生命涌现的小龙虾技能之【Stroke Risk Screening Analysis Skill | 脑卒中风险筛查分析技能】简介
Stroke Risk Screening Analysis Skill | 脑卒中风险筛查分析技能智能分析中枢· 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询 技能概览 | Overview模块内容️ 技能名称脑卒中风险筛查分析技能 核心目标脑卒中风险筛查技能结合中医面部特征辨识结合生理指标信息提前预警脑梗塞、脑出血等脑卒中高危状态给出生活干预建议和就医指引️ 输入类型图片、视频、本地文件、网络 URL 输出能力结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 场景码STROKE_RISK_SCREENINGThis feature innovatively integrates the wisdom of TCM “Wang Zhen” (Inspection) with modern physiological monitoringtechnology to construct an early warning and intervention system for stroke. By utilizing high-precision cameras tocapture subtle facial characteristics—such as greenish-yellow or purplish-red complexion, swollen tongue body, and mouthdeviation—alongside real-time physiological indicators like blood pressure and Heart Rate Variability (HRV), the systememploys multimodal AI algorithms for comprehensive analysis. It accurately identifies high-risk constitutions, such asQi deficiency with phlegm-dampness or Qi and blood stasis, issuing graded warnings prior to a stroke event. Furthermore,grounded in the theory of TCM syndrome differentiation and treatment, it provides users with personalized lifestyleinterventions (including dietary regulation and cold avoidance) and scientific medical guidance, truly realizing theleap in health management from “treating existing diseases” to “treating potential diseases” (preventive medicine).本功能创新性地将中医“望诊”智慧与现代生理监测技术深度融合旨在构建一套脑卒中早期预警与干预系统。系统通过高精度摄像头捕捉面部微细特征如面色青黄或紫红、舌体胖大、口角歪斜等中医“面象”与“舌象”信息结合实时采集的血压、心率变异性等生理指标利用多模态AI算法进行综合分析。系统能够精准识别气虚痰湿、气血瘀滞等高危体质倾向在脑卒中发生前发出分级预警并基于中医辨证施治理论为用户提供个性化的饮食调理、起居避寒等生活干预建议及科学的就医指引真正实现从“治已病”到“治未病”的健康管理跨越 技能演示 | Skill Demo▶️ 点击查看技能使用介绍 任务目标 | Goals1. 技能用途通过面部视频图片结合生理指标进行脑卒中风险筛查获取结构化的脑卒中风险筛查报告2. ️ 能力范围序号具体能力1面部特征辨识2中风高危面相识别3风险等级评估4高危状态预警5生活干预建议生成3. ⚡ 触发条件触发类型触发规则✅ 默认触发默认触发当用户提供面部视频或图片需要进行脑卒中风险筛查时默认触发本技能 明确分析意图当用户明确需要进行脑卒中风险筛查提及脑梗、脑出血、中风筛查、脑卒中风险、脑血管风险等关键词并且上传了面部视频或图片 历史报告查询当用户提及以下关键词时自动触发历史报告查询功能查看历史筛查报告、脑卒中报告清单、筛查报告列表、查询历史报告、显示所有筛查报告、脑卒中筛查历史记录查询脑卒中风险筛查分析报告4. 自动行为自动行为执行要求 附件处理如果用户上传了附件或者视频/图片文件则自动保存为本地文件☁️ 历史报告查询如果用户触发历史报告查询关键词必须直接调用云端 API 查询不得从本地记忆或人工汇总中获取⚠️ 强制数据获取规则次高优先级橙色强约束历史报告清单只允许从云端接口读取不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。必须执行python-mscripts.stroke_risk_screening_analysis--list类型要求✅ 必须使用python -m scripts.stroke_risk_screening_analysis --list调用 API 查询云端的历史报告数据 严格禁止从本地memory目录读取历史会话信息 严格禁止手动汇总本地记录中的报告 严格禁止从长期记忆中提取报告✅ 输出格式必须统一从云端接口获取最新完整数据然后以 Markdown 表格格式输出结果 前置准备 | Requirements依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本requests2.28.0 操作步骤 | Workflow 用户身份处理内部自动完成绿色安全原则用户身份参数由系统内部自动处理不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。执行本技能分析或历史报告查询时脚本会自动完成身份初始化场景系统行为上游系统有内部身份参数由脚本静默接收并使用上游系统未提供内部身份参数脚本会自动复用本地缺省用户本地缺省用户不存在脚本会自动创建并在后续任务中复用对用户输出只展示分析进度、分析结果和报告链接不展示内部身份值 关键约束禁止/要求说明 不得询问身份不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 不得暴露身份值不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 不得列为用户参数不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数✅ 自动关联报告历史报告查询同样由系统内部身份自动关联用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 标准流程 | Standard Flow步骤阶段执行动作1 准备面部素材提供本地文件路径或网络 URL确保输入内容清晰、符合技能场景要求2 系统自动完成身份关联无需用户输入任何身份参数不在回复中展示内部身份值3⚙️ 执行脑卒中风险筛查调用-m scripts.stroke_risk_screening_analysis处理输入必须在技能根目录下运行脚本4 查看分析结果接收结构化分析报告查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接⚙️ 脚本参数说明参数含义备注--input本地视频/图片文件路径适用于本地文件分析--url网络视频/图片 URL 地址API 服务自动下载API 服务自动下载网络资源--media-type媒体类型可选值video/image默认 video按需填写--blood-pressure血压值格式收缩压/舒张压如 140/90可选按需填写--blood-sugar空腹血糖值 mmol/L可选按需填写--blood-lipid总胆固醇值 mmol/L可选按需填写--list显示脑卒中风险筛查历史报告列表清单可以输入起始日期参数过滤数据范围用于云端历史报告查询--api-urlAPI 服务地址可选使用默认值按需填写--detail输出详细程度basic/standard/json默认 json输出详细程度--output结果输出文件路径可选可选️ 资源索引 | Resource Index资源类型路径用途何时读取 必要脚本scripts/stroke_risk_screening_analysis.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用 必要脚本scripts/config.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用 领域参考references/api_doc.md了解 API 接口规范、字段说明和错误码仅在需要了解接口规范或错误码时读取⚠️ 注意事项 | Notes分类注意事项 文档读取仅在需要时读取参考文档保持上下文简洁 格式支持支持格式视频支持 mp4/avi/mov 格式图片支持 jpg/png/jpeg 格式最大 10MB‍⚖️ 结果性质本技能仅作健康风险筛查提示不能替代专业医学检查和医生诊断发现高危请及时就医 脚本限制禁止临时生成脚本只能用技能本身的脚本 网络地址传入的网络地址参数不需要下载本地默认地址都是公网地址api 服务会自动下载 格式支持当显示历史筛查报告清单的时候从数据 json 中提取字段 作为超链接地址使用 Markdown 表格格式输出包含 报告输出表格输出示例 使用示例 | Examples# 分析本地面部视频python-mscripts.stroke_risk_screening_analysis--input/path/to/face_video.mp4 --media-type video 分析本地面部照片附带生理指标 python-mscripts.stroke_risk_screening_analysis--input/path/to/face.jpg --media-type image --blood-pressure145/92 --blood-sugar6.8分析网络视频 python-mscripts.stroke_risk_screening_analysis--urlhttps://example.com/face_video.mp4 --media-type video 显示历史筛查报告/显示筛查报告清单列表/显示历史脑卒中报告自动触发关键词查看历史筛查报告、历史报告、筛查报告清单等 python-mscripts.stroke_risk_screening_analysis--list# 输出精简报告python-mscripts.stroke_risk_screening_analysis--inputvideo.mp4 --media-type video--detailbasic# 保存结果到文件python-mscripts.stroke_risk_screening_analysis--inputvideo.mp4 --media-type video--outputresult.json我们提供定制化AI技能开发服务。如果您有特定的业务需求可以联系我们的商务团队我们会为您量身打造专属的AI解决方案。

相关新闻

为什么90%的企业买错了AI模型?2024最新TPU/GPU/Cloud实测成本对比(附ROI计算模板)

为什么90%的企业买错了AI模型?2024最新TPU/GPU/Cloud实测成本对比(附ROI计算模板)

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:为什么90%的企业买错了AI模型?2024最新TPU/GPU/Cloud实测成本对比(附ROI计算模板) 企业部署AI模型时,常陷入“算力即性能”的认知陷阱——盲目采购A100或…

2026/7/28 15:44:40 阅读更多 →
ButterKnife到ViewBinding的迁移指南与最佳实践

ButterKnife到ViewBinding的迁移指南与最佳实践

1. ButterKnife的辉煌与困境:一个时代的终结ButterKnife曾经是Android开发者的必备神器。2013年Jake Wharton发布这个库时,它用注解处理器的方式彻底改变了View绑定的写法。还记得当年第一次用ButterKnife替换findViewById时的惊艳吗?一行注解…

2026/7/28 15:44:40 阅读更多 →
语音交互准确率从61%→94.7%:政务热线AI升级实战(ASR+NLU+知识图谱三级调优白皮书)

语音交互准确率从61%→94.7%:政务热线AI升级实战(ASR+NLU+知识图谱三级调优白皮书)

更多请点击: https://codechina.net 第一章:语音交互准确率从61%→94.7%:政务热线AI升级实战(ASRNLU知识图谱三级调优白皮书) 政务热线场景下,方言混杂、语速快、背景噪声强、专有名词密集,导致…

2026/7/28 15:44:40 阅读更多 →

最新新闻

js读取cookie

js读取cookie

方法一&#xff1a; decodeURI() 函数可对 encodeURI() 函数编码过的 URI 进行解码&#xff0c;原理如下&#xff1a; <script type"text/javascript">var test1"http://www.w3school.com.cn/My first/"document.write(encodeURI(test1) "<b…

2026/7/28 15:52:43 阅读更多 →
互联网公司为何选择MySQL而非Oracle?成本、扩展性与生态的工程决策

互联网公司为何选择MySQL而非Oracle?成本、扩展性与生态的工程决策

1. 先别急着比性能&#xff0c;先看互联网公司到底在解决什么问题很多人一看到这个标题&#xff0c;第一反应是去查TPC-C、TPC-H的跑分&#xff0c;或者纠结于Oracle的OLTP事务处理能力、MySQL的读写锁机制。这其实把问题想复杂了。互联网公司选择MySQL&#xff0c;性能对比只是…

2026/7/28 15:52:43 阅读更多 →
IPC通讯小结

IPC通讯小结

•各种工具的比较 •无名管道&#xff1a;只能用于亲缘进程通信 •有名管道&#xff1a;可用于任意两进程间通信&#xff0c;但只能传输流数据、缓冲区大小受限 •消息队列&#xff1a;可以传输有格式字节流&#xff0c;但是效率低&#xff1a;系统调用产生的用户空间、内核空间…

2026/7/28 15:52:43 阅读更多 →
HTML 基础   (by  shany shang)

HTML 基础 (by shany shang)

HTML5 编辑器 一般选择&#xff1a;Notepad、VsCode等关键字理解&#xff1a;&#xff08;1)表示标题内容以及字体大小<h1> 1号字体 </h1><h2> 2号字体 </h2><h3> 3号字体 </h3><h4> 4号字体 </h4&…

2026/7/28 15:52:43 阅读更多 →
Mir2ei C++源码深度解析:从MMORPG服务器架构到游戏逻辑实现

Mir2ei C++源码深度解析:从MMORPG服务器架构到游戏逻辑实现

1. 项目概述&#xff1a;mir2ei源码与游戏逻辑的深度解构mir2ei&#xff0c;这个名字对于很多老一代的游戏开发者&#xff0c;尤其是那些从20世纪末、21世纪初就开始接触网络游戏编程的朋友来说&#xff0c;绝对不陌生。它通常指的是《传奇2》&#xff08;Mir2&#xff09;这款…

2026/7/28 15:52:43 阅读更多 →
终极SVG编辑神器:SVGEdit免费高效导出PDF、PNG和高质量SVG的完整指南

终极SVG编辑神器:SVGEdit免费高效导出PDF、PNG和高质量SVG的完整指南

终极SVG编辑神器&#xff1a;SVGEdit免费高效导出PDF、PNG和高质量SVG的完整指南 【免费下载链接】svgedit Powerful SVG-Editor for your browser 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svgedit SVGEdit是一款功能强大的浏览器端SVG矢量图形编辑器&#xff0c;…

2026/7/28 15:51:43 阅读更多 →

日新闻

告别臃肿!3步让你的暗影精灵笔记本重获新生

告别臃肿!3步让你的暗影精灵笔记本重获新生

告别臃肿&#xff01;3步让你的暗影精灵笔记本重获新生 【免费下载链接】OmenSuperHub Control Omen laptop performance, fan speeds, and keyboard lighting, and unlock power limits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmenSuperHub 你是否也曾为官方Om…

2026/7/28 0:00:43 阅读更多 →
RAG必踩坑!财报法规检索不准?这款开源工具让答案浮出水面,准确率飙升98.7%!

RAG必踩坑!财报法规检索不准?这款开源工具让答案浮出水面,准确率飙升98.7%!

做 RAG 的人应该都踩过这个致命的坑&#xff1a;把几百页的财报、法规、技术手册扔给向量库&#xff0c;问一个具体问题&#xff0c;搜出来的全是沾边但没用的内容 —— 关键信息要么被硬切块拆碎了&#xff0c;要么藏在几十条结果的最下面。语义相似≠真正相关&#xff0c;这个…

2026/7/28 0:00:43 阅读更多 →
抖音视频文案提取工具全指南:免费2026版、手机App、在线工具一网打尽

抖音视频文案提取工具全指南:免费2026版、手机App、在线工具一网打尽

2026年做短视频运营&#xff0c;从抖音上扒文案早就不是偷偷抄笔记的事了。我刚开始做内容的时候&#xff0c;每天刷半小时抖音&#xff0c;手动把爆款视频的口播敲进备忘录&#xff0c;一条2分钟的视频得花十来分钟&#xff0c;碰到语速快的还要反复回听。后来试了一圈工具&am…

2026/7/28 0:00:43 阅读更多 →

周新闻

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 数据集6000张 完整源码已标注数据集训练好的模型环境配置教程程序运行说明文档&#xff0c;可以直接使用&#xff01;系统支持图片、视频、摄像头等多种方式检测裂缝&#xff0c;功能强大实用。 1数据集6000张 8各类别

2026/7/28 12:04:22 阅读更多 →
深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

pubg数据集 精选原图1.42万数据 1.49万标签 无任何重复、算法增强或冗余图像&#xff01; pubg绝地求生目标检测数据集 1分类&#xff1a;e_body&#xff0c;14905个标签&#xff0c;txt格式 共计14244张图&#xff0c;99%为640*640尺寸图像 适合yolo目标检测、AI训练关键词&am…

2026/7/28 8:29:16 阅读更多 →
Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex检测数据集数据集详情检测类别&#xff1a; allies enemy tag图片总量&#xff1a;7247张训练集&#xff1a;5139张验证集&#xff1a;1425张测试集&#xff1a;683张标注状态&#xff1a;全部已标注&#xff0c;即拿即用数据格式&#xff1a;支持YOLO格式及其他格式&#…

2026/7/28 5:03:42 阅读更多 →

月新闻