不应大于 T，且与处理流程状态一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## V 列 `调查报告完成日期`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 日期型；通常晚于 O 列。
|
||||||
|
- 对于 `投诉状态=处理中` 可为空；`已关闭` 应有值。
|
||||||
|
|
||||||
|
## W 列 `调查报告（处理意见）`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 可用简短英文或系统化术语（如 `Replace`, `No defect found`, `Training reinforced`）。
|
||||||
|
- 与 X 中文意见语义一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## X 列 `调查报告中文（处理意见）`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 中文处理意见，示例：`更换同批次产品并加强到货检验`、`复测未见异常，建议规范操作培训`。
|
||||||
|
- 与 Y/Z/AB 结论一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## Y 列 `调查结论（处理结果）`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 枚举建议：`产品缺陷成立`、`操作不当`、`运输损伤`、`未复现`、`资料不足`。
|
||||||
|
- 与故障类型、处理意见、赔付结论相互印证。
|
||||||
|
|
||||||
|
## Z 列 `赔付结论`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 枚举建议：`无赔付`、`换货`、`折让`、`退款`、`其他协商处理`。
|
||||||
|
- 对应 Y 结果和投诉严重程度，避免明显不合理组合。
|
||||||
|
|
||||||
|
## AA 列 `关闭日期`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 日期型；`已关闭` 状态必须有关闭日期，且 `AA >= V >= O`（当 V 非空）。
|
||||||
|
- `处理中` 可为空。
|
||||||
|
|
||||||
|
## AB 列 `投诉状态`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 枚举建议：`新建`、`调查中`、`待补充`、`已关闭`。
|
||||||
|
- 与 V/AA 是否为空保持一致。
|
||||||
|
|
||||||
|
## AC 列 `有样品返回`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 枚举：`是`/`否`。
|
||||||
|
- 与 T/U/S 数量字段联动（无样品返回时，通常 QA/原厂退回数量为 0）。
|
||||||
|
|
||||||
|
## AD 列 `事业部`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 事业部名称（如 `输液治疗`、`透析`、`外科`）。
|
||||||
|
- 与 N（BU）和 G（产品名称）一致，不得错配。
|
||||||
|
|
||||||
|
## AE 列 `例数`
|
||||||
|
|
||||||
|
- 整数，建议多数为 `1`，聚集性投诉可 >1。
|
||||||
|
- 与 S 列数量逻辑可区分：`例数`是案例数，`上报坏品数量`是坏品件数。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 真实感与跨列关联（核心，与第 2 节配合）
|
||||||
|
|
||||||
|
- 产品与组织一致性：`产品名称-型号-事业部-BU` 必须同一业务语境。
|
||||||
|
- 时间一致性：`登记日期 -> 调查完成日期 -> 关闭日期` 顺序正确。
|
||||||
|
- 状态一致性：`投诉状态` 与 `调查完成/关闭日期` 及 `处理意见`匹配。
|
||||||
|
- 数量一致性：满足 `0 <= U <= T <= S`，并与 `有样品返回` 联动。
|
||||||
|
- 事件一致性：`是否不良事件` 与 `不良事件（否）` 互斥逻辑严格执行。
|
||||||
|
- 文本一致性：`故障类型`、`投诉详情`、`调查结论`、`赔付结论` 语义闭环，不互相矛盾。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 输出
|
||||||
|
|
||||||
|
新建 Excel 文件，保存到 `贝朗数据` 文件夹下。
|
||||||
|
建议文件名：`质量投诉数据-模拟1000条-YYYYMMDD.xlsx`（日期为生成当日）。
|
||||||
|
工作表名仍为 `complaint form`；第 1 行为原表头，第 2–1001 行为数据。
|
||||||
|
列顺序与列名与源表头文件完全一致，便于后续 Power BI 或透视分析使用。
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5. 交付时请用文字简要说明
|
||||||
|
|
||||||
|
- 产品清单、故障类型、事业部/BU 的生成口径。
|
||||||
|
- 状态流转与日期逻辑（新建/调查中/已关闭）的规则。
|
||||||
|
- 数量字段（S/T/U/AE）的约束规则与异常处理口径。
|
||||||
|
- 明确声明：本文件为合成数据，不代表真实质量投诉或不良事件记录。
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 附：执行自检清单
|
||||||
|
|
||||||
|
| 检查项 | 合格标准 |
|
||||||
|
|------|------|
|
||||||
|
| 行数 | 总行数 1001（含表头），数据行 1000。 |
|
||||||
|
| 列结构 | 31 列列名与顺序与 `质量投诉数据-表头.xlsx` 完全一致。 |
|
||||||
|
| 编码唯一性 | A 列 `C3编号` 唯一；医院/产品关键映射稳定。 |
|
||||||
|
| 数量约束 | 全量满足 `0 <= U <= T <= S`。 |
|
||||||
|
| 日期约束 | 已关闭记录满足 `AA >= V >= O`（当 V 非空）。 |
|
||||||
|
| 状态约束 | `已关闭` 记录有关闭日期；`调查中` 可无关闭日期。 |
|
||||||
|
| 事件约束 | Q/R 列互斥逻辑一致，无冲突值。 |
|
||||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Loading…
Reference in New Issue