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病人端通用健康健康档案管理。参考 GitEHR 的 patient-owned health record 部分,构建病史、过敏史等信息管理能力。
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name: med-patient-health-record-management
description: 病人端通用健康健康档案管理。参考 GitEHR 的 patient-owned health record 部分,构建病史、过敏史等信息管理能力。
metadata:
{
"openclaw":
{
"emoji": "🗃️"
}
}
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# 健康档案管理
概述
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本 skill 对应:病人端 / 通用健康 / 健康档案管理。
要求:病史、过敏史等信息管理。
来源核验
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- 匹配来源:GitEHR
- 来源类型:公开开源健康档案平台
- 来源链接:https://gitehr.org/
- 匹配结论:匹配。GitEHR 明确强调 patient-owned、portable、offline-first、auditable health records,适合参考患者端健康档案结构。
参考部分
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只参考 GitEHR 的 **patient-owned health record** 部分:
- 患者持有健康档案
- 可移植文件化记录
- 追加式历史
- 离线优先
- 审计追踪思路
不参考部分
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- 不参考 Git 加密链实现
- 不参考机构协同同步
- 不参考完整 HL7/FHIR 适配器
- 不扩展到医院 EHR 系统
构建方式
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OpenClaw 中应构建为一个独立的档案型 skill:
- 输入患者健康档案条目
- 按基础信息、病史、过敏史、手术史、家族史、用药史组织
- 支持新增、更新和查询
- 输出结构化健康档案摘要
建议输入字段
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- `profile`
- `medical_history`
- `allergy_history`
- `surgery_history`
- `family_history`
- `medication_history`
- `updated_at`
建议输出字段
------------
- `skill`:`健康档案管理`
- `profile`
- `medical_history`
- `allergy_history`
- `surgery_history`
- `family_history`
- `medication_history`
医疗边界
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本 skill 只做健康档案管理,不判断病史风险,不生成诊断或治疗建议。
快速开始
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从本 skill 目录执行:
```bash
python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY
```
最小输入示例
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```json
{
"profile": {"gender": "女", "birth_year": 1968},
"medical_history": ["高血压"],
"allergy_history": ["青霉素"],
"surgery_history": [],
"family_history": [],
"medication_history": ["长期服用降压药"],
"updated_at": "2026-04-29"
}
```
输出约定
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输出 UTF-8 JSON,采用统一格式:
```json
{
"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
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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 |
文本格式示例
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```
基本信息:张三,65岁,男
既往史:高血压
```
CSV 格式示例
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```
基本信息,既往史
张三,高血压
```
统一入口附加参数
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- `--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
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### 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
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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:`u1-insuremed`
- 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。
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