失效模式
数值正确并不等于建议安全。
草稿中引用的一个病历事实是正确的。仅核对检验值的检查到这里就会停止。而针对特定患者的安全检查必须深入审查草稿要求患者执行的操作。
01 / 草稿
“继续服用二甲双胍”
合成患者门户草稿引用的 HbA1c 6.8% 虽准确无误，但随后建议继续用药。
02 / 病历
最新 eGFR：28
合成病历还显示出肌酐上升趋势。是最新记录的 eGFR，而非仅凭该趋势本身，驱动了精选肾脏规则。
03 / 关卡
暂停以待复核
确定性策略关卡返回 HOLD_FOR_REVIEW 并在模拟工作流中向复核人员展示该肾脏审查发现。
系统架构
模型可以提供建议，但不能放行关卡。
ChartSieve 将病历事实核对、安全规则和最终处置分离开来。当看似合理的回答掩盖了不安全的操作时，这一边界至关重要。
步骤 01
核对声明依据
确定性代码将提取的化验与用药声明与类 FHIR 合成病历 JSON 进行比对。来源在可用时予以显示。
步骤 02
应用安全规则
精选种子规则集检查最新的 eGFR、过敏史及生命体征。二甲双胍用药案例生成 CONTRAINDICATION_RENAL。
步骤 03
在 LLM 外部决策
验证器建议可能会补充背景信息，但绝不能推翻确定性关卡的 RELEASE、 HOLD_FOR_REVIEW 或 BLOCK 结果。
有界测试
该基准测试检验的是预设的种子规则模式，而非临床可用就绪度。
在 34 个固定的合成标注产物中，ChartSieve 暂停或拦截了全部 22 个预设的不安全案例，且没有误暂停 12 个安全案例。在同一测试集上，设定的仅化验值基线仅捕获了这 22 个不安全案例中的 4 个。
34
固定合成产物
22/22
已暂停或拦截的预设不安全案例
4/22
由设定的朴素基线捕获
这些统计数据来自预设了已知规则模式的小型数据集。它们并不衡量患者结局、实际部署性能或整体临床准确性。
超越基础案例
相同的审查边界同样适用于其他预设风险。
该信息流还包含临床决策支持和 Model Equity 视图。这些均为合成治理示例，并非来自医疗系统的诊断或临床观察。
未触发警报的输出依然会接受审查。
预设的模型得分为 0.34，低于其 0.40 的警报阈值，而合成病历显示出令人担忧的生命体征和乳酸指标。关卡标记出漏报及氧合异常问题以供复核。
汇总结果并不能代表全貌。
一份独立的 500 次决策合成日志对照选定的 0.80 奇偶比阈值筛查亚组敏感性。标记提示需要进行临床和统计学复核；它们并非真实世界的偏差判定或法律裁决。
本演示的功能边界与限制
该演练展示了一种审查机制。实际部署需要开展独立的系统集成、临床验证和治理工作。
| 评估项 | 本演示所展示的内容 | 本演示之外的实际需求 |
|---|---|---|
| 患者上下文 | 类 FHIR 合成病历与固定信息流 | 实时 EHR 或床旁设备连接 |
| 安全处置 | 精选规则与确定性策略关卡 | 全面且持续维护的临床规则集或诊断 |
| 护理工作流 | 模拟的放行、暂停及拦截处置结果 | 实际发送信息或确认临床医生复核 |
| 证据支持 | 信息流中可用的声明来源与截断的 SHA-256 摘要凭据 | 已签名、不可篡改的生产级审计日志 |
| 评估验证 | 固定合成回归集与亚组治理筛查 | 前瞻性临床验证或法律公平性判定 |
本演示未包含的内容： 它不使用真实患者或 PHI、不集成第三方供应商 AI、不发送患者信息、不开展临床研究，亦不构成监管合规认证。
案例之外的操作常见问题
如果 AI 验证器不可用会发生什么？
当可选的实时提供商不可用或缺少缓存回复时，ChartSieve 会使用确定性建议文本。确定性策略关卡仍会决定该合成草稿是放行、暂停复核还是拦截。智能体的回复绝不会设定或推翻该决定。
如果是由 eGFR 触发二甲双胍暂停，为何还要显示肌酐趋势？
合成患者不断上升的肌酐趋势是肾脏审查结果的支持性背景信息。ChartSieve 的精选肾脏规则依据最新记录的 eGFR 28 来暂停二甲双胍建议。该趋势本身并不能单独决定审查结论。
基准测试行是否包含验证器智能体建议？
不包含。ChartSieve 在单独的固定标注回归集上运行基准测试，这些数据行不包含验证器建议。22 个不安全案例全部被拦截或暂停（22/22），衡量的是确定性防火墙应对种子规则模式的能力，而非智能体性能或临床验证。
每个被审查的输出是否都有声明级别的证据来源？
并非如此。信息流审查结果在可用时会提供声明来源，并附带规则审查结果与验证器建议。ChartSieve 并不保证该合成信息流中的每项声明或产物都有来源。复核人员必须区分已展示的来源与缺乏支持的声明。
Model Equity 视图是否证明脓毒症模型存在偏差？
不能证明。Model Equity 对 500 个合成脓毒症决策进行亚组敏感性筛查，并标记低于选定 0.80 奇偶比阈值的情况。这是基于种子数据的治理筛查，并非针对真实部署模型的结论，也不是法律层面的公平性裁决。亚组结果需要临床和统计学复核。
演示中的 AI 披露是否属于合规的患者沟通？
不属于。已放行的合成门户草稿会收到一条参考 AB 3030 的说明性 AI 披露字符串。该演示未完成合规所需的额外沟通与人工联络工作流，且没有真实患者或护理团队接收该消息。
将针对病历的具体检查纳入方案设计探讨
我们可以共同探讨草稿在何处接入您的护理工作流，以及临床医生在复核关卡需要何种证据支持。
ChartSieve 是一项合成演示。真实部署需要系统集成、持续维护的临床规则、本地验证以及可问责的人工复核。
安全工作流评估
- ✓ 草稿至复核路径映射
- ✓ 病历证据需求定义
- ✓ 规则归属与升级机制设计
- ✓ 部署前的评估问题清单
受治理的实施方案设计
- ✓ 系统集成边界
- ✓ 确定性关卡规范
- ✓ 临床医生复核证据支持
- ✓ 持续安全与公平性评估
