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unisound-llm

unisound-health-risk-assessment

作者 Unisound-LLM · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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在 OpenClaw 中安装
/install unisound-health-risk-assessment
功能描述
体检健康风险评估。基于体检报告对心脑血管、糖代谢、肿瘤、代谢综合征等多维度健康风险进行分级,生成含时间节点的个性化健康管理方案(JSON + 健康风险报告)。
使用说明 (SKILL.md)

健康风险评估

概述

面向体检中心/健康管理机构,给定受检者体检报告,本技能会:

  • 对7大健康风险维度进行分级评估:
    • 心脑血管风险
    • 糖代谢风险
    • 代谢综合征
    • 肿瘤风险(基于标志物和影像发现)
    • 肝脏健康
    • 肾脏健康
    • 甲状腺健康
  • 给出整体风险级别(低/中/高/极高)
  • 生成含立即行动、3个月目标、1年目标的健康管理计划
  • 提供个性化的饮食、运动、睡眠建议
  • 给出专科转诊建议

与"体检报告整体解读"的区别:本技能重点在风险前瞻性评估管理计划制定,适合作为检后健康管理服务的入口。

数据安全、隐私与伦理声明

  • 最小必要原则:仅处理风险评估所必需的检查数据;不要求包含直接身份标识。
  • 严格脱敏:发送前对可识别身份信息进行脱敏处理。
  • 不做本地持久化:仅在内存中短暂处理;本次调用结束即销毁
  • 医疗边界:本技能输出为风险评估参考,不替代专科诊断;高风险人群请务必就医。

输入格式

纯文本(UTF-8),建议提供完整体检报告,信息越全评估越精准,例如:

受检者:男,50岁,公司管理层,吸烟史20年(每天约1包),偶尔饮酒
BMI:27.8,腰围93cm
血压:148/94mmHg
血糖:空腹6.8mmol/L,HbA1c 6.4%
血脂:TC 6.2mmol/L,LDL 4.0mmol/L,HDL 0.9mmol/L,TG 3.1mmol/L
肝功:ALT 68U/L,AST 52U/L,GGT 78U/L
肾功:肌酐88μmol/L,尿酸480μmol/L
肿瘤标志物:CEA 5.8ng/mL(↑,参考\x3C5),AFP正常,PSA正常
心电图:窦性心律,左室高电压
超声:中度脂肪肝,甲状腺右叶3mm低回声结节(TI-RADS 3类)

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/health-risk-assessment/scripts/run.py \
  --input data/health-exam-risk/case-001.txt \
  --appkey \x3Cyour-appkey>

# 保存输出到文件
python3 health-exam/report-interpret/health-risk-assessment/scripts/run.py \
  --input data/health-exam-risk/case-001.txt \
  --appkey \x3Cyour-appkey> \
  --output runs/health-exam-risk/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

{
  "risk_profile": {
    "age": "50岁",
    "gender": "男",
    "overall_risk_level": "高风险"
  },
  "risk_dimensions": [
    {
      "dimension": "心脑血管风险",
      "risk_level": "高",
      "risk_factors": ["高血压(148/94mmHg)", "高LDL(4.0mmol/L)", "低HDL(0.9mmol/L)", "吸烟20年", "超重"],
      "protective_factors": [],
      "10_year_risk_estimate": "较高(Framingham评分估算>20%)",
      "priority_interventions": ["戒烟", "就医评估降脂降压治疗", "增加有氧运动"]
    }
  ],
  "health_management_plan": {
    "immediate_actions": [
      {"action": "前往内科/心内科就诊", "reason": "多重心血管危险因素叠加", "target": "血压\x3C130/80mmHg,LDL\x3C2.6mmol/L"}
    ],
    "3_month_goals": ["戒烟或显著减量", "血压达标", "体重减少3-5kg"],
    "1_year_goals": ["血脂达标", "血糖控制在正常范围", "完成甲状腺结节随访"],
    "long_term_monitoring": ["每3个月查血压、血糖、血脂", "每年体检含肿瘤标志物"]
  },
  "personalized_advice": {
    "diet": ["地中海饮食模式", "减少红肉和加工肉类", "增加深海鱼类(每周2次)"],
    "exercise": "每周5次中等强度有氧运动(快步走/游泳),每次30-45分钟",
    "sleep_stress": "保证7-8小时睡眠,学习压力管理技巧",
    "smoking_alcohol": "强烈建议戒烟(最重要的单一干预),限酒至每周\x3C2标准饮"
  },
  "specialist_referrals": [
    {"specialty": "心内科/内分泌科", "reason": "高血压合并多重代谢异常", "urgency": "尽快"},
    {"specialty": "超声科/甲状腺外科", "reason": "甲状腺结节TI-RADS 3类随访", "urgency": "择期(3-6个月)"}
  ]
}

健康风险报告:以"【健康风险报告】"开头,用友好通俗的语言告知受检者主要风险和行动建议。

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

  • 体检信息越完整(含生活方式、家族史、既往病史),风险评估越精准
  • overall_risk_level 综合所有维度:有任一维度"极高"→整体极高风险
  • 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
安全使用建议
Treat this review as incomplete: the local sandbox failed before artifacts could be read, so install only after an artifact-backed review of metadata.json and the artifact directory is available.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: unisound-health-risk-assessment Version: 1.0.0 The skill is a legitimate tool for health risk assessment based on physical exam reports. It uses standard Python libraries (urllib) to interact with a specific medical LLM API (maas-api.hivoice.cn) and contains no evidence of data exfiltration, malicious execution, or prompt injection. The code logic in scripts/run.py is transparent and aligns perfectly with the documentation in SKILL.md.
能力评估
Purpose & Capability
Workspace inspection failed before metadata.json or artifact files could be read, so no purpose or capability claims could be verified from artifacts.
Instruction Scope
No SKILL.md or runtime instructions were accessible for scope review.
Install Mechanism
No install specification or manifest content was accessible for review.
Credentials
No artifact evidence was available to assess whether requested environment access is proportionate.
Persistence & Privilege
No artifact evidence was available showing persistence, privilege use, or credential handling.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install unisound-health-risk-assessment
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /unisound-health-risk-assessment 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
health-exam-health-risk-assessment 1.0.0 – Initial Release - Provides multidimensional health risk stratification based on physical examination reports (cardiovascular, cancer, metabolic, liver, kidney, thyroid, etc.). - Generates personalized health management plans with clear time nodes (immediate, 3-month, 1-year goals). - Outputs both structured JSON and a user-friendly health risk report. - Includes actionable dietary, exercise, and lifestyle advice, as well as specialist referral suggestions. - Implements strict privacy protection and data minimization principles.
元数据
Slug unisound-health-risk-assessment
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

unisound-health-risk-assessment 是什么?

体检健康风险评估。基于体检报告对心脑血管、糖代谢、肿瘤、代谢综合征等多维度健康风险进行分级,生成含时间节点的个性化健康管理方案(JSON + 健康风险报告)。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 110 次。

如何安装 unisound-health-risk-assessment?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install unisound-health-risk-assessment」即可一键安装,无需额外配置。

unisound-health-risk-assessment 是免费的吗?

是的,unisound-health-risk-assessment 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

unisound-health-risk-assessment 支持哪些平台?

unisound-health-risk-assessment 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 unisound-health-risk-assessment?

由 Unisound-LLM(@unisound-llm)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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