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檢驗服務模組 (Lab Service)

模組概述

檢驗服務模組負責整合實驗室檢驗項目的參考數據與標準編碼，特別著重於台灣健保檢驗代碼與國際檢驗標準 (LOINC) 的對應。此模組旨在提升檢驗數據的互通性與解讀的一致性。

主要功能

1. 檢驗項目查詢與 LOINC 對應

  • 代碼映射：提供本地檢驗代碼與 LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) 的對照查詢。
  • 標準化名稱：提供檢驗項目的標準中英文名稱，減少同項異名的混淆。

2. 參考值範圍 (Reference Ranges)

提供各類檢驗項目的標準參考區間，協助判讀結果： - 數值範圍：提供正常值的上下限（如：血紅素 Hb 13.5-17.5 g/dL）。 - 單位換算：支援常見單位的識別。 - 性別與年齡差異：部分項目支援依據性別或年齡層提供不同的參考標準。

3. 異常判讀輔助（interpret_lab_result）

依病患年齡 / 性別挑選適用的參考區間，將數值標記為 H（偏高）、L（偏低）或 N（正常），並附上參考區間、來源備註與一句通用說明（例如「高於正常參考值，建議進一步評估」）。不產生病因推論；臨床意義由呼叫端或醫療人員判斷。只有在 loinc.reference_ranges 有該碼的參考值時才能判讀。

4. 依檢體類型搜尋

依血液、尿液、糞便等檢體類型篩選 LOINC 檢驗項目。

5. 相關檢驗查詢

找出相同 analyte（分析物）的所有相關 LOINC 檢驗，協助選擇最適合的檢驗方法。

6. LOINC 完整概念細節

取得單一 LOINC 碼的完整資訊，包含中文病患友善名稱、單位、檢體、方法等。

7. 批次結果判讀（batch_interpret_lab_results）

一次傳入多項檢驗值（results_json，每筆含 loinc_code 與 value），回傳 total_tests、abnormal_count、normal_count 與每項的判讀結果；查不到參考值的項目會被略過。

技術架構

  • 資料來源：LOINC 2.80（Loinc_2.80.zip，約 10.5 萬個 concept），於管理後台 醫療術語 → LOINC 上傳並匯入（匯入階段 loinc_import）。另有兩個專案自行整理的選用來源：loinc_taiwan_mapping（台灣常用檢驗中文名稱，data/loinc/taiwan_mapping.csv，約 30 筆）與 loinc_reference_ranges（年齡 / 性別分層參考值，data/loinc/lab_reference_ranges.csv，約 40 筆）。
  • FHIR validator 用的附加內容：匯入時另保留 LOINC zip AccessoryFiles 中的 answer（LA）、part（LP）、answer list（LL）與 group（LG）代碼（loinc.other_codes）及版本（loinc.editions），供 FHIR validator 檢查這些代碼與 display；本地版本達到 tx.fhir.org 所用版本（目前 2.82）時，未知的 LOINC 碼才會報 error，否則為 warning（2.80 < 2.82，因此目前是 warning）。
  • LOINC 結構表（migration 20261020_loinc_structure.sql）：loinc.part_links（各軸 part：COMPONENT / PROPERTY / TIME / SYSTEM / SCALE / METHOD）、loinc.answer_list_items / loinc.answer_list_links（answer list）、loinc.panel_items（panel 成員）、loinc.map_to（MapTo 取代碼），與 loinc.concepts 在同一個 promote transaction 寫入，供管理後台的術語瀏覽使用。
  • 資料庫：PostgreSQL 16，loinc.concepts（LOINC 碼）、loinc.reference_ranges（參考值）、上述附加表，以及向量表 loinc.concept_embeddings（由 loinc_embed 回填）。
  • 術語瀏覽：模組頁的「資料預覽」分頁提供六軸 facet 篩選、單一 term 詳情（parts、answer list、panel、MapTo）與 LA/LP/LL/LG 代碼查詢，後端為 /admin/api/terminology/loinc/*（facets、facet-values、term、code）。
  • 結構化輸出：回傳資料可直接用於產生 FHIR Observation 資源。

應用場景

  1. 健康檢查報告系統：自動標示紅字異常項目並加上解釋。
  2. 電子病歷整合：將院內檢驗碼標準化為 LOINC 以利跨院交換。
  3. 個人健康管理：協助民眾理解健檢報告中的專業術語與數值意義。