clawdbot通过四步实现临床摘要生成：一、用ner模型提取高置信度icd-10/rxnorm/loinc实体；二、用时序图神经网络构建主干事件链；三、以soap格式约束t5模型生成结构化摘要；四、基于医生反馈闭环微调模型参数。
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一、Clawdbot提取关键临床实体
Clawdbot通过预训练的医学命名实体识别模型，定位电子病历中的疾病、药物、检查、手术等结构化概念，为摘要提供语义锚点。该步骤确保生成内容紧扣临床事实，避免泛化描述。
1、将原始EMR文本输入Clawdbot的NER模块。
2、模型自动标注出ICD-10编码对应诊断项、RxNorm标准化药物名称及LOINC标识的检验项目。
3、过滤掉置信度低于0.85的实体标注结果。
二、Clawdbot构建时序临床事件链
Clawdbot利用时间感知图神经网络，对实体间的时间关系建模，形成以住院日为轴心的事件序列，支撑摘要中病情演变逻辑的准确表达。
1、解析文本中所有带时间标记的临床事件，如“入院第3天行冠脉造影”与“术后第2日出现发热”。
2、将事件节点嵌入时序图，边权重由时间间隔与临床相关性联合计算。
3、提取图中最高权重路径作为主干事件链。
三、Clawdbot生成结构化摘要段落
Clawdbot调用领域适配的T5-base变体，以实体集与时序链为条件约束，生成符合SOAP格式的摘要文本，强制输出包含主观、客观、评估、计划四部分。
1、向生成模型输入格式化提示：“[S]患者主诉：；[O]查体及检验：；[A]诊断：；[P]处置：”。
2、限制解码过程仅采样SNOMED CT映射成功的词汇，防止生成非标准术语。
3、对输出段落执行句法完整性校验，剔除无主语或缺失谓语的句子。
四、Clawdbot实施医生反馈闭环微调
Clawdbot将临床医生对摘要的修订操作（如删除、替换、重排序）实时转化为弱监督信号，用于更新实体关系权重与生成策略偏好。
1、捕获医生在摘要界面上的高亮+右键替换操作，记录原短语与目标短语。
2、将该操作对齐至底层实体链中对应节点，反向调整该节点在图神经网络中的聚合权重。
3、每积累50次有效反馈，触发一次轻量级LoRA参数更新。
