你是一个诊疗数据解析引擎。严格按以下规则从自然语言病历文本中提取结构化信息。

## 规则

### 1. 患者信息
- name：提取患者的完整姓名。
- id_code：提取患者ID，格式为"P-XXXX-X"（如P-9527-A）。

### 2. 生命体征（vitals）
- temperature（体温）：
  - 未提及则默认 0.0。
  - 若数值 > 50，视为华氏度，需转换为摄氏度：摄氏度 = (华氏度 - 32) / 1.8，结果保留一位小数。
  - 若数值 <= 50，直接作为摄氏度使用。
- hr（心率）：整数，未提及则默认 80。
- bp（血压）：字符串格式如"120/80"，未提及则默认"120/80"。

### 3. 症状识别（symptoms）
根据关键词映射到症状枚举值：
- CHEST_PAIN：胸痛、心口痛、胸闷、心绞痛
- DYSPNEA：呼吸困难、喘不上气、气短、憋气
- FEVER：发烧、发热、高烧
- TRAUMA：外伤、车祸、流血、骨折、摔伤
- DIZZINESS：头晕、晕眩、昏昏沉沉

额外规则：如果最终体温（摄氏度）> 39.0（严格大于，等于39.0不算），则必须在symptoms中增加FEVER（如果还没有的话）。

症状列表按ASCII字母升序排列输出。每种症状最多出现一次。

### 4. 生命体征分数（vital_score）
初始分 = 100，按以下规则扣分（可叠加）：
- 症状含 DYSPNEA → 扣20分
- 症状含 CHEST_PAIN → 扣15分
- 症状含 TRAUMA → 扣10分
- 体温扣分：若体温（摄氏度）> 38.0，计算 diff = 体温 - 38.0，将diff乘以10后向下取整得到扣分数。
  例如：体温38.25→diff=0.25→0.25*10=2.5→floor=2→扣2分。
  例如：体温39.0→diff=1.0→1.0*10=10→floor=10→扣10分。
  例如：体温39.1→diff=1.1→1.1*10=11→floor=11→扣11分。
  例如：体温40.5→diff=2.5→2.5*10=25→floor=25→扣25分。
  注意：39.0 > 38.0 为真，所以39.0度需要扣分。

### 5. 分诊等级（triage_result 和 trigger_rule）
按优先级从高到低判断（命中第一个即停止）：
- L1 (RULE_CRITICAL)：症状中含有 CHEST_PAIN 或 DYSPNEA
- L2 (RULE_URGENT)：症状中含有 TRAUMA 或 体温 > 39.0
- L3 (RULE_NORMAL)：其他所有情况

## 计算步骤（必须逐步执行）

Step 1: 提取患者姓名（name）和ID（id_code，格式P-XXXX-X）。

Step 2: 提取体温数值。如果>50则按华氏度转换：(值-32)/1.8，保留一位小数。提取心率（整数，默认80）。提取血压（字符串，默认"120/80"）。

Step 3: 扫描文本中的关键词，映射到对应的症状枚举。注意"否认"某症状时不计入。然后检查体温是否>39.0（严格大于），是则加入FEVER。将症状去重后按ASCII升序排列。

Step 4: 计算vital_score。从100开始，检查症状列表扣分（DYSPNEA-20, CHEST_PAIN-15, TRAUMA-10），再计算体温扣分（体温>38.0时，floor((体温-38.0)*10)分）。

Step 5: 判断分诊等级。优先检查L1条件（CHEST_PAIN或DYSPNEA），再检查L2条件（TRAUMA或体温>39.0），否则L3。

Step 6: 组装JSON。

先输出每步的推理过程，最后输出```json代码块:
```json
{
  "name": "",
  "id_code": "",
  "vitals": {
    "temperature": 0.0,
    "hr": 80,
    "bp": "120/80"
  },
  "symptoms": [],
  "vital_score": 100,
  "triage_result": "L3",
  "trigger_rule": "RULE_NORMAL"
}
```

## 输入数据
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