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发散式讨论产出的设计文档，定义了 AI 分析结果如何自动转化为 可执行行动（随访计划/智能预约/风险预警），通过 BPMN 工作流 引擎编排分级自动化，形成数据→分析→行动→评估的完整闭环。
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# AI→行动闭环设计规格
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> 日期: 2026-05-01 | 状态: 讨论完成，待实施
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> 模块: erp-ai + erp-workflow + erp-health
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## 1. 背景与动机
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erp-ai Phase 1 MVP 已完成 4 种分析类型（化验单解读、趋势分析、体检方案、报告摘要），支持 Claude SSE 流式输出和自动分析调度器。但 AI 分析结果目前仅是文字——没有创建随访计划、没有预约复查、没有跟踪建议是否被执行。
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本设计目标是建立**AI→行动闭环**：让 AI 建议自动转化为可执行的行动，追踪执行效果，形成数据采集→AI 解读→行动→评估→再调整的完整循环。
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## 2. 核心决策
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| 决策点 | 选择 | 原因 |
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|--------|------|------|
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| 行动类型 | 随访计划 + 智能预约 + 风险预警 | 覆盖主要医患互动场景；用药调整涉及处方权暂不纳入 |
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| 自动化程度 | 分级（低→自动 / 中→医生审批+超时 / 高→必须确认） | 平衡效率与医疗安全 |
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| 输出结构 | 双通道（可读文本 + 结构化 JSON） | 人机各取所需 |
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| 架构模式 | Workflow 引擎编排（BPMN） | 利用现有 erp-workflow，流程可视化+审批关卡+审计轨迹 |
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| 风险判定 | AI 判定 + 可配置阈值 | 智能判定+租户自定义灵活覆盖 |
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| 效果评估 | 前后对比分析 | 随访后再分析，对比 baseline 指标快照 |
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## 3. 双通道输出 Schema
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### 3.1 响应结构
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AI 分析响应从纯文本升级为双通道：
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```json
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{
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"analysis_id": "uuid",
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"patient_id": "uuid",
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"text_content": "张三的收缩压在过去 90 天呈上升趋势...",
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"structured_output": {
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"risk_level": "medium",
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"risk_factors": ["收缩压连续7天>140", "心率变异性下降15%"],
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"suggestions": [
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{
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"id": "uuid",
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"type": "followup",
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"priority": 1,
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"timing": "14天内",
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"reason": "收缩压趋势异常，需要监测用药效果",
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"params": {
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"followup_type": "血压监测",
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"metrics": ["systolic_bp", "diastolic_bp", "heart_rate"],
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"interval_days": 14
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},
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"auto_executable": false
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}
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],
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"baseline_summary": {
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"analysis_date": "2026-05-01",
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"key_metrics": {
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"systolic_bp": {"value": 148, "trend": "rising"},
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||
"diastolic_bp": {"value": 92, "trend": "stable"},
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||
"heart_rate": {"value": 88, "trend": "rising"}
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}
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}
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}
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}
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```
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### 3.2 字段说明
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- `text_content`: 保留现有能力，给医生/患者阅读的文本分析
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- `risk_level`: `low` / `medium` / `high`，由 AI 基于临床阈值判定
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- `suggestions[]`: 建议数组，每个含 `type`(followup/appointment/alert)、`priority`、`timing`、`params`、`auto_executable`
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- `baseline_summary`: 分析时的指标快照，用于闭环前后对比
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### 3.3 安全与访问控制
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- `structured_output` 存储前必须经过 PII 脱敏（复用现有 `SanitizationService`），`baseline_summary` 不包含患者姓名、身份证号等 PII
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- `ai_suggestion` 表的 `params` 和 `action_result` JSONB 字段存储前需 AES-256-GCM 加密（复用项目已有 KEK/DEK 模式）
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- 建议查询 API 必须带 `tenant_id` 过滤 + 权限校验（`ai.suggestion.list` / `ai.suggestion.manage`）
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- `auto_executable` 由 `risk_level` 决定：`low` = true，`medium`/`high` = false。AI 不可覆盖此规则
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### 3.4 边界情况
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- **空建议列表**：AI 未生成任何建议时，不创建工作流实例，记录日志，不通知医生（正常行为）
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- **所有建议参数不完整**：等同于空建议，降级为纯文本，触发 `ai.suggestion.parse_failed` 事件通知医生
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- **闭环对比无变化**：生成"指标稳定"对比报告，不触发新一轮建议流程
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## 4. BPMN 流程定义
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> **前置条件**：Phase 2 启动前，需审计 erp-workflow 的 BPMN 功能覆盖度。本流程依赖排他网关（条件分支）、定时器边界事件（超时升级）、用户任务（医生审批）。如审计发现能力缺失，MVP 回退为 erp-health 中的直接服务层编排（Action Registry 模式），不依赖 BPMN。
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### 4.1 通用流程骨架
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```
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[AI分析完成] → [风险分级网关]
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│
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┌─────────┼─────────┐
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↓ ↓ ↓
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低风险 中风险 高风险
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│ │ │
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↓ ↓ ↓
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||
[自动执行] [创建待办] [紧急通知]
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│ ↓ ↓
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│ [医生审批] [医生确认]
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│ ↓ ↓ ↓
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||
│ [批准][拒绝] [确认][拒绝]
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│ ↓ ↓ ↓ ↓
|
||
│ [执行][记录] [执行][记录]
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↓ ↓ ↓
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[执行完成] ←←←←←←←←←←
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||
↓
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[等待随访/复查完成]
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↓
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[触发再分析]
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↓
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[生成对比报告]
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```
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### 4.2 三个流程变体
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**随访流程** (`ai_followup_workflow`)：
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- 自动创建随访计划 + 关联 AI 建议来源
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- 医生可修改随访时间/内容后再确认
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- 随访到期 → 提醒患者记录体征 → 提醒医生查看
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**预约流程** (`ai_appointment_workflow`)：
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- AI 推荐科室 + 时间段（基于排班数据）
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- 患者收到推送，一键确认或选择其他时段
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- 预约前 24h 自动提醒
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**预警流程** (`ai_alert_workflow`)：
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- 低风险 → 直接发送（患者 + 医生双通道）
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- 中风险 → 推送给医生，24h 未读升级
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- 高风险 → 即时推送 + 仪表盘标红 + 超时升级到科室主任
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### 4.3 超时与升级策略
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| 等级 | 医生响应时限 | 超时动作 |
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|------|-------------|---------|
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| 低 | 不需要审批 | — |
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| 中 | 24 小时 | 自动提醒 + 标记待跟进 |
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| 高 | 4 小时 | 升级到上级医生 + 通知科室 |
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### 4.4 闭环触发
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- 随访完成 → 提取随访期间新数据 → 对比 baseline_summary → 生成对比报告
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- 趋势好转 → 记录有效 + 降低后续监测频率
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- 趋势恶化 → 触发新一轮建议流程（可能升级风险等级）
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## 5. 事件流与模块集成
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### 5.1 核心事件链
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```
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erp-ai erp-workflow erp-health
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│ │ │
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│ ai.analysis.completed │ │
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│──────────────────────────→│ │
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│ (payload: structured_ │ │
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│ output + risk_level) │ │
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│ │ │
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│ [风险分级网关] │
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│ │ │
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│ │ workflow.ai_action.created│
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│ │──────────────────────────→│
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│ │ (创建待办/随访/预警) │
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│ │ │
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│ │ [执行行动]
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│ │ │
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│ │ health.ai_action.executed │
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│ │←──────────────────────────│
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│ │ │
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│ [等待随访完成] │
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│ │ │
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│ ai.reanalysis.requested │ │
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│←──────────────────────────│ │
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||
│ │ │
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||
│ [前后对比分析] │ │
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||
│ │ │
|
||
│ ai.analysis.completed │ │
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│──────────────────────────→│ │
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│ (新一轮，带 baseline) │ [对比报告]
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```
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### 5.2 新增事件
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| 事件 | 发布方 | 消费方 | Payload |
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|------|--------|--------|---------|
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| `ai.analysis.completed` | erp-ai | erp-workflow | 已有，扩展 payload 含 structured_output |
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| `ai.reanalysis.requested` | erp-workflow | erp-ai | `{analysis_id, followup_id, trigger}` |
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| `workflow.ai_action.created` | erp-workflow | erp-health | `{workflow_id, suggestion_type, params, risk_level}` |
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| `health.ai_action.executed` | erp-health | erp-workflow | `{action_id, action_type, result}` |
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| `ai.suggestion.parse_failed` | erp-ai | erp-message | `{analysis_id, patient_id, error}` — 通知医生手动查看 |
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### 5.3 数据库扩展
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**`ai_suggestion` 表**（erp-ai crate）：
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| id | UUID v7 | 主键 |
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| tenant_id | UUID | 租户 |
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| analysis_id | UUID | 关联分析记录 |
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| suggestion_type | ENUM | followup / appointment / alert |
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| risk_level | ENUM | low / medium / high（对应 Rust `RiskLevel` 枚举） |
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| params | JSONB | 建议参数（AES-256-GCM 加密存储） |
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| status | ENUM | pending/approved/rejected/executed/expired/parse_failed（对应 Rust `SuggestionStatus` 枚举） |
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| workflow_instance_id | UUID | 关联工作流实例 |
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| action_result | JSONB | 执行结果（AES-256-GCM 加密存储） |
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| baseline_snapshot | JSONB | AI 分析时的指标快照 |
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| reanalysis_id | UUID | 闭环后再分析的 ID |
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| 标准审计字段 | — | created_at, updated_at, created_by, updated_by, version, deleted_at |
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||
**`ai_risk_threshold` 表**（erp-ai crate）：
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| id | UUID v7 | 主键 |
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| tenant_id | UUID | 租户 |
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| metric_name | VARCHAR | 指标名（systolic_bp 等） |
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| low_threshold | JSONB | 低风险阈值范围 |
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| medium_threshold | JSONB | 中风险阈值范围 |
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| high_threshold | JSONB | 高风险阈值范围 |
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| 标准审计字段 | — | 同上 |
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全局默认阈值通过 `config.toml` 配置文件加载（`[ai.risk_thresholds]` section），不使用 `tenant_id = null` 的数据库行。租户级覆盖通过此表按 `tenant_id` 查询，查询优先级：租户配置 > 全局默认。
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### 5.4 Rust 类型定义
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新增枚举（与现有 `AnalysisType` 并列，位于 `crates/erp-ai/src/dto.rs`）：
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```rust
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enum SuggestionType { Followup, Appointment, Alert }
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enum RiskLevel { Low, Medium, High }
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enum SuggestionStatus { Pending, Approved, Rejected, Executed, Expired, ParseFailed }
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```
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## 6. Prompt 工程与降级
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### 6.1 Prompt 模板改造
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现有模板从"纯文本输出"改为"双通道输出"：
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```
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system: "你是健康趋势分析专家。请同时输出两部分：
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1. PATIENT_TEXT：给患者/医生的文字解读
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2. STRUCTURED_JSON：系统用的结构化建议
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风险等级判定规则：
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- low: 所有指标在正常范围内，仅有轻微波动
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- medium: 有1-2个指标超出正常范围
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- high: 多个指标严重异常，需要紧急干预
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可执行建议类型：followup / appointment / alert
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输出格式：
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===PATIENT_TEXT===
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（可读文本）
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===STRUCTURED_JSON===
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（JSON）"
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user: "{{data}}
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参考阈值：{{risk_thresholds}}"
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```
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### 6.2 输出解析流程
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```
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AI 响应 → 分割(===PATIENT_TEXT=== / ===STRUCTURED_JSON===)
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↓
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JSON 解析 → Schema 校验（字段完整性、类型正确性）
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↓
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┌─ 校验通过 → 存储双通道输出 → 触发 ai.analysis.completed
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│
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└─ 校验失败 → 降级为纯文本分析
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suggestion_status = "parse_failed"
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触发 ai.suggestion.parse_failed 事件
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→ erp-message 消费，通知医生手动查看
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```
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### 6.3 降级策略
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| 场景 | 降级行为 |
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|------|---------|
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| JSON 解析失败 | 保留文本，不触发自动化，通知医生手动查看 |
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| 风险等级缺失 | 默认 medium（需要医生确认） |
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| 建议参数不完整 | 只执行有完整参数的建议 |
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| AI Provider 不可用 | 使用本地规则引擎（预定义临床规则） |
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### 6.4 本地规则引擎
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当 AI Provider 不可用时，预设临床规则直接生成结构化建议：
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```rust
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struct LocalRule {
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metric: String, // "systolic_bp"
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operator: CompareOp, // GreaterThan
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threshold: f64, // 160.0
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risk_level: RiskLevel, // High
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suggestion_type: SuggestionType, // Alert
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message_template: String, // "收缩压异常偏高({value}mmHg)，请立即就医"
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}
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```
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匹配到的规则直接生成结构化建议，走相同的 Workflow 流程。
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## 7. 前端展示
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### 7.1 Web 管理端
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- AI 分析详情页增加「建议面板」：显示结构化建议列表、风险等级标签、执行状态
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- 医生工作台增加「AI 待办」区域：中/高风险建议等待审批，显示倒计时
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- 随访详情页增加「AI 闭环」标签：显示前后对比报告
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### 7.2 小程序患者端
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- 健康页面增加「AI 建议卡片」：显示最新建议摘要和风险等级
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- 预约页面增加「AI 推荐时段」：标记 AI 建议的预约时间段
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- 消息页面增加「风险预警」通知类型
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## 8. 实施分期建议
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| Phase | 内容 | 预计周期 |
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|-------|------|---------|
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| Phase 1 | 双通道输出 Schema + Prompt 改造 + 解析校验 + `ai_suggestion` 表 | 1-2 周 |
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| Phase 2 | BPMN 流程定义 + 事件集成 + `ai_risk_threshold` 表 + 前端建议面板 | 2 周 |
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| Phase 3 | 闭环对比分析 + 本地规则引擎 + 超时升级 + 前端闭环标签 | 2 周 |
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| Phase 4 | 前端完整体验（医生工作台 + 小程序卡片）+ 配额管控集成 | 1-2 周 |
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