Skill: unisound-llm/unisound-health-record-management (version 1.0.0)

--- name: med-patient-health-record-management description: 病人端通用健康健康档案管理。参考 GitEHR 的 patient-owned health record 部分，构建病史、过敏史等信息管理能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🗃️" } } --- # 健康档案管理 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 通用健康 / 健康档案管理。 要求：病史、过敏史等信息管理。 来源核验 -------- - 匹配来源：GitEHR - 来源类型：公开开源健康档案平台 - 来源链接：https://gitehr.org/ - 匹配结论：匹配。GitEHR 明确强调 patient-owned、portable、offline-first、auditable health records，适合参考患者端健康档案结构。 参考部分 -------- 只参考 GitEHR 的 **patient-owned health record** 部分： - 患者持有健康档案 - 可移植文件化记录 - 追加式历史 - 离线优先 - 审计追踪思路 不参考部分 ---------- - 不参考 Git 加密链实现 - 不参考机构协同同步 - 不参考完整 HL7/FHIR 适配器 - 不扩展到医院 EHR 系统 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的档案型 skill： - 输入患者健康档案条目 - 按基础信息、病史、过敏史、手术史、家族史、用药史组织 - 支持新增、更新和查询 - 输出结构化健康档案摘要 建议输入字段 ------------ - `profile` - `medical_history` - `allergy_history` - `surgery_history` - `family_history` - `medication_history` - `updated_at` 建议输出字段 ------------ - `skill`：`健康档案管理` - `profile` - `medical_history` - `allergy_history` - `surgery_history` - `family_history` - `medication_history` 医疗边界 -------- 本 skill 只做健康档案管理，不判断病史风险，不生成诊断或治疗建议。 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 { "profile": {"gender": "女", "birth_year": 1968}, "medical_history": ["高血压"], "allergy_history": ["青霉素"], "surgery_history": [], "family_history": [], "medication_history": ["长期服用降压药"], "updated_at": "2026-04-29" } ``` 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 | 文本格式示例 ----------- ``` 基本信息：张三,65岁,男 既往史：高血压 ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 基本信息,既往史 张三,高血压 ``` 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**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 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：`u1-insuremed` - 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。


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