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med-followup-record-struct门诊复诊病历结构化

将中文门诊复诊病历文本结构化为细粒度字段,输出 JSON(如现病史/既往史/诊断/处理意见等)。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

med-followup-record-struct

门诊复诊病历结构化

概述



给定一份中文门诊 复诊病历文本(医生已书写),本技能抽取并规范化为细粒度字段 JSON,例如:

  • - 现病史.病情概述
  • 现病史.药物
  • 现病史.其他治疗措施
  • 现病史.病情转归
  • 现病史.一般情况
  • 既往史.疾病
  • 既往史.其他信息
  • 既往史.手术史
  • 既往史.过敏史
  • 既往史.输血史
  • 婚育史
  • 月经史
  • 个人史
  • 家族史
  • 查体
  • 辅助检查
  • 诊断
  • 处理意见.药物
  • 处理意见.其他建议

数据安全、隐私与伦理声明



  • - 最小必要原则:仅处理结构化抽取所必需的文本内容;不要求也不鼓励包含姓名、证件号、手机号、详细地址等身份信息。
  • 严格脱敏:在发送至任何模型/接口前,会对可识别个人身份的信息进行脱敏/去标识化处理(如姓名、证件号、手机号、详细地址、人脸/影像等)。仅传递脱敏后的必要信息用于本次 skill 调用。
  • 不做本地持久化:不将用户输入与中间结果写入本地持久化存储(包含磁盘文件、数据库、日志)。仅在内存中短暂处理;本次调用结束即销毁
  • 第三方 API 风险提示:在功能需要时,可能会调用第三方模型/服务接口;此时仅会发送脱敏后的必要信息,并使用加密传输。除完成本次请求外,不用于任何其他用途(如训练、画像、营销)。
  • 医疗边界:本技能输出为文本抽取与结构化结果,不构成医疗诊断或治疗建议;如涉及临床判断请以执业医生意见为准。

输入格式



纯文本病历(UTF-8),可包含如下分段:

主诉:……
现病史:……
既往史:……
婚育史:……
月经史:……
个人史:……
家族史:……
查体:……
辅助检查:……
诊断:……
处理:……

快速开始



bash

从 skills 目录运行


python3 scripts/structfollowuprecord.py \
--input data/med-followup-record-struct/followup_record.txt

参数说明



  • * --input PATH

- 输入复诊病历文本路径(UTF-8)。
  • * --output PATH

- 输出结构化 JSON 路径(默认:../runs/med-followup-record-struct/structured.json)。
  • * --timeout SECONDS

- 超时秒数;0 表示一直等待(默认:0)。
  • * --diag-id STRING

- 对话/就诊 ID(默认:skill-diag)。
  • * --department STRING

- 科室(可选)。

输出约定



  • - 输出为 UTF-8 JSON,key 形如 现病史.病情概述、现病史.药物、既往史.疾病、诊断、处理意见.药物 等。
  • 未提及字段在服务支持的情况下可能填充为“未提及”。

测试命令



从 skills 目录执行(网络自测):

bash
python3 selftests/med-followup-record-struct/selftestfollowuprecord_struct.py --run-network

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 med-record-struct-1776129242 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 med-record-struct-1776129242 技能

通过命令行安装

skillhub install med-record-struct-1776129242

下载

⬇ 下载 med-followup-record-struct v1.0.0(免费)

文件大小: 4.5 KB | 发布时间: 2026-4-17 15:19

v1.0.0 最新 2026-4-17 15:19
- Initial release of med-followup-record-struct.
- Structures Chinese outpatient follow-up medical records into fine-grained JSON fields (e.g., history of present illness, past history, diagnosis, treatment recommendations).
- Ensures privacy via de-identification, minimal data use, and no local data persistence.
- Supports input as plain medical text and outputs standardized, sectioned JSON.
- Includes command-line usage and testing instructions.

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