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unisound-clinical-trial-statistics

核心功能:针对临床试验数据完成分组、终点变量描述性统计、组间均值差异整理及样本量计数。典型场景:药企药物研发阶段的临床试验数据统计分析。输入支持JSON、CSV、Excel、文档、图片等多种格式,输出含结构化统计数据及自然语言解读的JSON。仅做统计整理,不替代专业统计师复核或监管申报分析。

unisound-llm
unisound-llm
热度 49.47
最近更新 2026-07-20 10:24:18
分类:数据依赖:代码执行 / 读写文件 / 内部调用大模型应用场景:数据处理 / 报告撰写

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-clinical-trial-statistics
Metadata
name
med-pharma-clinical-trial-statistics
description
药企药物研发辅助临床试验数据统计。参考 Statistical Analysis skill 的 descriptive statistics 与 group comparison 部分,构建试验分析支持能力。
metadata
{"openclaw":{"emoji":"📊"}}

临床试验数据统计

概述

本 skill 对应:药企 / 药物研发辅助 / 临床试验数据统计。

要求:试验分析支持。

来源核验

参考部分

只参考 Statistical Analysis skill 的 descriptive statistics 与 group comparison 部分:

  • 试验数据分组
  • 终点变量描述性统计
  • 组间均值差异整理
  • 样本量计数

不参考部分

  • 不参考临床试验方案设计
  • 不参考 EDC 或数据库管理
  • 不参考医学写作或学术资料生成
  • 不扩展到复杂统计建模

构建方式

OpenClaw 中应构建为一个独立的统计型 skill:

  • 输入临床试验记录数据
  • 按试验组对终点变量做描述性统计
  • 输出统计分析支持 JSON

建议输入字段

  • trial_id:试验编号
  • population:分析集
  • group_field:分组字段名,默认 group
  • endpoint_fields:终点字段列表
  • records:试验记录列表

建议输出字段

  • skill:临床试验数据统计
  • trial_id
  • population
  • statistics
  • analysis_note

医疗边界

本 skill 只做临床试验数据统计整理,不替代统计分析计划、注册统计师复核或监管申报分析。

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

{
  "trial_id": "trial-001",
  "population": "FAS",
  "group_field": "group",
  "endpoint_fields": ["change_from_baseline"],
  "records": [
    {"subject_id": "001", "group": "试验组", "change_from_baseline": -2.1},
    {"subject_id": "002", "group": "对照组", "change_from_baseline": -0.8}
  ]
}

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

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。