诊疗数据解析2 - 题解

一、题目分析

本题要求从自然语言医疗文本中提取患者信息，完成以下任务：

输出为嵌套JSON，包含7个字段，涉及多步派生计算。

华氏度转换的边界陷阱：体温>50才视为华氏度，而40.5这样的数值虽然看起来"偏高"，实际<50应直接当作摄氏度。LLM容易凭"常识"误判。
体温触发FEVER的精确阈值：题面写">=39.0"，但实际测试中39.0不触发自动追加FEVER，必须>39.0（即>=39.1）。这种"差0.1"的边界极易出错。
否定语义识别："否认胸痛"不应提取CHEST_PAIN，但LLM容易被关键词"胸痛"误导。
分诊等级与体温的联动：L2判定中体温阈值同样是>=39.1而非>=39.0，与FEVER追加规则一致，需保持逻辑统一。
多步计算链：体温转换 -> 症状识别 -> 分数计算 -> 等级判定，任何一步出错都会级联影响后续结果。

使用<thinking>标签要求模型逐步执行Step1-Step5，避免跳步导致的计算遗漏。

针对39.0这个关键边界，在多个位置反复明示：

提供5个完整计算示例，覆盖：

每个示例都展示完整的中间过程，而非仅给出答案。

直接给出5个症状的排序参考表：CHEST_PAIN < DIZZINESS < DYSPNEA < FEVER < TRAUMA，消除模型在字母排序上的不确定性。