unisound-overall-report
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体检报告整体解读
概述
面向体检中心/健康管理机构,给定受检者完整体检报告,本技能会:
- 综合所有检查结果给出整体健康评级(优秀/良好/需关注/需重视)
- 提取关键异常发现,按重要程度排序并标注严重程度
- 列出最优先需要处理的行动(最多3条)
- 给出个性化生活方式建议
- 建议下次体检时间及重点关注项目
- 生成面向受检者的通俗易懂整体解读文字
数据安全、隐私与伦理声明
- 最小必要原则:仅处理体检报告解读所必需的检查结果数据;不要求包含姓名、证件号、手机号等直接身份标识。
- 严格脱敏:在发送至任何模型/接口前,会对可识别个人身份的信息进行脱敏/去标识化处理。
- 不做本地持久化:不将用户输入与中间结果写入本地持久化存储。仅在内存中短暂处理;本次调用结束即销毁。
- 医疗边界:本技能输出为健康管理辅助解读,不构成医疗诊断;如有异常项目,请务必就诊由执业医生进一步评估。
输入格式
纯文本(UTF-8),包含体检报告内容(可粘贴报告原文),例如:
受检者:男,45岁
体检日期:2026年4月
一般检查:身高175cm,体重82kg,BMI 26.8,血压142/90mmHg
血常规:WBC 7.2×10⁹/L,RBC 5.1×10¹²/L,HGB 155g/L(均正常)
生化:ALT 52U/L(↑),AST 38U/L,TG 2.8mmol/L(↑),TC 5.9mmol/L(↑),FBG 6.2mmol/L(↑)
尿常规:尿蛋白(-),尿糖(-)
心电图:窦性心律,ST段轻度改变
胸部CT:双肺未见明显实质性病变
腹部超声:轻度脂肪肝
也支持 JSON 格式(包含 text/content/report 字段的对象)。
快速开始
# 从 skills 目录运行
python3 health-exam/report-interpret/overall-report/scripts/run.py \
--input data/health-exam-overall/case-001.txt \
--appkey \x3Cyour-appkey>
# 保存输出到文件
python3 health-exam/report-interpret/overall-report/scripts/run.py \
--input data/health-exam-overall/case-001.txt \
--appkey \x3Cyour-appkey> \
--output runs/health-exam-overall/case-001.json
参数说明
--input PATH:必填。体检报告文件路径(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)。
输出约定
输出分两部分:
JSON 结构:
{
"overall_grade": "需关注",
"summary": "本次体检发现代谢相关多项异常,包括血压偏高、血脂升高、血糖偏高及轻度脂肪肝,需积极改善生活方式并尽快就医评估。",
"key_findings": [
{
"category": "心血管/代谢",
"finding": "血压142/90mmHg,达高血压1级标准;TG、TC均升高;空腹血糖6.2mmol/L(糖耐量减低范围)",
"severity": "中度异常",
"action_needed": "就医复诊,评估是否需要药物干预"
},
{
"category": "消化/代谢",
"finding": "ALT轻度升高,腹部超声提示轻度脂肪肝",
"severity": "轻度异常",
"action_needed": "定期监测,控制体重和饮食"
}
],
"normal_systems": ["血常规正常", "尿常规正常", "胸部CT未见异常"],
"priority_actions": [
{"rank": 1, "action": "前往内科/心内科就诊,评估高血压及代谢综合征", "reason": "血压达高血压标准,合并血脂、血糖异常"},
{"rank": 2, "action": "3个月内复查肝功能、血脂、血糖", "reason": "监测代谢指标变化"}
],
"lifestyle_advice": ["减少高脂高糖饮食", "每周至少150分钟中等强度有氧运动", "减重至正常BMI范围"],
"next_exam_suggestion": "6个月后复查,重点关注:血压、血糖、血脂、肝功能"
}
整体解读:以"【整体解读】"开头,用通俗语言面向受检者说明健康状况和建议。
依赖
运行环境
- Python 3.7+(仅使用标准库,无需额外安装)
外部 API
- 内部医疗大模型:
https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions
备注
- overall_grade 评定标准:全部正常→优秀;有轻微异常但无需就医→良好;有需就诊异常→需关注;有紧急处理项→需重视
- 发布约束:示例输入、运行输出均放在 skill 包外(
data/、runs/),skill 目录内仅保留可发布的核心文件
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install unisound-overall-report - After installation, invoke the skill by name or use
/unisound-overall-report - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is unisound-overall-report?
体检报告整体解读。输入完整体检报告文本,输出整体健康评级、主要发现(含严重程度)、优先行动清单和个性化生活方式建议(JSON + 通俗易懂的整体解读)。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 108 downloads so far.
How do I install unisound-overall-report?
Run "/install unisound-overall-report" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is unisound-overall-report free?
Yes, unisound-overall-report is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does unisound-overall-report support?
unisound-overall-report is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created unisound-overall-report?
It is built and maintained by Unisound-LLM (@unisound-llm); the current version is v1.0.0.