MedArchive — обработка архива прайсов клиник-партнёров

Terricon Valley · Medtech Hackathon (2628.06.2026).

Живой демо: https://med.secondbrain.tools

🎬 Демо-трейлер

Демо-трейлер MedArchive

▶️ Смотреть трейлер (40 сек) · вживую: med.secondbrain.tools/pitch

Система автоматически разбирает архив разнородных прайс-листов клиник (PDF, сканы, DOCX, XLSX/XLS), извлекает услуги и цены, нормализует их к справочнику из 1287 услуг и даёт поиск и сравнение «кто оказывает услугу и по какой цене».

Результат на тестовом архиве (8 клиник, 10 файлов)

  • 16 140 позиций извлечено: нативными парсерами + трудные PDF (битый текстовый слой, нестандартная вёрстка) — через Gemini Vision; обработаны все 8 клиник.
  • 73,7% позиций нормализованы автоматически (цель ТЗ — не ниже 70%).
  • Остальное уходит в очередь ручной разметки, как и предполагает ТЗ.

Полный отчёт о качестве — docs/quality_report.json.

Стек и решения

Слой Решение
Извлечение Python: pdfplumber + PyMuPDF, openpyxl/xlrd, python-docx. Таблицы из PDF без линий восстанавливаются по координатам слов
Vision-добор Gemini (gemini-2.5-flash) — для сканов и битого текстового слоя
Нормализация Каскад: код тарификатора → точное совпадение → эмбеддинги Gemini → нечёткое сравнение → очередь unmatched
Валидация Правила ТЗ §4.4: положительность цены, резидент ≥ нерезидент, аномалии, версионирование
Хранилище SQLite (MVP, разворачивается без Docker). Боевая схема PostgreSQL + pgvector — в db/migrations
API FastAPI: эндпоинты ТЗ + /stats, загрузка архива, авто-загрузка из папки, алерты об изменении цен, экспорт в Excel; OpenAPI на /docs
Фронт Одностраничный (Tailwind): поиск и сравнение цен, экран верификации оператора, дашборд обработки
Деплой Контейнер API за Caddy на Selectel KZ

Подробно об устройстве системы — docs/ARCHITECTURE.md (поток данных, карта модулей, модель данных, обоснование решений).

Запуск локально

python -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e .
# архив прайсов → data/raw/, справочник → data/reference/dictionary.xlsx
GEMINI_API_KEY=... python scripts/run_pipeline.py        # → data/medarchive.db + отчёт
uvicorn api.main:app                                     # → http://localhost:8000/docs
# открыть web/index.html?api=http://localhost:8000

Эмбеддинги и Vision вызываются через Gemini API, поэтому локальная модель не нужна и контейнер остаётся лёгким. Поиск и сравнение в готовой базе работают без обращений к API.

Структура

contracts/  — общие модели данных (контракт между модулями)
db/         — схема PostgreSQL + pgvector
etl/        — извлечение, нормализация, валидация, конвейер
api/        — REST API поиска и сравнения
web/        — одностраничный фронт
infra/      — деплой (compose, Caddyfile)
docs/       — отчёт о качестве, план
pitch/      — презентация и демо-сценарий
scripts/    — запуск конвейера и проверки
S
Description
Terricon Medtech Hackathon — нормализация прайсов клиник-партнёров
Readme 6.5 MiB
Languages
Python 60.5%
HTML 37.5%
CSS 0.7%
Dockerfile 0.5%
TypeScript 0.5%
Other 0.3%