教程

如何下载代码并运行一次患者匹配。

以下步骤使用示例数据。请勿使用真实患者数据。您需要 Git 和 Rust；代码库固定了 Rust 版本，正确的版本会自动安装。

第 1 步：获取代码

git clone https://github.com/electronic-patient-record/electronic-patient-record.git
cd electronic-patient-record/electronic-patient-record-matcher-with-rust

第 2 步：创建两份记录

患者匹配用于评估两份记录是否指向同一个人。创建一个名为 a.json 的文件：

{"names":[{"family":"Rivers","given":["Morgan"]}],"birth_date":"1980-02-14"}

创建一个名为 b.json 的文件，名字中有一处拼写错误：

{"names":[{"family":"Rivers","given":["Morgen"]}],"birth_date":"1980-02-14"}

第 3 步：运行匹配器

cargo run -- a.json b.json

输出包含一个决定和每个字段的结果：

{ "score": 0.98, "decision": "auto_link", "fields": [
  { "field": "family_name", "similarity": 1.0, "note": "similarity 1.00" },
  { "field": "given_name", "similarity": 0.93, "note": "similarity 0.93" },
  { "field": "birth_date", "similarity": 1.0, "note": "similarity 1.00" },
  { "field": "sex", "similarity": null, "note": "sex unknown on one or both records" }
] }

以上输出已缩短。sex 缺失，因此相似度为 null，不计入得分。

第 4 步：删除一个字段

从 b.json 中删除 "birth_date" 字段，保持 JSON 有效，然后再次运行。姓名仍然匹配，得分仍然较高，但决定变为 review，需要人工检查。conflicts 给出了原因：birth date not available to confirm the link。

这些阈值尚未经过验证。

第 5 步：运行测试

cargo test

第 6 步：后续步骤

临床界面： 在 electronic-patient-record-ui-with-svelte 中运行 pnpm install，然后运行 pnpm dev。它需要 Node 26 和 pnpm，实时数据还需要 API。
API： 它强制登录，因此需要身份提供方。README 中有命令，其余内容见用于开发的 Keycloak。
规范： 从索引开始。
贡献： 请参阅关于。