clinical-data-cleaner

用途：清理、验证并标准化临床试验数据，使其符合 CDISC SDTM 标准，用于向 FDA 或 EMA 提交的监管申报；也可用于中期分析数据准备、数据库迁移清理和外部实验室数据整合。主要能力：按 SDTM 域（DM、LB、VS）校验必填字段；处理缺失值（策略含 mean、median、mode、forward、drop）；进行异常值检测（方法含 iqr、zscore、domain，动作含 flag、remove、cap），并内置临床阈值（如葡萄糖 50-500 mg/dL、血红蛋白 5-20 g/dL、收缩压 70-220 mmHg）；将日期标准化为 ISO 8601；输出清理后的 SDTM 数据及用于监管提交的审计追踪。使用方式：可调用 Python 类 ClinicalDataCleaner(domain='DM') 执行 clean、validate_domain、handle_missing_values、detect_outliers、standardize_dates、save_report 等方法，或用命令行执行：python scripts/main.py --input dm_raw.csv --domain DM --output dm_clean.csv --missing-strategy median --outlier-method iqr --outlier-action flag。可先运行 python -m py_compile scripts/main.py 检查脚本。限制：仅在输入文件、标识符、参数或上下文齐全时执行；缺关键输入应停止并询问；不得凭空假设超出声明范围的能力；覆盖已有结果或大批量操作前需用户确认；输出应区分假设、交付物、风险与未决项。