Skill: unisound-llm/unisound-clinical-trial-statistics (version 1.0.0)

--- name: med-pharma-clinical-trial-statistics description: 药企药物研发辅助临床试验数据统计。参考 Statistical Analysis skill 的 descriptive statistics 与 group comparison 部分，构建试验分析支持能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊" } } --- # 临床试验数据统计 概述 ---- 本 skill 对应：药企 / 药物研发辅助 / 临床试验数据统计。 要求：试验分析支持。 来源核验 -------- - 匹配来源：Statistical Analysis - 来源类型：公开 Agent Skill - 来源链接：https://agent-skills.md/skills/Jst-Well-Dan/Skill-Box/statistical-analysis - 匹配结论：匹配。该 skill 明确覆盖统计分析、描述性统计、组间比较和结果报告。 参考部分 -------- 只参考 Statistical Analysis skill 的 **descriptive statistics 与 group comparison** 部分： - 试验数据分组 - 终点变量描述性统计 - 组间均值差异整理 - 样本量计数 不参考部分 ---------- - 不参考临床试验方案设计 - 不参考 EDC 或数据库管理 - 不参考医学写作或学术资料生成 - 不扩展到复杂统计建模 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的统计型 skill： - 输入临床试验记录数据 - 按试验组对终点变量做描述性统计 - 输出统计分析支持 JSON 建议输入字段 ------------ - `trial_id`：试验编号 - `population`：分析集 - `group_field`：分组字段名，默认 `group` - `endpoint_fields`：终点字段列表 - `records`：试验记录列表 建议输出字段 ------------ - `skill`：`临床试验数据统计` - `trial_id` - `population` - `statistics` - `analysis_note` 医疗边界 -------- 本 skill 只做临床试验数据统计整理，不替代统计分析计划、注册统计师复核或监管申报分析。 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 { "trial_id": "trial-001", "population": "FAS", "group_field": "group", "endpoint_fields": ["change_from_baseline"], "records": [ {"subject_id": "001", "group": "试验组", "change_from_baseline": -2.1}, {"subject_id": "002", "group": "对照组", "change_from_baseline": -0.8} ] } ``` 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**。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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