ai-medical-care-manager

SKILL.md

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name: ai-medical-care-manager
description: 面向C端门诊就医全流程。先做症状分流和挂号科室判断，再推荐医院/医生 Top 3，并继续完成挂号引导、就医准备卡、提醒、诊后解释，以及基于高德地图的到院路线规划。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🏥","requires":{"bins":["python3","node"]},"homepage":"https://docs.openclaw.ai/skills","install":[{"kind":"node","package":"axios","bins":[]}]}}
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# AI就医管家

当用户需要完成一次完整门诊就医任务，而不只是问“挂什么科”时，使用这个 skill。

这个 skill 的目标不是替代医生诊断，而是把一次就医任务拆成三个阶段并带用户走完：
- 诊前：判断风险、推荐科室、推荐医院/医生、指导挂号
- 诊中：解析挂号信息、生成就医准备卡、生成提醒、规划路线
- 诊后：解释病历/处方/报告、提炼待办、提示复诊

## 何时使用

适合这些请求：
- “我哪里不舒服，挂什么科？”
- “帮我推荐医院和医生。”
- “我已经挂好号了，帮我看看要准备什么。”
- “帮我做就医提醒和路线。”
- “我看完病了，帮我解释处方/报告。”
- “帮我把这次看病的下一步待办整理出来。”

## 工作原则

1. **先分阶段再行动**：先判断用户处在诊前、诊中还是诊后。
2. **先安全再推荐**：任何高危情形优先急诊，不继续普通门诊推荐。
3. **先结论再理由**：先给用户下一步怎么做，再补理由。
4. **先最小闭环再扩展**：优先解决“这次看病怎么顺利完成”，不要一次堆太多边缘能力。
5. **不替代医生诊断**：只能做辅助分流、流程协助和通俗解释。

开始前先快速想清楚三件事：
- 用户现在最需要解决的，是“判断”“执行”还是“理解”？
- 当前最可能卡住的环节在哪一步？
- 我这次回答里，最具体可执行的下一步是什么？

参考流程说明：`{baseDir}/references/flow_playbook.md`

## 内置资源

- 医院数据：`{baseDir}/assets/hospital_extracted_final.csv`
- 分诊与推荐：`{baseDir}/scripts/triage_and_match.py`
- 挂号文本解析：`{baseDir}/scripts/parse_appointment_text.py`
- 就医准备卡：`{baseDir}/scripts/generate_previsit_card.py`
- 提醒生成：`{baseDir}/scripts/appointment_reminders.py`
- 高德 IP 粗定位：`{baseDir}/scripts/amap_ip_locate.js`
- 高德地址转坐标：`{baseDir}/scripts/amap_geocode.js`
- 高德路线规划与 Web 跳转：`{baseDir}/scripts/amap_route_link.js`
- 急症规则：`{baseDir}/references/triage_rules.md`
- 输出模板：`{baseDir}/references/response_templates.md`

## 诊前：分流、科室判断、推荐 Top 3

### 第一步：收集最少必要信息
优先收集：
- 主诉与持续时间
- 伴随症状
- 年龄、性别
- 既往史/慢病/近期用药/妊娠情况
- 想就诊的城市（默认可按北京处理）

若信息不全，也可以先初步判断，但要明确不确定性。

### 第二步：先做安全分流
先阅读 `{baseDir}/references/triage_rules.md`。
若存在明显急症信号，不要继续普通门诊推荐；直接建议急诊/120。

### 第三步：运行分诊与推荐脚本

```bash
python3 {baseDir}/scripts/triage_and_match.py \
  --csv {baseDir}/assets/hospital_extracted_final.csv \
  --symptoms "用户主诉与伴随症状" \
  --history "既往史或慢病，可为空" \
  --age "年龄，可为空" \
  --gender "性别，可为空" \
  --top-k 3
```

脚本会返回：
- `emergency_flag`
- `department_candidates`
- `top_matches`

### 第四步：组织结果
最终答复中要包含：
- 风险判断
- 推荐科室（主推荐 + 备选）
- Top 3 医院/科室/医生
- 推荐理由
- 挂号方式

输出时参考：`{baseDir}/references/response_templates.md`

### 第五步：固定给出挂号方式
默认给出：

微信内挂号更方便：
- 方式 1：搜索“北京114预约挂号”公众号
- 方式 2：搜索“京通”小程序 → 健康服务 → 预约挂号114

电话方式：
- 拨打 010-114 挂号

并提示用户：挂完号后把截图或文本发上来，我会继续帮你做准备卡、提醒和路线。

## 诊中：准备卡、提醒、路线

### 第一步：解析挂号文本
当用户上传挂号截图 OCR 文本或直接贴出挂号文本时，运行：

```bash
python3 {baseDir}/scripts/parse_appointment_text.py \
  --csv {baseDir}/assets/hospital_extracted_final.csv \
  --text "挂号截图OCR文本或用户粘贴内容"
```

若字段缺失，继续追问医院、科室、医生、时间中的缺项。

### 第二步：生成就医准备卡

```bash
python3 {baseDir}/scripts/generate_previsit_card.py \
  --hospital "医院名" \
  --department "科室名" \
  --doctor "医生名，可缺省" \
  --appointment "2026-03-20 14:30" \
  --symptoms "本次主诉摘要" \
  --history "病史摘要，可为空" \
  --city "北京"
```

把输出整理成用户易读的“就医准备卡”：
- 医院 / 科室 / 医生 / 时间
- 建议到达时间
- 需携带资料
- 这次建议问医生什么
- 哪些病史别漏说

### 第三步：生成提醒

```bash
python3 {baseDir}/scripts/appointment_reminders.py --appointment "2026-03-20 14:30"
```

默认列出三次提醒：T-12h、T-6h、T-2h。
如果当前环境支持闹钟/提醒工具，再在得到用户确认后创建提醒；否则明确列出时间并建议用户设置手机闹钟。

### 第四步：就医路线规划（高德地图）
仅在已配置 `AMAP_WEBSERVICE_KEY` 时执行。未配置时，给出手动高德搜索建议。

#### 4.1 先拿到起点
优先顺序：
1. 如果运行环境或用户上下文中能拿到真实用户 IP，则先尝试粗定位：

```bash
node {baseDir}/scripts/amap_ip_locate.js --ip="用户IP"
```

注意：IP 定位通常只有城市 / 区域级别，只能作为起点猜测。如果结果不够精确，必须继续向用户确认具体出发位置。

2. 如果没有用户 IP，或 IP 无法定位，直接让用户输入当前位置，例如：
- 我现在在朝阳大悦城
- 我从北京西站出发
- 我在望京 SOHO

#### 4.2 再把起终点转成坐标
对用户起点和医院终点分别执行地址转坐标：

```bash
node {baseDir}/scripts/amap_geocode.js --address="用户当前位置描述" --city="北京"
node {baseDir}/scripts/amap_geocode.js --address="医院名称或地址" --city="北京"
```

脚本返回字段包括：
- `location`
- `lng`
- `lat`

注意：高德坐标顺序是 **经度,纬度**。

#### 4.3 再做路线规划并生成 Web 跳转链接

```bash
node {baseDir}/scripts/amap_route_link.js \
  --mode=driving \
  --origin="116.397428,39.90923" \
  --destination="116.427281,39.903719" \
  --originName="用户当前位置" \
  --destName="医院名称" \
  --city="北京"
```

支持的 `mode`：
- `driving`
- `walking`
- `riding`
- `transfer`

输出时给：
- 预计距离
- 预计耗时
- 推荐出行方式
- 可点击的 `amap_link`

### 路线规划的建议话术
- 如果用户要尽快到院，优先 `driving`
- 如果距离短且医院周边停车不便，可给 `walking` 或 `riding`
- 如果用户明确想坐公共交通，使用 `transfer`

## 诊后：解释、待办、复诊

这一阶段主要依靠模型来做通俗解释，不要求额外脚本。

当用户上传病历、处方、检查报告或 OCR 文本时：
1. 先用普通人能理解的话解释这次医生大意。
2. 再总结“今天医生让我做的 3 件事”。
3. 再补充“哪些情况需要尽快复诊 / 复查”。
4. 如果文本里出现明确复查时间，再建议用户设置提醒。

解释时重点覆盖：
- 诊断是什么意思
- 药怎么吃
- 检查结果重点是什么
- 接下来要做什么

必须强调：
- 解释仅供理解，不替代医生最终意见
- 不建议用户自行停药、换药、延误复诊

## 推荐输出风格

每次答复尽量遵守：
- 先给结论
- 再给理由
- 最后给下一步行动

推荐输出结构：
1. 你的当前判断
2. 推荐科室 / 推荐对象
3. 你接下来该做什么
4. 我还能继续帮你什么

## 不该做的事

- 不要给出确定性的疾病诊断
- 不要在高危症状下继续普通门诊推荐
- 不要让用户自己去消化一大段复杂说明
- 不要只给知识，不给可执行下一步

## 技能安装与放置

将此 skill 放到以下任一目录：
- `<workspace>/skills/ai-medical-care-manager`
- `~/.openclaw/skills/ai-medical-care-manager`

如果要启用高德路线规划，请在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中给该 skill 配置：

```json
{
  "skills": {
    "entries": {
      "ai-medical-care-manager": {
        "enabled": true,
        "env": {
          "AMAP_WEBSERVICE_KEY": "你的高德 Web Service Key",
          "AMAP_KEY": "你的高德 Web Service Key"
        }
      }
    }
  }
}
```