ER_note_NG

背景

目前 ICD-10 預測 pipeline 缺乏系統化的品質回饋機制，無法從實際使用中捕捉 edge cases。需要建立 Human-in-the-Loop 回報流程，讓使用者在發現 AI
預測錯誤時能即時回報，供開發團隊 debug 與優化。

實作內容

Backend

• 新增 icd10_feedback SQLite 資料表（er_note_text, ai_predictions, feedback_category, feedback_note, record_id, user_id, created_at）
• 新增 POST /icd10-feedback（需認證）— 使用者提交回報
• 新增 GET /admin/icd10-feedback（需 admin）— 列出所有回報
• 新增 DELETE /admin/icd10-feedback/{id}（需 admin）— 刪除回報

Frontend — ReviewTab

• ICD-10 結果下方新增「Report ICD-10 Error (回報錯誤)」按鈕
• Dialog 提供 7 種錯誤分類：Wrong body part / Wrong laterality / Severity too high / Severity too low / Missing codes / Irrelevant codes / Other
• 可附加備註文字
• 提交時自動帶入完整 ER Note + AI 預測結果

Frontend — UserSettingsModal (Admin)

• 新增第 5 分頁「ICD-10 回報」
• 列表檢視所有回報（分類標籤、時間、User ID）
• 點擊展開查看 AI Predictions + 完整 ER Note
• Export JSON 一鍵下載
• 逐筆刪除已修復/不需要的回報

PHI 安全：所有回報資料僅儲存於本機 SQLite，不外傳 email 或遠端服務。

變更檔案

• backend/models.py — 新增 ICD10Feedback model
• backend/schemas.py — 新增 ICD10FeedbackCreate / ICD10FeedbackOut
• backend/main.py — 新增 3 個 API endpoints
• frontend/src/components/ReviewTab.tsx — 新增回報按鈕 + Dialog
• frontend/src/components/UserSettingsModal.tsx — 新增 ICD-10 回報分頁
• System_Architecture.md — 更新架構文件