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unisound-abnormal-indicator-alert

核心功能:接收血糖、血压等慢病指标记录,依据调用方提供的阈值判断是否异常,输出异常等级、原因及建议动作,连续异常时给出复诊提示。典型场景:慢病患者日常指标监测后的预警提醒。输入支持JSON、CSV、PDF等多种格式,需含指标类型、值、阈值配置等;输出为结构化JSON及自然语言解读,仅作规则化异常提示,不涉及诊断。

unisound-llm
unisound-llm
热度 49.68
最近更新 2026-07-16 22:09:39
分类:生活依赖:代码执行 / 读写文件 / 第三方 API应用场景:健康 / 数据处理

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add unisound-abnormal-indicator-alert
Metadata
name
med-patient-abnormal-indicator-alert
description
病人端慢病管理异常指标预警。参考 Open Wearables 的 trends/anomalies reasoning 部分,构建慢病闭环能力。
metadata
{"openclaw":{"emoji":"⚠️"}}

异常指标预警

概述

本 skill 对应:病人端 / 慢病管理 / 异常指标预警。

要求:慢病闭环能力。

来源核验

  • 匹配来源:Open Wearables
  • 来源类型:公开开源健康数据平台
  • 来源链接:https://openwearables.io/
  • 匹配结论:部分匹配且可参考。Open Wearables 明确包含 health scoring、trends、anomalies、MCP 和可调阈值思路;本 skill 只借鉴异常识别结构,不照搬其可穿戴设备指标体系。

参考部分

只参考 Open Wearables 的 trends/anomalies reasoning 部分:

  • 指标阈值
  • 趋势识别
  • 异常识别
  • 风险提示
  • 可解释建议

不参考部分

  • 不参考可穿戴设备接入
  • 不参考睡眠、恢复、运动负荷等非慢病指标
  • 不参考完整平台部署
  • 不扩展为临床诊断系统

构建方式

OpenClaw 中应构建为一个独立的预警型 skill:

  • 输入血糖、血压、心率等慢病指标记录
  • 根据配置阈值判断是否异常
  • 输出异常等级、异常原因和建议动作
  • 对连续异常或明显超阈值记录给出复诊/随访提示

建议输入字段

  • indicator_type:指标类型,如血糖、血压、心率
  • value:指标值或指标对象
  • unit
  • measured_at
  • threshold_profile:阈值配置

建议输出字段

  • skill:异常指标预警
  • indicator_type
  • is_abnormal
  • alert_level
  • reason
  • suggested_action

医疗边界

本 skill 只做基于规则的异常提示,不做诊断,不给出治疗方案。

快速开始

从本 skill 目录执行:

python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY

最小输入示例

{
  "indicator_type": "blood_glucose",
  "value": 11.2,
  "unit": "mmol/L",
  "measured_at": "2026-04-29 08:00",
  "threshold_profile": {
    "high": 10.0
  },
  "suggested_action": "按既定随访规则提醒用户关注"
}

说明

本 skill 不内置医学阈值;所有阈值必须由调用方通过 threshold_profile 提供。

输出约定

输出 UTF-8 JSON,采用统一格式:

{
  "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

文本格式示例

指标类型:blood_glucose
值:11.2
单位:mmol/L

CSV 格式示例

指标类型,值,单位
blood_glucose,11.2,mmol/L

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:u2-med
  • 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。