[开源] 多部门会签文档进度自动重建系统:面向医院行政与临床协同的OCR+状态机追踪工具

本项目是专为医院多部门会签流程设计的轻量级文档进度追踪系统，解决术前讨论、器械采购、医务审批等跨科室纸质/扫描件流转中「卡在哪、谁没签、超没超时」三大盲区。我们用手机拍照上传会签单，自动识别当前签署节点（如「麻醉科已签」「ICU待审」），驱动状态机记录每一步流转时间，生成唯一二维码供患者或申请科室扫码查实时状态和预计完成时间；对停留超48小时未处理的节点，系统自动告警。它不是通用工作流引擎，不对接HIS或EMR，而是聚焦「会签文档本身」这一最小可追踪单元，提供CLI命令行、Web API和HTML仪表盘三类交付形态，技术栈全部基于Python生态：Tesseract（chi_sim中文包）做OCR、OpenCV预处理图像、SQLite本地存档、Flask暴露API、Rich渲染终端界面、Jinja2生成中式政务风HTML页。

定位与能力范围

我们不做流程再造，也不替代签字动作本身，只做一件事：把散落在不同科室桌面上的会签单，变成一条可追溯、可查询、可预警的时间线。适用场景明确限定在「多部门顺序或并行签署的正式文书」，典型如：术前讨论纪要、高值耗材采购申请、院内会诊邀请单、科研伦理审查表、大型设备使用审批单。不覆盖日常交接班记录、护理巡视单、检验申请单等非会签类表单；也不处理电子签名平台已在线签署的文档，本系统专治那些仍靠打印、手写、传阅、拍照的「半数字化」环节。

它的能力边界清晰： - 输入必须是含会签栏的文档图像（支持JPG/PNG），能识别出「科室名+签署人+时间」结构化字段； - 状态机仅管理「创建→流转中→完成→取消」四态，节点粒度到科室级（非个人），不拆解到具体医生工号； - QR码仅编码文档ID与查询密钥，不承载业务数据，扫码页只读不修改； - 所有告警基于配置的threshold_hours（默认48小时），不引入外部日历或节假日规则。

核心功能模块

模块	关键能力	说明
图像采集与OCR	灰度化、二值化、倾斜校正、中文识别	OpenCV预处理保障Tesseract在模糊、反光、倾斜照片上仍可提取「外科：张三 2026-05-10」类文本
状态机引擎	节点级待签/已签/已拒、全局文档状态、完整时间戳链	每次`sign`操作触发状态校验，拒绝重复签署或跳过前置节点，所有变更写入timeline表
QR码管理	文档ID+密钥编码、可打印标签生成、扫码直连状态页	生成PNG后可粘贴至纸质单右下角，患者扫码即见当前所处节点及剩余预估时长（如「距超时还剩36小时」）
HTML可视化	时间轴图谱、四象限仪表盘（待处理/进行中/已完成/超时）、响应式布局	界面采用蓝灰主色、方正字体、无动画，适配iPad及门诊自助机浏览器
CLI工具集	全生命周期操作：建单、查状态、签节点、看时间轴、导报表	支持`--status in_progress`筛选、`batch-import`夹批量导入、`export --format csv`导出台账

使用与配置

安装只需三步：克隆代码、装Python依赖、配Tesseract中文包。无需数据库服务或云环境，SQLite文件默认存于data/document_flow.db，开箱即用。

pip install -r requirements.txt

Tesseract安装按系统区分： - Windows：下载UB-Mannheim安装包，勾选chi_sim中文语言包； - Linux：sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim； - macOS：brew install tesseract tesseract-lang。

配置通过config.json统一管理，关键项包括OCR语言（默认chi_sim+eng）、超时阈值（单位小时）、Web服务端口、日志路径。首次运行可自动生成模板：

python main.py init-config

工作流实操示例

以「术前讨论纪要」为例，全流程6步可在5分钟内走完：

创建文档：声明标题与初始会签科室
python main.py create "术前讨论纪要" --departments "外科,麻醉科,ICU"
补全节点：追加医务科、分管院长等后续环节
python main.py add-node 1 --name "医务科审核" --department "医务科" python main.py add-node 1 --name "分管院长审批" --department "院领导"
导入照片：外科医生拍下已签署页面，上传绑定文档
python main.py import-image ./img/waike.jpg --doc-id 1
OCR识别：系统自动解析出「外科：李四 2026-05-10」并标记该节点为SIGNED
python main.py scan-document ./img/waike.jpg
扫码查看：打印QR码贴单，患者扫码即见「当前节点：麻醉科（待签），预计24小时内完成」
python main.py generate-qr 1
监控超时：若麻醉科48小时未签，report --type overdue将列出该文档，管理员可定向催办。

工程结构与扩展性

项目采用分层架构，各模块职责分明，便于医院信息科二次开发：

目录/文件	职责	可定制点
`src/state_machine.py`	状态转换规则、节点校验逻辑	修改`transition_rules`可适配本院特有会签顺序（如需「先ICU后麻醉科」）
`src/ocr_engine.py`	图像预处理参数、Tesseract调用封装	调整`threshold`（默认128）或开关`denoise`可优化特定扫描件识别率
`src/qr_generator.py`	QR码内容格式、密钥生成策略	替换`generate_query_key()`函数可对接院内统一认证体系
`templates/`	HTML页面样式与数据渲染逻辑	修改CSS变量即可切换蓝白/绿白主题，适配不同科室视觉偏好

所有CRUD操作经由src/crud.py抽象，数据库表结构固化但字段可扩：documents表存主干信息，nodes表存科室节点，timeline表存每一次签署动作，新增字段不影响现有CLI命令。

环境与运行保障

系统对运行环境要求极低，Python 3.8+即可，无GPU依赖。测试覆盖核心路径，运行pytest可验证OCR解析、状态跳转、QR码生成等关键行为。日志默认写入logs/document_flow.log，级别可配为DEBUG用于排查识别失败原因。

常见问题有标准应对手段： | 问题现象 | 原因定位 | 解决方式 | |----------|----------|----------| | OCR识别不出科室名 | 图片过暗/反光/倾斜严重 | 用scan-document前先手动旋转图片，或调高config.json中ocr.threshold值 | | status命令报错「no such table」 | data/目录无写权限或路径不存在 | 手动创建data文件夹，或修改config.json中database.path为绝对路径 | | Web服务启动失败 | 端口5000被占用 | 修改config.json中web.port为5001，或执行lsof -i :5000杀进程 |

数据与交付形态

系统输出两类核心数据资产：一是结构化台账，含文档ID、标题、各节点签署人、时间、备注，支持CSV/JSON导出供质控分析；二是可视化视图，仪表盘按状态分类统计文档数，时间轴页展示从发起至当前的完整流转图谱。所有数据落盘于SQLite，无外部依赖，导出即走，符合医院数据本地化要求。

CLI命令覆盖全部管理动作，Web API则为前端集成预留接口：GET /api/document/{id}返回摘要，GET /api/document/{id}/timeline返回带时间戳的节点序列，GET /api/document/{id}/status返回是否超时等布尔态。不提供POST/PUT接口，杜绝远程篡改风险。

项目地址：
https://github.com/nexorin9/document-flow-tracker