AI检验报告指标抽取：跨院参考区间对齐

在真实门诊数据中，同一项检验指标在不同医院的命名、单位与参考区间常有差异，直接做趋势判断容易误判。医疗AI实验室本期完成一次小范围实验：从检验报告PDF与LIS文本中抽取指标名、结果值、单位与参考区间，按统一口径归一化后，输出可用于随访的时序指标。

方法分三步：版面解析定位表格区域；规则加小模型做字段映射，把"ALT／谷丙转氨酶"等别名收敛到同一概念；最后用患者历史值做区间合理性校验，标记单位不一致或明显越界的记录，交由人工复核，而非自动判定。

阶段性进展：

• 在某三甲医院体检中心抽样的3000份报告中，指标字段抽取准确率约96.2%；经单位与参考区间归一化后，跨年度趋势可用的比例由71%提升至92%。
• 下一步计划接入影像报告与病程文本，验证"指标异常—影像描述—诊断"三者一致性提示，并补齐罕见指标的别名库。

需要说明的是，本实验仅用于数据整理与提示，不输出任何诊断结论。