异常指标专项解读

概述

面向体检中心/健康管理机构，对体检报告中出现的每一项异常指标进行深度专项解读，本技能会：

• 用通俗语言解释每个指标的含义
• 分析可能的异常原因（结合受检者个人背景）
• 说明对健康的潜在影响
• 给出生活方式干预建议和就医建议
• 分析多个异常指标之间的内在关联（如代谢综合征）
• 标注紧急程度

与"体检报告整体解读"的区别：本技能聚焦逐项深度解读，面向用户感知强的异常项，内容更详尽；整体解读侧重全局评级和优先行动。

数据安全、隐私与伦理声明

• 最小必要原则：仅处理指标解读所必需的检查数据；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：本技能解读为健康教育参考，不替代医生诊断；存在异常时请就医确认。

输入格式

纯文本（UTF-8），可输入完整体检报告（会自动提取异常项），也可只输入异常指标列表，例如：

受检者：男，45岁，轻体力劳动，BMI 26.8
异常指标：
- 甘油三酯（TG）：2.8mmol/L（↑，参考：<1.7mmol/L）
- 总胆固醇（TC）：5.9mmol/L（↑，参考：<5.2mmol/L）
- 空腹血糖（FBG）：6.2mmol/L（↑，参考：3.9-6.1mmol/L）
- 谷丙转氨酶（ALT）：52U/L（↑，参考：0-40U/L）
- 血压：142/90mmHg（↑，参考：<130/80mmHg）
超声提示：轻度脂肪肝

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/abnormal-items/scripts/run.py \
  --input data/health-exam-abnormal/case-001.txt \
  --appkey <your-appkey>

# 保存输出到文件
python3 health-exam/report-interpret/abnormal-items/scripts/run.py \
  --input data/health-exam-abnormal/case-001.txt \
  --appkey <your-appkey> \
  --output runs/health-exam-abnormal/case-001.json

参数说明

• --input PATH：必填。体检报告或异常指标文件路径（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（每个异常指标一条详细解读）：

{
  "abnormal_count": 5,
  "items": [
    {
      "item_name": "甘油三酯 TG",
      "value": "2.8mmol/L",
      "reference_range": "<1.7mmol/L",
      "deviation": "偏高",
      "deviation_degree": "轻度",
      "plain_explanation": "甘油三酯是血液中一种脂肪，主要来自饮食中的油脂和糖分转化",
      "possible_causes": ["饮食油腻或高糖", "运动量不足", "超重"],
      "health_impact": "长期偏高增加动脉硬化、心脑血管疾病和胰腺炎风险",
      "intervention": {
        "lifestyle": ["减少油炸食品和含糖饮料", "增加有氧运动", "控制体重"],
        "medical": "定期监测，3个月后复查血脂"
      },
      "urgency": "定期复查"
    }
  ],
  "correlations": [
    "血脂升高（TG、TC）+ 血糖偏高 + 超重 + 脂肪肝，提示代谢综合征风险，是心脑血管疾病的重要危险因素组合，建议系统评估和干预"
  ]
}

专项解读文字：以"【专项解读】"开头，用通俗语言逐项向受检者解释异常指标。

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

• 输入可以是完整报告（技能会自动提取异常项），也可以只粘贴异常指标列表
• 若受检者有已知慢性病史，在输入中注明可获得更精准的解读
• 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