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openclaw skills install unisound-abnormal-items体检异常指标专项解读。针对体检报告中的每项异常,逐一说明"是什么/为何异常/有何影响/如何干预",并分析多指标关联,语言通俗易懂(JSON + 专项解读文字)。
openclaw skills install unisound-abnormal-items面向体检中心/健康管理机构,对体检报告中出现的每一项异常指标进行深度专项解读,本技能会:
与"体检报告整体解读"的区别:本技能聚焦逐项深度解读,面向用户感知强的异常项,内容更详尽;整体解读侧重全局评级和优先行动。
纯文本(UTF-8),可输入完整体检报告(会自动提取异常项),也可只输入异常指标列表,例如:
受检者:男,45岁,轻体力劳动,BMI 26.8
异常指标:
- 甘油三酯(TG):2.8mmol/L(↑,参考:<1.7mmol/L)
- 总胆固醇(TC):5.9mmol/L(↑,参考:<5.2mmol/L)
- 空腹血糖(FBG):6.2mmol/L(↑,参考:3.9-6.1mmol/L)
- 谷丙转氨酶(ALT):52U/L(↑,参考:0-40U/L)
- 血压:142/90mmHg(↑,参考:<130/80mmHg)
超声提示:轻度脂肪肝
也支持 JSON 格式(包含 text/content/report 字段的对象)。
# 从 skills 目录运行
python3 health-exam/report-interpret/abnormal-items/scripts/run.py \
--input data/health-exam-abnormal/case-001.txt \
--appkey <your-appkey>
# 保存输出到文件
python3 health-exam/report-interpret/abnormal-items/scripts/run.py \
--input data/health-exam-abnormal/case-001.txt \
--appkey <your-appkey> \
--output runs/health-exam-abnormal/case-001.json
--input PATH:必填。体检报告或异常指标文件路径(txt 或 json,UTF-8)。--appkey STRING:必填。调用内部医疗大模型的鉴权 key,由平台分配。--output PATH:输出文件路径(默认:打印到 stdout)。--base URL:内部大模型 base URL(默认:https://maas-api.hivoice.cn/v1)。--model STRING:模型名称(默认:u1-insuremed)。--timeout SECONDS:HTTP 超时秒数;0 表示一直等待(默认:0)。--encoding STRING:输入文件编码(默认:utf-8)。输出分两部分:
JSON 结构(每个异常指标一条详细解读):
{
"abnormal_count": 5,
"items": [
{
"item_name": "甘油三酯 TG",
"value": "2.8mmol/L",
"reference_range": "<1.7mmol/L",
"deviation": "偏高",
"deviation_degree": "轻度",
"plain_explanation": "甘油三酯是血液中一种脂肪,主要来自饮食中的油脂和糖分转化",
"possible_causes": ["饮食油腻或高糖", "运动量不足", "超重"],
"health_impact": "长期偏高增加动脉硬化、心脑血管疾病和胰腺炎风险",
"intervention": {
"lifestyle": ["减少油炸食品和含糖饮料", "增加有氧运动", "控制体重"],
"medical": "定期监测,3个月后复查血脂"
},
"urgency": "定期复查"
}
],
"correlations": [
"血脂升高(TG、TC)+ 血糖偏高 + 超重 + 脂肪肝,提示代谢综合征风险,是心脑血管疾病的重要危险因素组合,建议系统评估和干预"
]
}
专项解读文字:以"【专项解读】"开头,用通俗语言逐项向受检者解释异常指标。
https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completionsdata/、runs/),skill 目录内仅保留可发布的核心文件