本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 了解偏離報告
<a name="data-transformation-drift-report"></a>

 啟用偏離偵測時，大量任務會將名為 的彙總報告寫入`jobLevelDriftResult.json`您的輸出位置。報告會告訴您設定檔實際擷取的來源資料量，以及遺漏的內容：因此您知道在何處改善映射。

 報告的結構取決於來源格式：C-CDA 報告會依文件區段和項目組織 （由 OIDs 識別），而 CSV 報告則會依資料表、資料欄和資料列組織。兩者共用相同的涵蓋率概念 （從 0.0 到 1.0 的一小部分，其中較高表示擷取更多來源）。
+ [C-CDA 偏離報告](#data-transformation-drift-report-ccda)
+ [CSV 偏離報告](#data-transformation-drift-report-csv)
+ [改善涵蓋範圍 （兩種格式）](#data-transformation-drift-report-improving)

## C-CDA 偏離報告
<a name="data-transformation-drift-report-ccda"></a>

```
{
  "jobId": "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
  "profileId": "0f1e2d3c4b5a69788796a5b4c3d2e1f0",
  "profileVersion": 3,
  "timestamp": "2026-07-14T18:30:00Z",
  "filesProcessed": 500,
  "totalFilesFailed": 2,
  "avgSectionCoverageRate": 0.92,
  "avgEntryCoverageRate": 0.85,
  "avgOverallCoverageRate": 0.88,
  "avgResourceAccuracy": 0.97,
  "totalUnknownSections": 14,
  "totalUnknownEntries": 63,
  "documentOids": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.1.2": 480 
    },
  "unknownSectionOidCount": 2,
  "unknownSections": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.2.14": 12 
    },
  "unknownEntryOidCount": 5,
  "unknownEntries": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.4.13": 40 
    },
  "missingResources": { 
    "2.16.840.1.113883.10.20.22.2.6.1": { 
      "AllergyIntolerance": 8 
      } 
    },
  "perFileDrift": { 
    "patient-001.xml": 0.95, 
    "patient-002.xml": 0.61 
    }
}
```

### 如何解讀
<a name="data-transformation-drift-report-ccda-read"></a>

 從涵蓋率開始。這些是所有已處理檔案的平均值，以從 0.0 到 1.0 的分數表示 （百分比乘以 100)。越高越好：越高的速率表示您的來源資料越多，就會進入 FHIR 輸出。


| 欄位 | 代表什麼意思 | 
| --- | --- | 
| avgOverallCoverageRate | 標題號碼。設定檔映射至 FHIR 的來源內容 （區段 \+ 項目） 的平均部分。 0.88 表示已擷取約 88% 的來源資料。 | 
| avgSectionCoverageRate | 映射的 C-CDA 區段平均部分 （例如問題、藥物、敏感）。 | 
| avgEntryCoverageRate | 區段中個別項目的平均分數 （例如單一問題或藥物） 已映射。 | 
| avgResourceAccuracy | 在預期的 FHIR 資源中，實際產生的平均分數。 | 

 然後尋找遺漏的內容。這些欄位會指向要新增的特定映射：


| 欄位 | 代表什麼意思 | 處理方式 | 
| --- | --- | --- | 
| unknownSections | 描述檔無法辨識的來源區段 OIDs 映射，以及每個 出現的次數。 | 新增高計數區段 OIDs映射。 | 
| unknownEntries | 描述檔無法辨識的來源項目 OIDs 及其頻率的映射。 | 新增高計數項目 OIDs映射。 | 
| missingResources | 來源 OID 的映射 → 具有計數的預期但未產生的 FHIR 資源類型。 | 修正應該產生這些資源的映射。 | 
| totalUnknownSections / totalUnknownEntries | 任務中未映射區段和項目的總計數。 | 使用 做為快速的「剩餘數量」訊號。 | 
| documentOids | 任務中看到的 C-CDA 文件類型 OIDs映射，以及每個 OID 的數量。 | 確認您的資料包含哪些文件類型。 | 

 依頻率排定優先順序。`unknownSections`、 `unknownEntries`和 中的計數`missingResources`會告訴您哪些差距影響最多的記錄。出現 40 次的 OID 比出現兩次的 OID 更大。

 深入了解特定檔案。 會將每個來源檔案`perFileDrift`映射至其整體涵蓋率。依最低值排序，以尋找設定檔處理最差的檔案：例如，`patient-002.xml`在 0.61 時值得檢查。如需每個檔案的完整明細 （每個檔案遺漏的特定 OIDs)，請參閱 `driftDetectionPerFileResults/` 資料夾下的個別報告。

### 改善涵蓋範圍
<a name="data-transformation-drift-report-ccda-improving"></a>

1. 識別 `unknownSections`、 `unknownEntries`和 中頻率最高的項目`missingResources`。

1. 使用資料轉換 AI 代理程式 (`UpdateProfileWithAgent`) 為這些 OIDs 和資源新增映射：您可以貼上 OID 並要求代理程式進行映射。

1. 發佈新的設定檔版本，並重新執行任務。

1. 比較新的 `avgOverallCoverageRate` 以確認間隙已關閉。

## CSV 偏離報告
<a name="data-transformation-drift-report-csv"></a>

 對於 CSV 任務，報告會依資料表 （每個 CSV 檔案都是資料表）、資料欄和資料列進行組織：而非區段和 OIDs。

```
{
  "jobId": "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
  "profileId": "0f1e2d3c4b5a69788796a5b4c3d2e1f0",
  "profileVersion": 3,
  "summary": {
    "totalTablesInProfile": 4,
    "totalTablesInInput": 5,
    "tablesProcessed": 4,
    "tablesUnmapped": 1,
    "totalColumnsInInput": 42,
    "columnsMapped": 35,
    "columnsUnmapped": 7,
    "totalRowsScanned": 120000,
    "rowsConvertedSuccessfully": 119850,
    "rowsFailedCustomerError": 140,
    "rowsFailedServerError": 10,
    "totalResourcesGenerated": 245000,
    "tablesCoverageRate": 0.80,
    "columnsCoverageRate": 0.83,
    "overallCoverageRate": 0.83
  },
  "unmappedTables": [
    {
      "tableName": "billing",
      "fileName": "billing.csv",
      "reason": "No matching table declared in the mapping profile",
      "columns": ["invoice_id", "amount", "payer"]
    }
  ],
  "unmappedColumns": [
    {
      "tableName": "patients",
      "columns": ["preferred_language", "ethnicity_detail"],
      "reason": "Present in CSV but not referenced by any field mapping"
    }
  ]
}
```

### 如何解讀
<a name="data-transformation-drift-report-csv-read"></a>

 從摘要開始。涵蓋率是從 0.0 到 1.0 的分數 （越高越好）：


| 欄位 | 代表什麼意思 | 
| --- | --- | 
| overallCoverageRate | 標題號碼：設定檔實際使用之所有輸入資料表中所有資料欄的分數。 0.83 表示映射 \~83% 的來源資料欄。 | 
| tablesCoverageRate | 設定檔映射的輸入 CSV 檔案 （資料表） 分數 (tablesProcessed / totalTablesInInput)。 | 
| columnsCoverageRate | 欄位映射所參考之映射資料表中的資料欄分數。 | 

 然後檢查計數以了解轉換結果：


| 欄位 | 代表什麼意思 | 
| --- | --- | 
| totalTablesInInput 與 tablesProcessed | 實際使用多少個 CSV 檔案與找到的 CSV 檔案。 | 
| totalColumnsInInput / columnsMapped / columnsUnmapped | 存在、已使用和被忽略的來源資料欄數量。 | 
| totalRowsScanned / rowsConvertedSuccessfully | 讀取的資料列數與成功轉換的資料列數。 | 
| rowsFailedCustomerError / rowsFailedServerError | 由於資料品質問題與內部錯誤而失敗的資料列。 | 
| totalResourcesGenerated | 產生的 FHIR 資源總數。 | 

 然後尋找遺漏的項目：


| 欄位 | 代表什麼意思 | 處理方式 | 
| --- | --- | --- | 
| unmappedTables | 您輸入中描述檔未宣告的 CSV 檔案 （具有原因和該檔案中的資料欄）。 | 如果應該轉換該檔案，請新增資料表映射。 | 
| unmappedColumns | 根據資料表，CSV 中存在但未用於任何欄位映射的資料欄。 | 在 FHIR 輸出中為您想要的資料欄新增欄位映射。 | 

## 改善涵蓋範圍 （兩種格式）
<a name="data-transformation-drift-report-improving"></a>

1. 識別影響程度最高的差距：C-CDA 為 `unknownSections`/`unknownEntries`/ 中頻率最高的項目`missingResources`；CSV 為 、 `unmappedTables``unmappedColumns`和 警告中的項目。

1. 使用資料轉換 AI 代理程式 (`UpdateProfileWithAgent`) 來新增缺少的映射：您可以貼上未映射的 OID (C-CDA) 或資料欄名稱 (CSV)，並要求代理程式進行映射。

1. 發佈新的設定檔版本，並重新執行任務。

1. 比較新的 `overallCoverageRate` 以確認間隙已關閉。

**注意**  
偏離偵測會報告描述檔未映射的內容，不表示轉換錯誤。如果來源資料與您的使用案例無關，可以刻意保持未映射的狀態。使用 報告來決定什麼值得映射。