门诊慢病审核

概述

给定一份 OCR 结果数组（每项包含 fileName/page/docType/ocrText），本技能会：

• 调用内部医疗大模型进行慢病审核推理
• 输出结构化 JSON（含 final_decision、reasoning）
• 输出自然语言摘要（结论 + 原因）

数据安全、隐私与伦理声明

• 最小必要原则：仅处理审核所必需的文本内容；不要求也不鼓励提供与审核无关的身份信息。
• 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（如姓名、证件号、手机号、详细地址、人脸/影像等）。仅传递脱敏后的必要信息用于本次 skill 调用。
• 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（包含磁盘文件、数据库、日志）。仅在内存中短暂处理；本次调用结束即销毁。
• 第三方 API 风险提示：在功能需要时，会调用内部医疗大模型接口；此时仅会发送脱敏后的必要信息，并使用加密传输。除完成本次请求外，不用于任何其他用途（如训练、画像、营销）。
• 医疗边界：本技能输出为审核规则匹配与原因摘要的辅助信息，不构成医疗诊断或治疗建议；如涉及临床判断请以执业医生意见为准。

输入格式

输入必须是 JSON 数组（list），示例：

[
  {"fileName":"xxx.pdf","page":1,"docType":"出院记录","ocrText":"..."},
  {"fileName":"xxx.pdf","page":2,"docType":"检验报告","ocrText":"..."}
]

也支持通过统一入口 scripts/run.py 直接输入 pdf/doc/docx/xls/xlsx/csv/txt/json。 预处理成功后，会先归一化为 ocr_array.json（每项含 fileName/page/docType/ocrText），再调用医疗大模型审核。

快速开始

从 skills 目录执行：

# 糖尿病
python3 insurance/claims-review/chronic-disease/scripts/run.py \
  --disease-code diabetes \
  --appkey \x3Cyour-appkey> \
  --input data/med-chronic-disease-review/糖尿病_ocr_task_result.json

# 高血压
python3 insurance/claims-review/chronic-disease/scripts/run.py \
  --disease-code hypertension \
  --appkey \x3Cyour-appkey> \
  --input data/med-chronic-disease-review/高血压_ocr_task_result.json

# 本地校验（不调模型）
python3 insurance/claims-review/chronic-disease/scripts/run.py \
  --disease-code diabetes \
  --dry-run \
  --input data/med-chronic-disease-review/糖尿病_ocr_task_result.json

# 或继续直接使用原始 OCR 数组入口
python3 insurance/claims-review/chronic-disease/scripts/chronic_disease_review.py \
  --disease-code diabetes \
  --appkey \x3Cyour-appkey> \
  --input data/med-chronic-disease-review/糖尿病_ocr_task_result.json

参数说明

• --disease-code STRING：必填。糖尿病/高血压（也支持 diabetes/hypertension/dm/htn 别名）。本 skill 每次只审核一个病种。
• --review-type STRING：可选。默认 慢病审核。
• --appkey STRING：必填（--dry-run 时除外）。内部医疗大模型鉴权 key，由平台分配。
• --input PATH：OCR 数组 JSON（UTF-8）或经 run.py 支持的文档格式。
• --base URL：大模型 base（默认：https://maas-api.hivoice.cn/v1）。
• --model STRING：模型名（默认：u1-insuremed）。
• --timeout SECONDS：HTTP 超时（默认：120）。
• --dry-run：跳过模型调用，输出占位结论（用于联调预处理链路）。
• --output-json PATH：保存原始返回 JSON（默认：../runs/med-chronic-disease-review/{scenario}_resp.json）。
• --output-text PATH：保存自然语言摘要（默认：../runs/med-chronic-disease-review/{scenario}_resp.txt）。

统一入口附加参数（scripts/run.py）

• --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 OCR 数组 JSON，便于调试。

输出约定

• 若输出路径父目录不存在，会自动创建。
• 自然语言摘要重点字段：
  • final_decision：通过/不通过/待补充
  • reasoning：原因（可选）

依赖

前置 Skill

本 skill 的 scripts/run.py 依赖 _shared/doc-preprocess 提供的公共文件预处理库（preprocess.py）。 请确保 _shared/doc-preprocess/ 位于 skills/ 根目录下。

运行环境

• Python 3.7+

模型配置

本 skill 通过内部医疗大模型进行推理（不再依赖商保后端审核 flow API）：

• 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

强制通过 --appkey 调用内部医疗大模型；--dry-run 仅用于本地链路校验。

Python 第三方包（可选，按输入格式需要）

安装：pip install openpyxl pypdf

外部工具（可选，按输入格式需要）

安装（Ubuntu/Debian）：sudo apt-get install libreoffice poppler-utils tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim

仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。

备注

• 发布约束：示例输入、运行输出、自测脚本均放在 skill 包外（分别位于 ../data/、../runs/、../self_tests/），skill 目录内仅保留可发布的核心文件（scripts/、SKILL.md、_meta.json）。