unisound-chronic-injury

👤 unisound-llm 📦 v1.0.2 ⭐ 4.6 ⬇️ 721 下載
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📖 技能介紹


name: med-chronic-injury-review description: 理賠陳舊傷稽核。由呼叫方傳入完整題幹(常見為影像報告 + 指定部位 + 輸出格式),經內部醫療大模型判斷傷情類別;僅含 scripts/run.py,無 _shared 依賴。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🦴" } }


陳舊傷稽核

概述

面向理賠材料中的影像/檢查報告文字(可由 OCR 或人工整理),在呼叫方給定的分類體系下(常見為 陳舊傷 / 新傷 / 無傷 / 未提及),對指定解剖部位做出傷情類別判斷,並按題幹要求的固定行格式輸出。

本 skill 不接院內 PACS,題幹由上游拼裝;與慢病/大病稽核(走後端業務介面)不同,本包直連公司內部醫療大模型,介面與引數約定同醫療大模型直連問答指令碼(--question / --input / --appkey 等)。

資料與合規

  • 送入模型前應對姓名、證件號、影像號等做脫敏(由呼叫方完成);本指令碼不落盤使用者內容(除非使用 --output 顯式儲存結果)。
  • 輸出為輔助稽核意見,不構成法醫鑑定或最終理賠決定。

題目輸入(三選一)

  1. --question:完整題幹字串。
  2. --input PATH
  3. .json / .jsonl:根為物件,或僅含 1 個物件的 JSON 陣列;物件須含非空 inputquestion
  4. 其他副檔名:整檔案 UTF-8 純文本作為題幹。
  5. - 時從 stdin 讀。
  6. stdin(未傳 --question / --input、且非 TTY):規則同 -

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可選欄位 meta / other:任意 JSON 物件,原樣進入執行結果中的 meta

題干與輸出格式(由呼叫方約定)

典型題幹中會包含:

  • 影像檢查報告摘錄(影像描述 / 影像診斷等)
  • 指定檢查部位與所見依據
  • 待選類別列表
  • 嚴格輸出模板(例如兩行:傷情類別:… / 判斷依據:…

模型須完全遵守題幹中的格式與類別用詞;預設系統提示詞與上述約束對齊。

執行結果(stdout)

預設可解析 JSON:skill陳舊傷稽核statusokanswer 為模型文本,question 為本次使用者訊息全文,meta 等為透傳/溯源欄位(含義同 doctor/icd-drg/drg-grouping 等指令碼)。

用法示例

python3 scripts/run.py --input case.json --appkey YOUR_KEY
python3 scripts/run.py --input case.json --text-only --appkey YOUR_KEY

引數

  • --question / --input:與 stdin 三選一(二者不可同時)。
  • --appkey STRING必填--dry-run 除外)。
  • --index--match-id--batch:僅 .jsonl
  • --dry-run--model--api-url--temperature--timeout--system-prompt--output--text-only:同倉庫內其他直連大模型指令碼。

模型

  • 預設 u2-medhttps://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions

🤖 AI 評測

這個Skill質量較好,文件描述清晰完整,支援多種輸入方式,使用靈活便利。風險提示充分,明確了工具定位為輔助稽核而非最終決定。不過缺少示例案例,新使用者可能需要自行準備測試資料才能快速驗證效果。總體適合在合規流程中使用,建議配合人工稽核環節。

📊 多維度評分

適應性4.8
規範性4.3
有效性4.3
可靠性4.8
可信度5

📁 包含檔案 (4 個)

📄 SKILL.md 3 KB
📄 _meta.json 142 B
📄 scripts/run.py 12.5 KB
📄 skill-card.md 2.3 KB