unisound-clinical-trial-design

药企药物研发辅助临床试验设计辅助。参考 Clinical Trial Protocol Skill 的 protocol design 部分，构建药研方法设计能力。

临床试验设计辅助

概述

本 skill 对应：药企 / 药物研发辅助 / 临床试验设计辅助。

要求：药研方法设计。

来源核验

• 匹配来源：Clinical Trial Protocol Skill
• 来源类型：公开 Agent Skill
• 来源链接：https://agent-skills.md/skills/anthropics/healthcare/clinical-trial-protocol-skill
• 匹配结论：匹配。该 skill 明确覆盖临床试验 protocol 设计、研究目的、入排标准、终点和访视安排。

参考部分

只参考 Clinical Trial Protocol Skill 的 protocol design 部分：

• 研究目的
• 研究分期
• 研究类型
• 入排标准
• 主要/次要终点
• 访视安排

不参考部分

• 不参考临床试验数据统计
• 不参考受试者招募管理
• 不参考监管递交文件生成
• 不扩展到药物靶点筛选或医学事务资料生成

构建方式

OpenClaw 中应构建为一个独立的设计型 skill：

• 输入适应症、干预措施、试验分期和研究目的
• 整理研究设计、入排标准、终点和访视安排
• 输出临床试验设计辅助 JSON

建议输入字段

• indication：适应症
• intervention：干预措施
• phase：试验分期
• objective：研究目的
• population：目标人群
• control：对照方式
• randomization：随机化方式
• blinding：盲法
• endpoints：终点列表
• visits：访视安排

建议输出字段

• skill：临床试验设计辅助
• indication
• intervention
• phase
• study_design
• population
• endpoints
• visit_schedule

医疗边界

本 skill 只做临床试验方法设计辅助，不替代伦理审查、法规审查、统计师或临床专家最终确认。

快速开始

从本 skill 目录执行：

bash

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例

json

{
  "indication": "非小细胞肺癌",
  "intervention": "研究药物A",
  "phase": "II期",
  "objective": "评价初步有效性和安全性",
  "population": "既往治疗失败患者",
  "control": "标准治疗",
  "randomization": "1:1",
  "blinding": "开放标签",
  "endpoints": ["ORR", "PFS"],
  "visits": ["筛选期", "基线", "每3周一次"]
}

输出约定

输出 UTF-8 JSON，采用统一格式：

json

{
  "skill": "技能名称",
  "status": "ok",
  "data": { /* 结构化数据 */ },
  "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户"
}

• data：本地预处理得到的结构化数据
• text：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式

支持的输入格式

除 JSON 外，还支持以下格式（通过 --input-type 自动检测或手动指定）：

格式	说明
JSON	默认，直接读取结构化输入
CSV / XLSX / XLS	表格数据，按列头自动映射字段
TXT / MD	key:value 文本格式（支持中文/英文字段名）
PDF / DOC / DOCX	文档，提取文本后解析
PNG / JPG 等图片	OCR 提取文本后解析

统一入口附加参数

• --input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json：输入类型；默认 auto。
• --sheet STRING：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。
• --encoding STRING：txt/csv 编码（默认：utf-8）。
• --save-prepared：保存预处理后的 JSON，便于调试。
• --appkey STRING：必填。内部医疗大模型鉴权 key，由用户在 OpenClaw 中调用时提供。本 skill 强制通过 API 提供临床试验设计建议，无本地透传模式。

依赖

运行环境

• Python 3.7+

Python 第三方包（可选，按输入格式需要）

包名	用途	必要条件
openpyxl	读取 .xlsx 文件	输入为 xlsx 时必须
pypdf	提取 PDF 文本	输入为 pdf 时必须

外部工具（可选，按输入格式需要）

工具	用途	必要条件
LibreOffice (soffice)	转换 .doc / .xls	输入为 doc/xls 时必须
pdftotext（poppler-utils）	提取 PDF 文本	输入为 pdf 且未安装 pypdf 时
tesseract（含 chi_sim+eng）	图片 OCR	输入为图片时必须

仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。

模型配置

本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理：

• endpoint：https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions
• model：u2-med
• 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions）
• 鉴权：通过 --appkey 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供

本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。

强制通过 --appkey 调用内部医疗大模型进行推理，无本地兜底模式。