题解 | 诊疗数据解析

你需要根据用户输入的自然语言文本，提取信息并输出诊疗信息。

//示例:
①
患者王大锤，因为昨晚喝多了感觉昏昏沉沉的，刚才量体温是39度，不过没有胸痛，也没有受外伤。
{"patient_mask":"王**","symptoms":["DIZZINESS"],"temperature":39.0,"triage_result":"L3","trigger_rule":"RULE_NORMAL"}

②
患者赵卫华，说自己胸闷得厉害，站起来就头晕，体温36.8度。
{"patient_mask":"赵**","symptoms":["CHEST_PAIN","DIZZINESS"],"temperature":36.8,"triage_result":"L1","trigger_rule":"RULE_CRITICAL"}//

接下来说明输出各项:

patient_mask：取出输入里的姓，在后方拼接 **。

symptoms 仅当实际出现时"严格按顺序"加入。参照示例②序号1的胸痛在序号2头晕前方.
1.CHEST_PAIN 对应可能的描述:胸痛, 心口痛, 胸闷, 心绞痛
2.DYSPNEA 对应可能描述:呼吸困难, 喘不上气, 气短, 憋气
3.FEVER 可能描述:发烧, 发热, 高烧
4.TRAUMA 可能描述:外伤, 车祸, 流血, 骨折, 摔伤
5.DIZZINESS 可能描述:头晕, 晕眩, 昏昏沉沉

temperature 
保留1位的小数，没有 0.0。如果 >39.0，则前面symptoms部分要增加FEVER症状。注意对比示例①,等于39度时并不进行该处理.

病情等级判定 
含 CHEST_PAIN 或 DYSPNEA  (RULE_CRITICAL) 
含 TRAUMA 或 temperature > 39.0  (RULE_URGENT) 
都不是返回 (RULE_NORMAL)

这事扯了,给的示例就不是头晕...我更推荐其他题解那种逻辑清晰token消耗少的写法