feat(clinical): 전수 판정을 같이 계산해 기록 · 확인 측정이 판정 데이터를 덮지 않게
알고리즘 설계자가 물었다 — "0cm·1cm 만 쟀는데 0cm 가 최적으로 나왔다. 만약 3cm 가
최적이면?"
## 이건 버그가 아니라 설계 가정이다
단일 pass 는 **지표가 cm 에 대해 단봉**이라고 가정한다. 올라가다 나빠지면 봉우리를 지난
것으로 보고 멈춘다. Python 도 같다. 물리적 근거는 있다 — CH3 은 제일 기울어진 채널로
방광 아래쪽을 보므로 위로 가면 점점 벗어난다.
깨질 수 있는 경우는 **한 위치만** 일시적으로 나빠지는 것이다: 장내 가스가 CH3 을 가림,
접촉이 뜸, 호흡으로 방광이 움직임. 그러면 더 위가 진짜 좋았는데 조기 종료한다.
실측에 징후가 있다. 2026-09-09 `kai` 는 **0cm ch3=X → 1cm ch3=O 91%** 로 지표가
올라갔다. 시작 쪽은 종료 조건이 "앞에 eligible 이 있어야" 걸리게 막혀 있지만 **중간에서는
한 칸만 나빠도 끝난다.** 같은 날 `181128` 이 정확히 그 경우다 — 1cm 에서 nch 2→0,
ch3 100%→0% 로 두 조건이 동시에 걸려 best=0cm, 2cm 이후는 모른다.
## 판정은 바꾸지 않고 **측정 가능하게** 만든다
규칙을 바꾸면 레퍼런스 대조(단일 pass 기준)를 다시 해야 한다. 그건 알고리즘 팀이 숫자를
보고 정할 일이다. 그래서 전 위치로 고르면 어디가 뽑히는지 **같이 계산해 기록한다**:
"best_cm": 0, 앱이 쓰는 값 (단일 pass · 레퍼런스)
"best_cm_full_sweep": 3, 잰 위치 전부로 고르면
"sweep_disagrees": true
갈리면 화면에도 참고 문구가 뜬다 — 그 자리에서 "더 위가 좋아 보인다"를 알면 다시 정렬을
택할 수 있다. 어제 전수 측정으로 바꾼 것이 이 답을 내는 전제였다(조기 종료하면 비교할
위치가 없다).
## 확인 측정이 판정 데이터를 덮고 있었다
부착 위치로 내려가 한 번 더 재면 `align_2cm.csv` 를 **덮어썼다.** 화면 판정은 먼저 잰 것
기준인데 파일은 나중 것이라, 파일로 재판정하면 앱과 답이 갈릴 수 있다. 조기 종료 시절에는
드물었지만 전수 측정으로 바꾼 뒤에는 **항상** 일어난다.
`align_2cm_confirm.csv` 로 분리했다. 판정 근거가 파일에 그대로 남는다.
테스트 139개 통과.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -174,8 +174,19 @@ object HospitalRunStore {
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*/
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fun writeAlignCycles(
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dir: File, cm: Int, cycles: List<List<DoubleArray>>,
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/**
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* 같은 위치를 다시 잰 것인가(부착 위치 확인 측정).
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*
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* true 면 `align_2cm_confirm.csv` 로 따로 쓴다. 같은 이름에 쓰면 **판정에 쓰인
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* 데이터가 확인 측정으로 덮인다** — 화면 판정은 먼저 잰 것 기준인데 파일은
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* 나중 것이라, 파일로 재판정하면 앱과 답이 갈릴 수 있다. 전수 측정으로 바뀐 뒤
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* 이 재측정이 **항상** 일어나므로 그냥 두면 안 된다(2026-09-10).
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*/
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confirm: Boolean = false,
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): Boolean = try {
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File(dir, "align_%dcm.csv".format(cm)).bufferedWriter().use { w ->
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val name = if (confirm) "align_%dcm_confirm.csv".format(cm)
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else "align_%dcm.csv".format(cm)
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||||
File(dir, name).bufferedWriter().use { w ->
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cycles.forEachIndexed { ci, chans ->
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chans.forEachIndexed { ch, buf ->
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w.write(buildString {
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@@ -65,6 +65,7 @@ import com.medithings.vesiscan.managers.AnchorBasis
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import com.medithings.vesiscan.managers.AnchorConfig
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import com.medithings.vesiscan.managers.AnchorGuide
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import com.medithings.vesiscan.managers.AnchorPosRecord
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import com.medithings.vesiscan.managers.AnchorSelection
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import com.medithings.vesiscan.managers.AnchorStep
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import com.medithings.vesiscan.managers.ClinicalBv
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import com.medithings.vesiscan.managers.DetachWatcher
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@@ -309,7 +310,10 @@ fun AnchorAlignView(appState: AppState) {
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val dir = HospitalRunStore.alignDir(saveName, runStartedAt)
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hasAlignData = true
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alignDirty = true
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if (!HospitalRunStore.writeAlignCycles(dir, cm, cycles)) {
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// 판정이 끝난 뒤 같은 위치를 다시 재는 것 = 부착 위치 확인 측정.
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// 판정에 쓰인 파일을 덮지 않도록 별 이름으로 남긴다.
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val isConfirm = !guide.searching && records.any { it.cm == cm }
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if (!HospitalRunStore.writeAlignCycles(dir, cm, cycles, confirm = isConfirm)) {
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error = "정렬 원시 데이터 저장 실패 (${cm}cm) — 저장 공간을 확인하세요."
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}
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@@ -575,6 +579,25 @@ fun AnchorAlignView(appState: AppState) {
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// 붙여야 하는지 매번 헷갈렸다(2026-09-09 현장 피드백). 실제로 필요한 것은
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// **지금 할 동작 하나**다 — 1cm 올려서 재라, 2cm 내려서 재라, 1cm 올리고
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// 좌우로 넘어가라. 절대 위치는 기록의 몫이고 사람이 셀 일이 아니다.
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// ── 전수 판정과 비교 ────────────────────────────────────────────
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// 단일 pass 는 **지표가 cm 에 대해 단봉**이라고 가정한다(Python 도 같다).
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// 올라가다 나빠지면 봉우리를 지난 것으로 보고 멈춘다.
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//
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// 그 가정이 깨지는 경우가 있다 — 장내 가스·접촉 불량·호흡으로 **한 위치만**
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// 일시적으로 나빠지면 조기 종료하고, 더 위가 진짜 좋았는데 놓친다.
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// 알고리즘 설계자가 제기한 우려이고(2026-09-10), 실측에도 징후가 있다:
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// 2026-09-09 `kai` 는 0cm ch3=X → 1cm ch3=O 91% 로 **올라갔다**.
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//
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// **판정은 바꾸지 않는다.** 레퍼런스 대조가 단일 pass 기준이라, 규칙을 바꾸면
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// 검증을 다시 해야 한다. 대신 전 위치로 고르면 어디가 뽑히는지 **같이 계산해
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// 보여 주고 기록한다** — 몇십 세션 쌓이면 "실제로 갈리는가"에 답이 나온다.
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// 규칙을 바꿀지는 그 숫자를 보고 알고리즘 팀이 정한다.
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val fullSweepBest = remember(records) {
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AnchorSelection.selectBest(records.filter { it.capFrac.isFinite() }).bestCm
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}
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val sweepDisagrees = last?.bestCm != null && fullSweepBest != null &&
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fullSweepBest != last?.bestCm
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// 수집 단계인가 — 판정이 났어도 SEARCH_MAX_CM 까지는 계속 올린다.
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val sweptTo = records.maxOfOrNull { it.cm } ?: -1
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||||
val sweeping = !sweepStopped && sweptTo < AnchorConfig.SEARCH_MAX_CM
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@@ -632,6 +655,22 @@ fun AnchorAlignView(appState: AppState) {
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Spacer(Modifier.height(12.dp))
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}
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// 전수 판정이 다르면 사람에게 알린다. 앱은 단일 pass 답을 쓰지만, 그
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// 자리에서 "더 위가 좋아 보인다"를 알면 다시 정렬을 택할 수 있다.
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if (sweepDisagrees) {
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Text(
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"참고 — 잰 위치 전부로 고르면 ${fullSweepBest}cm 이 뽑힙니다 " +
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"(앱 판정은 ${last?.bestCm}cm). 앱은 검증된 단일 pass 규칙을 " +
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"그대로 씁니다. 이 차이가 계속 보이면 알고리즘 팀에 알려 주세요 — " +
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"기록에도 남습니다.",
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fontSize = 12.sp, color = MlPrimary,
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||||
modifier = Modifier.fillMaxWidth()
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||||
.background(MlPrimary.copy(alpha = 0.08f), RoundedCornerShape(8.dp))
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||||
.padding(10.dp),
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)
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||||
Spacer(Modifier.height(10.dp))
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}
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// 프로브를 바꿔 끼웠으면 이 세션을 이어 쓸 수 없다. hw_preset 이 한 번만
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// 기록되므로 절반이 다른 기기의 데이터인데 한 기기로 라벨링된다.
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if (disconnectedMidRun && isConnected) {
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@@ -1215,6 +1254,12 @@ private fun buildAlignSummary(
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*/
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decidedAtCm: Int? = null,
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): JSONObject = JSONObject().apply {
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// 잰 위치 **전부**로 고르면 어디가 뽑히는가. 앱이 쓰는 값은 `best_cm`(단일 pass)이고
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// 이것은 **비교용**이다. 단일 pass 가 가정하는 단봉성이 실제로 성립하는지 세션마다
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// 세어 보려고 남긴다(2026-09-10 알고리즘 팀 질의).
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val fullBest = AnchorSelection.selectBest(records.filter { it.capFrac.isFinite() }).bestCm
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put("best_cm_full_sweep", fullBest ?: JSONObject.NULL)
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put("sweep_disagrees", step.bestCm != null && fullBest != null && fullBest != step.bestCm)
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put("patient", patient)
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put("save_name", saveName)
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// 이름 없이 잰 데이터인지 파일만 봐도 알 수 있어야 나중에 짝을 맞출 수 있다.
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