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

--- name: med-pharma-clinical-trial-design description: 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。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📋" } } --- # 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：`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。 > 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。


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