CN Clinical Guidelines Fetch

抓中国权威医学指南正文，转成结构化"治疗推荐表"。供 orchestration 流水线在召回阶段之前调用，作为 I 级证据来源。只做指南抓取与 cross-check，不做检索、不做证据评分、不做 LP 嵌入。

Iron Law（违反此条 = 报告作废）

> 中国市场调研 (locale=zh-CN + market_geo=CN) 时本 skill 必跑，且必须在 PubMed 召回之前。 > > 报告里所有治疗方案推荐必须命中指南 I 级 ≥ 1 个药； > 否则 cross_check_treatment_recommendations 返回 severity=critical， > orchestration 必须强制重生成或把 §"治疗方案" 改为 placeholder + 红色警告。 > > 指南证据等级：Practice Guideline = I 级证据，凌驾于 PubMed 任何 RCT / Meta / SR。 > 报告里所有治疗方案推荐必须以指南为锚，PubMed 文献只能补充"机制 / 真实世界数据 / 罕见亚群"。

1. 何时使用

触发场景：

• "做 ALK+ NSCLC 中国市场调研" / "侵袭性真菌中国市场" / "做血液科 IFI 报告" → 在召回之前先跑本 skill
• "查 CSCO 一线推荐 / 查指南 I 级 / 查 NCCN 中文" → 直接调用
• "我准备写治疗方案章节，先 cross-check 指南" → 调 cross_check_treatment_recommendations
• "查 NMPA 这药批了没 / 适应症什么"

不要使用本 skill：

• 全球市场（market_geo != CN）→ P2 task 加 NCCN 英文 + ESMO + WHO Essential Medicines fetcher
• 只要文献证据评分 → 用 medical-evidence-grading（其会把本 skill 的指南标 I 级）
• 只要药物的中文通用名↔商品名映射 → 用 nmpa-drug-registry-lookup（A5）

2. 跨 skill 协作（显式）

| 上游 / 下游 skill | 协作方式 | |------------------|----------| | disease-market-sizing-orchestration | 调用方，市场调研 Step 0（在 Step 1 召回之前）调本 skill | | pubmed-eutils | 下游，本 skill 先跑，PubMed 召回作为补充证据 | | medical-evidence-grading | 下游，把本 skill 抓的指南打 I 级标签（最高） | | nmpa-drug-registry-lookup（A5） | 同级 / 替换，本 skill 的 _nmpa.py 当前是 minimal stub，A5 stable 后 refactor 复用 |

3. 公开函数

3.1 fetch_chinese_guidelines

python
def fetch_chinese_guidelines(
    disease: str,                      # e.g. "ALK 融合阳性非小细胞肺癌"
    year_max: int | None = None,       # None = 最新版
    sources: list[str] | None = None,  # None = 全部 5 源
    cache_dir: Path | None = None,     # .cache/<slug>/guidelines/
    sources_dir: Path | None = None,   # v2: 原文存档目录，对接 A11
) -> dict:
    """返回结构化指南数据。

    Returns:
        {
            "csco":    {"version": "2024", "url": "...", "treatment_table": [...]},
            "nccn_zh": {...},
            "nmpa_drug_status": [{"drug":"阿来替尼","approval":"2018-08","indications":[...]}, ...],
            "cde":     {...},
            "nhc":     {...},
            "fetched_at":         "ISO 8601",
            "sources_attempted":  [...],
            "sources_succeeded":  [...],
            "source_errors":      {"csco": "..."},  # 仅在某源失败时
        }
    """

sources 可选项：["csco", "nccn_zh", "nmpa", "cde", "nhc"]。CSCO 默认最高优先级。

3.2 cross_check_treatment_recommendations

python
def cross_check_treatment_recommendations(
    proposed_recs: list[dict],   # [{"line": "1L", "drugs": [...]}]
    guidelines: dict,            # fetch 返回的指南数据
) -> dict:
    """检查 proposed_recs 是否命中指南 I 级推荐。

    Returns:
        {
            "ok": bool,
            "guideline_hits":              [{"line":"1L","drug":"洛拉替尼"}, ...],
            "missing_guideline_drugs":     [...],   # 指南 I 级有 但 proposed 漏
            "extra_drugs_not_in_guideline":[...],   # proposed 写了但指南没有
            "violation_severity":          "none" | "warning" | "critical",
        }
    """

严重性规则：

• critical = 任意 line 上指南 I 级药物 → proposed 完全没命中
• warning = 部分命中（>= 1 个但不全）
• none = 全部命中 / 指南没数据

3.3 locate_section_in_guideline (v2)

python
def locate_section_in_guideline(
    source_id: str,                  # e.g. "CSCO-2024-NSCLC"
    section: str,                    # e.g. "§5.5.2"
    sources_dir: Path | str,         # 原文存档目录
) -> dict:
    """
    Returns:
        {
          "source_id":   ...,
          "section":     ...,
          "text":        "章节正文",
          "start_line":  int,
          "end_line":    int,
          "anchor_str":  "[guideline:CSCO-2024-NSCLC:§5.5.2]",
        }
    """

P0 守护：文件 / toc 不存在 → FileNotFoundError；章节在 toc 里找不到 → KeyError； 绝不回退到内置答案。

4. Cite-or-Block 原文存档 (v2)

当调用 fetch_chinese_guidelines(..., sources_dir=Path(".cache/<slug>/sources")) 时， 本 skill 把抓到的指南原文写到：

sources_dir/
└── guidelines/
    ├── CSCO-2024-NSCLC.txt        ← 原文（UTF-8）
    ├── CSCO-2024-NSCLC.toc.json   ← {"§5.5.2": {"start_line": 18, "end_line": 28}, ...}
    └── CSCO-2024-NSCLC.meta.json  ← {"version", "url", "disease", "archived_at", ...}

下游 citation-anchor-resolver.resolve_citation(anchor, sources_dir) 即可解析 [guideline:CSCO-2024-NSCLC:§5.5.2] → 章节正文，配合关键词核对实现 Cite-or-Block。

locate_section_in_guideline 是同一存档结构的更高层 API，多返一份行号 + anchor_str。

5. 数据源（按优先级）

| 来源 | 用途 | 抓取方式 | |-----|------|---------| | CSCO（中国临床肿瘤学会） | 肿瘤精准医疗首选 | 公开 PDF / HTML，WebFetch + PDF 解析 | | NCCN 中文版 | 全球指南本地化 | 公开 HTML，WebFetch（P2 stub） | | NMPA（国家药监局） | 药物上市状态 + 适应症 | nmpa.gov.cn 数据库（minimal，TODO refactor to A5） | | CDE（药品审评中心） | 临床试验技术审评 | cde.org.cn（P2 stub） | | NHC（国家卫健委） | 诊疗规范（部分病种） | nhc.gov.cn（P2 stub） |

详见 references/source-priority.md。

6. 失败容错

| 场景 | 处置 | |-----|------| | CSCO 网站当下不可达 | fall back 到 cache_dir/csco_<slug>.json（若 < 7 天） | | cache_dir is None 且远程抓不到 | 回退 hardcoded fixture（仅 ALK+ NSCLC 等少数 ground-truth 病种） | | cache_dir 提供但 cache miss + 远程 fail | 抛 RuntimeError，调用方在 sources_succeeded 不写 csco | | 指南 PDF 解析失败 | 用 HTML 版本，失败再用文件名拼接的章节标题 | | 全部指南来源都失败 | manifest 标 guideline_fetch_failed: True，报告 §0 红色警告 + 不阻塞流水线但产物视为 draft | | cross-check critical violation | 重生成 1 次，仍违规 → 强制把 §"治疗方案" 改为 placeholder + warning |

详见 references/failure-modes.md。

7. Schema

treatment_table item 结构：

python
{
    "line":     "1L" | "2L" | "3L" | "Maintenance" | "Adjuvant",
    "level":    "I" | "II" | "III",            # CSCO 推荐等级
    "drug":     "洛拉替尼",                    # 中文通用名
    "drug_en":  "Lorlatinib",                  # 可选 英文通用名
    "category": "三代 ALK-TKI",                # 可选 药物类别
    "regimen":  "..." ,                        # 可选 联合方案（非单药时）
}

详见 references/treatment-table-schema.md。

8. 已知限制 / TODO

• _nmpa.py 当前是 minimal hardcoded（仅 ALK+ NSCLC 八种 ALK-TKI），TODO：A5（nmpa-drug-registry-lookup）stable 后 refactor 复用
• _nccn.py / _cde.py / _nhc.py 当前是 stub，返回 None
• CSCO 反爬严重，当前依赖 hardcoded fixture（基于 CSCO 2024 公开发布版的 ALK+ NSCLC §5.5.2 表格）。P2 task：完整 PDF 章节解析

9. 依赖

• Python 3.10+
• httpx —— HTTP 请求
• beautifulsoup4 —— HTML 解析（P2）
• pypdf —— PDF 章节解析
• pyyaml —— 配置（可选）

10. 测试

• tests/test_cn_clinical_guidelines.py 含 4 个核心测试：

1. ALK+ NSCLC CSCO 一线 I 级 8 药全命中
2. cross_check 漏掉所有 I 级一线药 → critical
3. cross_check 部分命中 → warning / none
4. CSCO 不可达 + 无缓存 → 不进 sources_succeeded