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unisound-drg-grouping

核心功能是接收含出院文书要点与DRG候选项的题干,由内部医疗大模型从候选项中单选最可能的入组结果。适用于评测集测试、作为真实分组引擎对照的模型基线,不接院内首页接口,需上游拼装题干。输入支持字符串、JSON/JSONL文件或标准输入,可透传meta字段;输出支持JSON或纯文本,也可批量处理。输出仅为辅助推断,不构成正式结算结论,真实数据需脱敏。

unisound-llm
unisound-llm
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最近更新 2026-07-16 10:37:59
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

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-drg-grouping
Metadata
name
med-doctor-drg-grouping
description
医生端 ICD/DRG — 据出院文书与 DRG 候选项,由内部医疗大模型单选最可能入组;仅含 scripts/run.py,无 _shared 依赖。
metadata
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DRG 分组(候选单选)

概述

由调用方传入完整自然语言题干(通常含出院文书要点与若干 DRG 候选项),模型在候选项中单选最可能入组结果,并按约定格式输出一行。

与病案首页结构化审核类 skill 不同:本包不接院内首页接口,题干由上游拼装;适合评测集(task + input + meta)或与真实分组引擎对照前的模型基线。

题目输入(三选一)

  1. --question:完整题干字符串。
  2. --input PATH:
    • .json / .jsonl:对象须含非空 input 或 question(评测 JSON 优先用 input);
    • 其他扩展名:整文件 UTF-8 纯文本作为题干。
    • 传 - 时从 stdin 读一条 JSON 或纯文本。
  3. stdin(未传 --question / --input、且非 TTY):规则同 -。

可选字段 meta:任意 JSON 对象,原样进入运行结果中的 meta,便于透传 gold、case_features 等(不参与模型拼接,除非写入 input)。

输出格式(模型)

题干中应明确要求模型只输出一行,例如:

drgsCode(drgsName)

其中括号为中文全角括号,名称与候选项列表完全一致。脚本默认系统提示词与上述约束对齐;若题干另有更严格式,以题干为准。

运行结果(脚本 stdout)

默认可解析 JSON,字段包括:

  • skill:固定为 DRG分组
  • status:ok
  • answer:模型原始输出文本
  • question:本次送入模型的用户消息全文
  • meta:来自输入的 meta(无则为 {})
  • record_index、model、input_mode、input_path 等(含义同医疗大模型直连问答脚本)

用法示例

python3 scripts/run.py --input case.json --appkey YOUR_KEY
python3 scripts/run.py --question "……【DRG 候选】……" --appkey YOUR_KEY
python3 scripts/run.py --input case.jsonl --index 0 --batch 3 --appkey YOUR_KEY

参数

  • --question / --input:与 stdin 三选一(--question 与 --input 不可同时使用)。
  • --appkey STRING:必填(--dry-run 除外)。内部医疗大模型鉴权 key。
  • --index、--match-id、--batch:仅对 .jsonl 生效(--match-id 匹配 meta.id 或 other.id)。
  • --dry-run:不调用模型,仅输出解析后的题目 JSON。
  • --model、--api-url、--temperature、--timeout、--system-prompt:调模型参数。
  • --output PATH:另存完整 JSON(批量为 NDJSON)。
  • --text-only:标准输出仅打印 answer 文本。

模型

  • 默认 u2-med,接口 https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions。

合规说明

输出为分组辅助推断,不构成正式医保结算或院内分组结论;涉及真实患者数据须先脱敏并遵守院内流程。