feat(plan): 三源召回信号统一标定 — 置信度/优先级/打分一致

诊断 1.0 / 建议 0.8 / 影像AI 0.5 三源置信度直用为打分因子(下限0.5),
取代旧 0.75/0.9/1.0 分档;triggers 按 诊断>建议>影像 排序定 lead,
reason 文案由 lead 来源驱动(建议为首不再套子场景诊断词)。
priority-hover 提示同步为「诊断1.0/建议0.8/影像0.5」。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

apps/pac-service/src/modules/plan/engine/priority-scorer.ts

@@ -92,16 +92,15 @@ export interface PriorityBreakdown {
   intentBehavior: number; // 意愿·主诉行为
   trustBase: number; // 意愿·信任基础
   freshness: number; // 诊断新鲜度因子 0.4-1.0(老诊断衰减)
-  confidenceFactor: number; // 置信度因子 0.75-1.0(影像AI/建议 降权)
+  confidenceFactor: number; // 置信度因子 = 来源置信度(诊断1.0/建议0.8/影像0.5)
   base: number; // 三维加权(未乘因子)
   raw: number; // 综合 0-10(× 新鲜度 × 置信度后)
 }
 
-/// 置信度因子:≥0.9→1.0(医生诊断)/ ≥0.7→0.9(影像AI/建议)/ <0.7→0.75。
+/// 置信度因子 = 来源置信度直用(诊断1.0 / 建议0.8 / 影像AI0.5),下限 0.5 防过罚。
+///   v3.1:三源标定后因子与来源置信度一致,显示与打分同一套值(见 sourceConfidence)。
 export function computeConfidenceFactor(confidence: number): number {
-  if (confidence >= 0.9) return 1.0;
-  if (confidence >= 0.7) return 0.9;
-  return 0.75;
+  return Math.max(0.5, Math.min(1, confidence));
 }
 
 /**

apps/pac-service/src/modules/plan/engine/scenarios/treatment-initiation-recall.scenario.ts

@@ -445,12 +445,19 @@ export class TreatmentInitiationRecallScenario implements PlanScenarioPlugin {
       // 触发信号类型(原 enum,不语义化;前端用 triggerTypeLabelZh 翻译)
       // lead 单一类型 — 想精准列出所有 sig 的话需要把 triggers[] 改成 cluster 全量,目前 lead 代表
       const triggerType = triggerTypeOf(r);
+      // 标签分流(同前端 ReasonLine):lead = 优先级最高来源(诊断>建议>影像)。
+      //   lead=建议(即无诊断,仅医生建议)→ 用建议名(如"建议种植")替代子场景诊断词"缺失牙未启动修复"。
+      const leadTrig = r.cluster_triggers?.[0] ?? { type: triggerType, code: r.signal_code };
+      const isRecLead = leadTrig.type === 'recommendation';
+      const catsStr = expectedCats.map((c) => treatmentCategoryNameZhForTeeth(c, r.tooth)).join(' / ');
       hits.push({
         patientId,
         patientExternalId: r.patient_external_id,
         // reason 文本兜底(AI prompt / 调试用,前端不依赖此字段)
         // 乳牙 restorative 只显「充填」(去嵌体),跟前端 ReasonLine/目标 tag 同口径(treatmentCategoryNameZhForTeeth)
-        reason: `${cfg.label}${toothStr} — ${diagnosisCodeNameZh(r.signal_code)}${sourceStr} ${r.days_since} 天前,未启动${expectedCats.map((c) => treatmentCategoryNameZhForTeeth(c, r.tooth)).join(' / ')}`,
+        reason: isRecLead
+          ? `${diagnosisCodeNameZh(leadTrig.code)}${toothStr}${sourceStr} ${r.days_since} 天前,未启动${catsStr}`
+          : `${cfg.label}${toothStr} — ${diagnosisCodeNameZh(r.signal_code)}${sourceStr} ${r.days_since} 天前,未启动${catsStr}`,
         priorityScore: score,
         goal: cfg.goal,
         recommendedRole: 'staff',
@@ -565,18 +572,17 @@ interface HitRow {
   cluster_fact_ids?: string[];     // cluster 内所有 sig 的 fact_id(给 evidence.factIds)
   cluster_has_diagnosis?: boolean; // cluster 含至少 1 个 diagnosis_record
   cluster_has_recommendation?: boolean; // cluster 含至少 1 个 recommendation_record
-  cluster_confidence?: number;     // cluster 最优来源置信度(医生1.0/影像0.85/建议0.8)
+  cluster_confidence?: number;     // cluster 最优来源置信度(诊断1.0/建议0.8/影像0.5,取 max)
   cluster_triggers?: Array<{ type: string; code: string }>; // cluster 内 unique (type, code),给 signals.triggers
 }
 
-/// 单 sig 来源置信度:医生诊断(std_code/name_map)1.0 / 影像AI 0.85 / 建议 0.8 / 未知诊断 0.9。
-///   v3.0 置信度梯度(病历100% > 影像70-90% > 建议)。cluster 取 max(最优来源胜出)。
+/// 单 sig 来源置信度(v3.1 三源标定):诊断 1.0 / 医生建议 0.8 / 影像AI 0.5。
+///   优先级即置信度高低:**诊断 > 建议 > 影像AI**。cluster 取 max → "有诊断以诊断为准"。
+///   影像AI = code_source='image_ai' 的诊断(AI 读片,非医生确诊 → 降到 0.5)。
 function sourceConfidence(row: HitRow): number {
   if (row.signal_type === 'recommendation_record') return 0.8;
-  const src = row.code_source ?? '';
-  if (src === 'std_code' || src === 'name_map') return 1.0;
-  if (src === 'image_ai') return 0.85;
-  return 0.9;
+  if (row.code_source === 'image_ai') return 0.5;
+  return 1.0; // 医生诊断(std_code / name_map / 未标来源)
 }
 
 /// 牙位字符串 → set,**直接委托共享 toothSet**(单一真理源)。
@@ -689,7 +695,10 @@ function uniqueTriggers(rows: HitRow[]): Array<{ type: string; code: string }> {
       out.push({ type, code: r.signal_code });
     }
   }
-  // 诊断/影像AI(带 K 码)排前 → 前端 triggers[0] 兜底展示码;医生建议(rec 码)排后
-  out.sort((a, b) => (a.type === 'recommendation' ? 1 : 0) - (b.type === 'recommendation' ? 1 : 0));
+  // v3.1 优先级排序:**诊断(0) > 医生建议(1) > 影像AI(2)**。
+  //   triggers[0] = 最高优先来源 → 驱动展示标签("有诊断以诊断为准,以此类推")。
+  //   (原口径把影像AI 和诊断并列排前;现按置信度梯度把影像AI 降到最后。)
+  const order = (t: string) => (t === 'recommendation' ? 1 : t === 'image_finding' ? 2 : 0);
+  out.sort((a, b) => order(a.type) - order(b.type));
   return out;
 }

apps/pac-web/src/components/priority-hover.tsx

@@ -21,7 +21,7 @@ export interface PriorityBreakdown {
   intentBehavior?: number; // 意愿·主诉行为
   trustBase?: number; // 意愿·信任基础
   freshness?: number; // 新鲜度因子 0.4-1
-  confidenceFactor?: number; // 置信度因子 0.75-1
+  confidenceFactor?: number; // 置信度因子(诊断1.0/建议0.8/影像0.5)
   base?: number; // 三维加权(未乘因子)
   raw?: number; // 综合 ×因子后
 }
@@ -99,7 +99,7 @@ function PriorityBreakdownTable({
           <Row
             label="× 置信度"
             value={conf.toFixed(2)}
-            hint="医生 1.0 / 影像·建议 0.9"
+            hint="诊断 1.0 / 建议 0.8 / 影像 0.5"
             tone={conf < 1 ? 'amber' : undefined}
           />
           <Subtotal label="= 总分" value={disp} bold />