Growth Engine · MVP 数据流设计

0. 现状盘点（先对齐已有代码）

1. 一句话定位 + MVP 目标

MVP 只看一个孩子、两个时间点（基线 + 1 次随访 ≥3 个月），不做大样本纵向建模。

2. 数据流总览（四阶段）

3. 变量清单（按层，标注必填/选填）

A. 身份与出生

B. 人体测量（同一孩子多时点）

C. 骨龄与青春期

D. 实验室（可选，临床需要时）

E. 临床风险（分流信号，优先级最高）

• 慢性病史：IBD、肾病、哮喘、乳糜泻等
• 遗传综合征：Turner、Noonan 等
• 内分泌病：GHD、甲减、性早熟/性发育延迟
• 用药：糖皮质激素等
• 家族史：家族性矮身材、性早熟/晚熟

F. 可干预因素（Modifiable）

G. 派生/序列（由多时点算出，是"主引擎"）

• 身高速度 height velocity：Δ身高 / Δ时间（cm/年）
• 速度 SDS / 速度所在百分位
• 百分位迁移 Δ percentile rank（跨 ≥2 条百分位带 = 轨迹偏离）
• ΔBA−CA（骨龄—生活年龄差）
• SDS 轨迹斜率 / ΔSDS

4. 数据时点 / 时间线（MVP 最小采集方案）

出生    ← 出生体重/身长/胎龄(选填)
基线T0  ← 身高/体重/BMI + 骨龄X光 + Tanner + 实验室 + 父母身高 + 风险问卷 + 可干预因素
T+3mo   ← 身高/体重 + 可干预因素更新                         (开始具备速度能力)
T+6mo   ← 身高/体重 + Tanner 复评 → 计算首选速度/轨迹
T+12mo  ← 可选：复查骨龄 / 年度生长评估

• 跑成年身高预测：仅需 T0（身高+骨龄+性別+父母身高）。
• 跑速度/轨迹：至少 T0 + T+3mo（≥3 个月间隔，速度噪声更小）。
• 跑风险分流：T0 + T+6mo（用速度/轨迹 + 临床风险 + ΔBA−CA）。
• MVP 不要求 T+12mo；T+12mo 归 Phase II。

5. 标准化层（Standardize）

复用/扩展 growth_engine.js，不重写：

1. 单位统一：cm、kg、岁、ng/mL 等；日期归一为"精确年龄（年，含小数）"。
2. SDS / 百分位：calcSDS() 取代现 pRankAt() 的粗百分位；参考标准采用国家 WS/T 体系（7 岁以下用卫健委生长标准），方法优先 L/M/S，缺失时退差值法，每个值标注所用参考。
3. 遗传靶身高：复用 targetHeight()；男女各为 (父+母±13)/2，±8.5cm（现为 ±5/±10，统一为临床口径 ±8.5）。
4. 派生指标：ΔBA−CA、heightVelocity()、sdsSlope()、percentileMigration()。
5. 缺失/异常标记：每个字段带 is_missing / is_outlier / source（= 证据等级）。
6. 避免"92 个等权重变量"：标准化层输出的是分组后的结构化特征（测量/遗传/内分泌/环境/病理），不是摊平的长向量。

6. 模型层（Growth Engine 核心）

6.1 骨龄子模型

• 输入：手/腕 X 光（通过临床级测骨龄 API 上传骨龄片 → 返回骨龄读数）。
• MVP 决策（已决）：直接接入现有临床级测骨龄 API（输入骨龄片 → 输出骨龄），带方法+来源+置信度；暂不自建读片模型。自建需国产儿童人群再校准的 CNN（参考 RSNA Bone Age 数据集，但为美国儿童，需迁移/重标定），待自研版完全就绪后再替换。
• 输出：bone_age（岁）+ ba_method + ba_confidence + ba_source（= 外部 API）。
• 若 API 不可用：提供降级逻辑（用身高+Tanner+T 预测 BA，并显著降低 PAH 置信度与明确 caveat）。

6.2 速度/轨迹子模型

• 曲线：heightVelocity(age, sex, ...) → 对照年龄×性别×青春期分期的生长速度百分位（青春期速度必须按 Tanner 分期校正）。
• 轨迹偏离判定（二值或多级）：
  • ΔSDS 超阈值 / 跨越 ≥2 条百分位带
  • 速度低于对应年龄/分期的低限（如青春期前 <5 cm/年，或速率显著低于同阶段）
• 输出：velocity、velocity_percentile、trajectory_flag（正常/可疑/偏离）。

6.3 成年身高预测子模型（PAH）

• 替换现 projectAdultHeight()（现行是启发式）。
• MVP：Bayley-Pinneau（只需骨龄+当前身高+性别+查表百分比），比 TW3 简单；注明 caveat：骨龄显著提前/落后、生长模式异常时不可靠。TW3(RUS) 更准但需骨成熟度评分，放 Phase II。
• 输出：PAH_cm + PAH_ci_95 + method + caveats[]。
• 校准（已决）：暂无历史纵向随访队列 → MVP 先发布「未校准」版本，在成长报告与 Agent 输出中醒目标注「未校准」；校准逻辑（用纵向队列实际成年身高对比调整偏差，尤其性早熟/晚熟人群）留待 Phase II 有数据后启用。

6.4 风险分流子模型（绿/黄/红）

规则评分 + 可选 ML。临床树优先（贴合你的"疾病/遗传并发症优先分流"）：

IF 慢性病存在 OR 综合征 OR 内分泌病 → 直接 红（无论身高百分位）   ← 最高优先级
ELSE IF 身高 SDS < -2.5 OR 生长失败(速度显著低) OR 进行性百分位下移
        OR 性早熟征象 OR 骨龄提前(ΔBA-CA 明显偏正)
        OR 严重延迟+担忧 OR 异常IGF-1/甲功 → 红
ELSE IF 身高 SDS < -2 OR 速度偏低 OR 温和百分位下移
        OR 相关可干预因素/borderline实验室 → 黄（建议儿科评估）
ELSE → 绿（社区监测）

• 输出：tier（绿/黄/红）+ reasons[]（可分层的触发原因）+ next_action（监测 / 儿科评估 / 转诊小儿内分泌）。

6.5 建议引擎（证据分级）

• 规则式、证据分级，严格区分"预测因子"vs"可干预因子"：
  • 已确立：治疗明确病理（GHD、甲减等→转诊）；已确诊后的规范治疗。
  • 可能有益：营养（蛋白/钙/VD）、睡眠、体力活动（WS/T 10008）。
  • 证据弱/不确定：各类保健品对最终身高的直接功效。
• 输出：recommendations[]（每条带 evidence_grade、expected_effect、confidence），且显式提示"身高-干预的因果强度有限"。

7. 输出层（Answers / Agent）

Agent 边界（重要）：

• Agent 不重算身高/骨龄/PAH——它引用模型输出并解释（保证数值一致，避免"AI 二次造数"）。
• 知识库 RAG：儿科生长发育指南（WS/T 系列 + 卫健委 7 岁以下生长标准 + 内分泌指南）+ 模型派生解释。
• Agent 显式暴露不确定度与免责（非诊断，异常转诊）。

8. 现有代码如何接入（不重写）

growth_engine.js（保留：百分位/靶身高/BMI）  ← 底层数据与标准化
        │  新增 module
        ▼
growth_models.js   ← 新增：velocity / ΔBA-CA / SDS斜率 / 轨迹flag
growth_pah.js      ← 新增：Bayley-Pinneau(带校准+CI+caveat)
growth_triage.js   ← 新增：绿黄红规则评分(临床树优先)
growth_advice.js   ← 新增：证据分级建议
growth_agent.js    ← 新增（Phase III）：RAG + 引用模型输出 + 不确定度

• 所有新模块只读 growth_engine.js 的百分位/靶身高作为参考值，不改动它。
• 沿用 engine/pages/factors.html 的 91 因子作为可干预/风险因子的数据字典。

9. 模型选择理由与局限（诚实版）

10. 验证与校准计划

1. 内部一致性：PAH 与靶身高、百分位交叉验证；ΔBA−CA 与性征一致。
2. 纵向校准（暂缓）：当前无历史随访队列 → 先发「未校准」版本；待有纵向数据后比较 PAH 预测 vs 真实成年身高，估算偏差/置信覆盖。
3. 分流评估：绿/黄/红 vs 儿科内分泌确诊/未确诊，评估敏感性、特异性、转诊率（避免过度转诊）。
4. 不确定度覆盖：95% CI 实际覆盖率是否接近 95%。
5. 回归测试：BI 结果在 growth_engine.js 改动后不回归。

11. MVP 里程碑（I / II / III）

• Phase I（可用）：标准化层（SDS/ΔBA-CA/速度，参考 WS/T）+ 规则分流绿黄红 + 建议引擎 + 简化 PAH 带 CI（未校准，醒目标注） + 成长报告页（含分流/转诊建议） 上线；骨龄走外部临床级 API。
• Phase II（更准）：Bayley-Pinneau 正式替换 + 校准 + 对照真实成年身高验证；TW3 评估；自研骨龄 CNN 可行性验证（就绪后替换外部 API）。
• Phase III（智能化）：科普 Agent 层（RAG + 引用模型输出），多时点轨迹建模（纵向混模），个性化风险概率模型。

12. 已决问题（决策记录）

13. 待办 / Backlog（暂不处理）

[x] 一键构建脚本：根目录 npm run build / npm test / npm run build:engine（前端 Vite 单文件 + 引擎测试 + 引擎数据构建）。