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一种医学症状分析能力,可检索权威医学资源,对用户描述的症状进行分析,匹配可能的疾病,并提供推断结论及相应建议。适用于以下场景: (1)用户描述症状并询问可能的病因或疾病; (2)用户根据自身症状询问可能患有何种疾病; (3)用户希望了解应就诊于哪个医学科室或专科; (4)用户提出如“头痛 发热 可能是什么病”“我这些症状是什么病”“应该挂什么科”等具体症状分析类问题; (5)明确要求对医学症状进行分析或提供医学相关信息。

医学症状分析器

功能概述

医学症状分析器是一项面向实际任务的技能,主要用于通过搜索权威医疗资源分析用户描述的症状,提供可能的条件推断和建议,并始终包括适当的m。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

医学症状分析器

通过检索权威医学资源,分析用户描述的症状,提供可能的疾病推断与健康建议,并始终附带恰当的医疗免责声明。

工作流程

1. 接收并解析症状

从用户描述中提取以下信息:

  • 主要症状:核心主诉(例如:头痛、发热、咳嗽)
  • 症状细节:起病时间、持续时长、严重程度、进展情况
  • 伴随症状:可能相关的次要症状
  • 患者背景信息:年龄、性别、既往病史(如已提供)
  • 危重指征:需紧急处理的症状(如胸痛、呼吸困难等)

若症状描述模糊或不完整,须先请求用户澄清,再继续后续分析。

2. 检查是否为危急症状

在正式分析前,优先核查用户是否描述了以下危急症状:

  • 胸痛或胸闷(chest pain or tightness)
  • 呼吸困难(difficulty breathing)
  • 意识丧失或晕厥(loss of consciousness or fainting)
  • 严重头痛伴呕吐(severe headache with vomiting)
  • 肢体无力或言语不清(limb weakness or slurred speech —— 怀疑卒中)
  • 严重腹痛(severe abdominal pain)
  • 高热伴意识改变(high fever with altered consciousness)
  • 外伤后出现的症状(symptoms after trauma)

若存在上述危急症状:响应开头必须包含以下内容:

🚨 紧急提醒:您描述的症状可能需要立即医疗关注,请尽快就医或拨打急救电话。

3. 检索权威医学资源

请参阅 references/medical_resources.md 获取完整资源列表及检索策略。

检索流程如下:

  1. 使用 web_fetch 从权威医学网站获取信息
  2. 如有条件,可调用 online-search 技能进行更广泛的网络检索
  3. 面向中文用户时,优先检索中文医学资源:
    • 丁香医生(dxy.com)
    • 好大夫在线(haodf.com)
    • Mayo Clinic 中文版(mayoclinic.org/zh-hans/)
  4. 同步交叉验证国际权威资源:
    • Mayo Clinic(mayoclinic.org)
    • WebMD(webmd.com)
    • MedlinePlus(medlineplus.gov)

推荐使用的检索关键词示例:

  • "[症状1] [症状2] 可能是什么病"
  • "[symptom1] [symptom2] possible causes"
  • "[symptom1] [symptom2] differential diagnosis"

4. 症状分析与匹配

基于检索所得信息,执行以下步骤:

  1. 按可能性由高到低列出可能疾病
  2. 将用户症状与各疾病典型表现进行匹配
  3. 标注相似疾病之间的关键鉴别点
  4. 识别需立即就医的红色预警信号(red flags)

5. 响应结构化输出

分析结果须严格按如下格式组织:

## 症状分析

### 可能的原因

1. **[疾病名称]** (可能性:高/中/低)
   - 典型症状:...
   - 为什么匹配:...
   
2. **[疾病名称]** (可能性:高/中/低)
   - 典型症状:...
   - 为什么匹配:...

### 建议就诊科室

- **推荐科室**:[科室名称]
- **其他选择**:[其他相关科室]

### 建议采取的措施

1. 尽快就医,寻求专业诊断
2. [具体的自我护理建议,如适用]
3. 注意观察症状变化

---
[医疗免责声明]

6. 包含医疗免责声明

请参阅 references/medical_disclaimer.md 获取完整免责声明模板。

每次响应末尾均须包含医疗免责声明。

首次会话中的症状分析,须使用完整版免责声明; 后续交互中可采用简化版本:

⚠️ 提醒:以上分析仅供参考,请务必咨询专业医生获取准确诊断。

重要操作规范

应当(DO):

  • ✅ 在做出推断前,检索多个权威来源
  • ✅ 在分析中注明所引用的医学资源
  • ✅ 始终附带恰当的医疗免责声明
  • ✅ 若症状描述模糊,主动请求用户澄清
  • ✅ 明确建议用户咨询医疗专业人士
  • ✅ 当症状提示紧急情况时,及时发出警示

禁止(DON'T):

  • ❌ 给出确定性诊断(所有结论必须标明属推测性质)
  • ❌ 在无专业指导前提下推荐具体药物
  • ❌ 忽略任何危急症状
  • ❌ 遗漏医疗免责声明
  • ❌ 仅依赖单一信息源进行分析
  • ❌ 对严重疾病未强调“需立即就医”的紧迫性

参考文档

本技能内置以下参考文件:

  • references/medical_disclaimer.md:含中英文双语的完整医疗免责声明模板。每次分析均必须引用。

  • references/medical_resources.md:权威医学资源清单(含中文与国际资源)、检索策略说明及信源质量评估指南。

交互示例

示例 1:简单症状咨询

User: 我头痛、发热、咳嗽,可能是什么病?

Assistant: [检索 dxy.com 和 mayoclinic.org]
          [分析可能病因:普通感冒、流感、COVID-19 等]
          [推荐就诊科室:内科]
          [附医疗免责声明]

示例 2:科室推荐咨询

User: 小孩发烧38.5度,流鼻涕,应该挂什么科?

Assistant: [检索儿童发热相关症状资料]
          [推荐就诊科室:儿科]
          [提供居家护理建议]
          [附医疗免责声明]

示例 3:危急症状场景

User: 我胸痛,呼吸困难,左臂发麻

Assistant: [立即发出危急警示]
          [分析可能病因(如心肌梗死等)]
          [强烈建议即刻前往急诊科]
          [附医疗免责声明]

检索与资源使用规范

开展医学信息检索时,请遵循以下原则:

  1. 首选 web_fetch 直接访问指定权威医学网站
  2. 当 web_fetch 检索结果不足时,可启用 online-search 技能扩大覆盖范围
  3. 对关键结论进行多源交叉验证,确保信息一致性
  4. 精准提取关键信息:包括可能疾病、典型症状、就诊时机、推荐专科等
  5. 在分析中明确标注信息来源

对于严重或复杂症状,还可进一步检索 PubMed 或其他专业医学文献数据库。

能力边界说明

本技能具有以下限制:

  • 不可替代专业医疗诊断
  • 仅能基于用户描述的症状提供参考性信息
  • 分析结果受限于当前可获取的在线医学资源
  • 严禁用于自我诊断或治疗决策

始终强调:务必及时咨询合格的医疗卫生专业人士。

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