class BiosensingDesignPrinciples:
    """三菱 Biosensing 系统的设计原则"""
    
    principles = {
        'not_diagnostic': {
            'principle': '不用于诊断医疗状况',
            'reason': '车载传感器精度不足以满足医疗诊断标准',
            'implication': '系统输出是"指标"而非"诊断"'
        },
        'not_substance_id': {
            'principle': '不用于识别具体物质',
            'reason': '不能判断"喝了什么"只能判断"状态异常"',
            'implication': '酒驾检测需要更高级别证据'
        },
        'not_legal_threshold': {
            'principle': '不用于确定法律损伤阈值',
            'reason': '法律阈值需要法庭级证据',
            'implication': '系统输出是参考，不是执法依据'
        },
        'oem_decides': {
            'principle': 'OEM 决定如何使用传感器输出',
            'reason': '供应商提供信号和上下文，OEM 决定车辆响应',
            'implication': '不同 OEM 可能有不同策略'
        }
    }
    
    def get_system_boundary(self):
        """系统边界定义"""
        return {
            'can_do': [
                '输出心率数值',
                '输出压力评分量表',
                '检测异常生理状态',
                '提供上下文给 OEM 决策'
            ],
            'cannot_do': [
                '诊断疾病（如"心律不齐"）',
                '识别物质（如"酒精"）',
                '确定法律损伤状态（如"BAC > 0.08%"）',
                '替代医疗设备'
            ]
        }

class BiosensingSignalChain:
    """
    三菱座舱 Biosensing 信号链
    
    传感器 → 信号处理 → 特征提取 → 指标计算 → OEM 接口
    """
    
    def __init__(self):
        self.signal_sources = {
            'rppg': {
                'sensor': 'IR/RGB 摄像头',
                'method': '面部皮肤色彩变化 → 血液容积脉冲',
                'output': '心率、HRV、呼吸率',
                'accuracy': '±3-5 BPM（静止）/ ±8-10 BPM（运动）',
                'limitation': '光照敏感、运动伪迹、皮肤类型差异'
            },
            'radar_micro_motion': {
                'sensor': 'mmWave 雷达 (60GHz)',
                'method': '胸腔微动 → 呼吸/心跳',
                'output': '呼吸率、心率、呼吸模式',
                'accuracy': '呼吸 ±1次/分，心率 ±2-3 BPM',
                'limitation': '多乘员干扰、座椅遮挡'
            },
            'seat_contact': {
                'sensor': '压电/接触传感器',
                'method': '身体微震 → 心跳/呼吸',
                'output': '心率、HRV',
                'accuracy': '±2-3 BPM',
                'limitation': '需要接触、运动敏感'
            },
            '综合指标': {
                'method': '多源融合',
                'output': '压力评分、异常状态、疲劳指数',
                'accuracy': '定性可靠，定量参考',
                'limitation': '个体差异大、需个性化校准'
            }
        }

class BiosensingReliabilityMatrix:
    """
    Biosensing 可靠性矩阵
    
    关键原则：
    - 安全决策需要高可靠性
    - 健康指标可以是参考级
    - 异常检测需要低误报
    """
    
    reliability_levels = {
        'safety_critical': {
            'use_case': '突发疾病 → 控制停车',
            'required_ppv': '> 90%',  # 正确报警率
            'required_npv': '> 99%',  # 正常不漏报率
            'current_achievable': '70-80%',
            'gap': '需要更多数据 + 个性化模型',
            'action': '仅作为辅助，不作为唯一触发'
        },
        'wellness_indication': {
            'use_case': '压力/疲劳趋势',
            'required_accuracy': '定性可靠',
            'current_achievable': '✅ 可达',
            'action': '可以用于座舱环境调整'
        },
        'abnormal_screening': {
            'use_case': '心率异常筛查',
            'required_sensitivity': '> 85%',
            'required_specificity': '> 80%',
            'current_achievable': '75-85%',
            'gap': '需要多传感器融合提升',
            'action': '触发进一步检查，不直接停车'
        }
    }