药物不良反应识别

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

【世界药师节·AI药学技能大赛参赛作品】对疑似药物不良反应(ADR)个案开展双标准因果关联性评价,并生成可视化评价矩阵、事件时间线和Word评价报告,给出临床参考建议。支持国内药品不良反应关联性评价标准(6等级)与WHO-UMC乌普萨拉监测中心标准(6等级)双标准同步评价。当临床药师/医师提供病例信息并要求分析药物不良反应原因、开展ADR因果关联性评价、识别致肝/肾/心脏/血液毒性可疑药物、药源性器官损伤分析、不良反应上报前评估时触发。典型触发语句:"分析这个病例的肝功能异常是哪种药物导致的"、"帮我做ADR因果关联性评价"、"这个患者的不良反应跟哪个药有关"、"药源性肝损伤分析"、"不良反应上报前评估"、"识别可疑药物并给出建议"。

一句话选型结论

按资料字段整理

药物不良反应识别是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_ac76f862/psm2026b-0044
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_ac76f862仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791733676
正文体量11.4 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
药物不良反应识别当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

11.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

药物不良反应识别(给出建议)

概述

对疑似药物不良反应(ADR)个案,逐一评估每种可疑药物的因果关联性,同时输出国内标准和WHO-UMC标准的评价等级,生成可视化评价矩阵和事件时间线,并输出包含临床建议的Word评价报告。

本skill在"药物不良反应识别"基础评价能力之上,增加以下增强功能:
- 生成SVG可视化评价矩阵(6种药物×5维度,颜色编码)
- 生成SVG事件时间线(用药-事件时间关系及混杂因素标注)
- 生成完整Word评价报告(三线表格式,含临床建议)
- 给出停药/换药、监测、排查他因、ADR上报等临床参考建议

触发条件

当用户(尤其是临床药师/医师)提供病例信息并要求分析药物不良反应原因、开展因果关联性评价、识别可疑药物并给出建议时触发。

典型触发语句:
- "分析这个病例的肝功能异常是哪种药物导致的,并给出建议"
- "帮我做ADR因果关联性评价,生成报告"
- "这个患者的不良反应跟哪个药有关,怎么处理"
- "药源性肝损伤分析,要双标准评价"
- "不良反应上报前评估,给出临床建议"

评价工作流

步骤1:案例信息梳理

提取并结构化以下信息,以表格形式呈现:

  • 患者基本信息(性别、年龄、基础疾病、过敏史)
  • 用药清单(药品名称、剂量、给药途径、频次、起止时间)
  • 不良事件描述(发生时间、临床表现、严重程度、实验室指标变化)
  • 既往病史与基线状态(术前/用药前相关指标是否正常)
  • 混杂因素(手术、麻醉、合并疾病、合并用药、输血等)

步骤2:可疑药物器官毒性文献回顾

对每种用药,评估其与不良事件的已知关联性:

  • 该药是否有文献报道可引起此类不良反应
  • 药品说明书 / LiverTox / 文献个案报道是否支持
  • 典型起病时间是否与实际时间窗吻合
  • 毒性机制分类(剂量依赖型 vs 特异质型)
  • 发生率数据(如可获得)

参考 references/常见药物器官毒性参考.md 获取常见药物毒性信息。对于未收录的药物,应主动检索文献补充。

将文献回顾结果以表格呈现,按肝毒性/肾毒性/心脏毒性等器官维度分类标注。

步骤3:逐药5维度评价

对每种可疑药物,逐一评估以下5个维度。两个标准共享同一分析框架,仅表述和判定逻辑略有差异:

维度 国内标准表述 WHO-UMC表述
1.时间关联性 用药与ADR出现有无合理时间关系? 时间关联性:用药与ADR发生时间顺序合理性,停药后反应变化
2.已知ADR 反应符合该药已知ADR类型? 反应类型:是否符合药物已知药理毒理特征、有文献依据
3.去激发 停药/减量后反应是否消失或减轻? 去激发:停药/减量后不良事件是否缓解消退
4.再激发 再次使用可疑药品是否再次出现同样反应? 再激发:再次使用后同类ADR是否复现
5.排除他因 反应是否可用合并用药、病情进展、其他治疗解释? 排除其他原因:排除原发病、合并用药、合并疾病等

符号标注规则:
- + 肯定(支持ADR关联)
- ± 难以肯定或否定(证据不明确)
- ‑ 否定(不支持ADR关联)
- ? 不明(信息缺失,无法判断)

关键原则: 信息不完整时标注为"?",不可臆断。去激发和再激发数据常缺失,这是限制评价等级升级的最常见原因。

详细判定标准参见:
- references/国内ADR评价标准.md — 6等级定义与5问题判定矩阵
- references/WHO-UMC评价标准.md — 6等级定义与5要素判定矩阵

步骤4:输出双标准因果关联等级

根据5维度评估结果,分别给出两个标准的等级:

国内标准(6等级): 肯定 / 很可能 / 可能 / 可能无关 / 待评价 / 无法评价

WHO-UMC标准(6等级): Certain / Probable / Possible / Unlikely / Unrelated / Unassessable

对每种药物给出简短判定理由(1-2句话),说明定级依据。

步骤5:生成可视化评价矩阵(show_widget)

使用 show_widget 工具生成SVG评价矩阵,调用前需先加载 read_me(modules: diagram)。

评价矩阵图设计要点:
- 每种药物一行,展示5维度评估结果(Q1-Q5)
- 颜色编码:红色=+(#F7C1C1填充/#E24B4A边框),橙色=±(#FAC775填充/#BA7517边框),绿色=‑(#C0DD97填充/#639922边框),灰色=?(#D3D1C7填充/#888780边框)
- 双标准最终等级以色块标注(可能/Possible=琥珀色系,可能无关/Unlikely=青色系)
- 底部标注首要怀疑药物、次要怀疑药物、低怀疑药物
- 底部标注关键限制和备注声明
- SVG viewBox以"0 0 680"开头,width="100%"

事件时间线图设计要点:
- 水平时间轴标注术前基线、手术/用药开始、不良事件发生时间
- 标注用药-事件间隔天数
- 标注混杂因素(手术创伤、麻醉、缺血再灌注、双NSAID联用等)
- 底部附时间窗符合性分析(逐药对照典型起病时间)
- 颜色编码与评价矩阵一致

可视化要求:
- 使用浅色主题(light theme),背景透明
- 颜色编码全程一致:红(+)/橙(±)/绿(‑)/灰(?)
- SVG viewBox以"0 0 680"开头

步骤6:生成Word评价报告

使用 scripts/generate_adr_report.py 脚本生成完整Word报告。该脚本基于python-docx,采用三线表格式(仅顶线、表头下线、底线)。

报告结构:
1. 标题
2. 病例信息梳理(患者基本信息表、用药清单表、不良事件描述)
3. 可疑药物器官毒性文献回顾(表格)
4. 国内标准逐药5维度评价(评价矩阵表 + 逐药分析)
5. WHO-UMC标准逐药5要素评价(评价矩阵表 + 逐药分析)
6. 双标准因果关联等级汇总表
7. 无法升级至更高等级的原因分析
8. 临床参考建议(停药/换药方案、监测方案、需排查的其他病因、ADR上报建议)
9. 可补充以提升评价等级的关键信息清单
10. 备注(声明本评估属概率关联性评价,不等同临床诊断;再激发存在伦理风险)

脚本使用方式:
脚本为模板代码,需根据实际病例数据修改以下内容:
- 患者基本信息(info列表)
- 用药清单(drugs列表)
- 不良事件描述
- 肝毒性文献回顾数据(tox_data列表)
- 国内标准5维度评价数据(cn_data列表)
- WHO-UMC标准5维度评价数据(who_data列表)
- 双标准汇总数据(summary_data列表)
- 逐药评价分析文字
- 无法升级原因分析
- 临床参考建议
- 可补充信息清单(info_data列表)

脚本依赖:python-docx(已预装于managed venv)
运行命令:"C:/Users/华为/.workbuddy/binaries/python/envs/default/Scripts/python.exe" scripts/generate_adr_report.py

步骤7:综合判定与临床建议

输出内容包括:

  1. 可疑药物排序表:按可疑程度从高到低排列,标注双标准等级和关键依据
  2. 无法升级至更高等级的原因分析:如多药并存、基线异常、手术混杂、去激发缺失、再激发未实施等
  3. 临床建议:
    - 停药/换药方案(优先停用最可疑药物)
    - 监测方案(监测指标、频率)
    - 需排查的其他病因
    - ADR上报建议
  4. 可补充以提升评价等级的关键信息清单

输出格式要求

  1. 选择评价体系(国内标准 / WHO-UMC标准)
  2. 逐条对照对应标准全部评价要素开展个案拆解分析
  3. 输出最终因果关联等级
  4. 给出简短判定理由
  5. 根据判定结果给出临床参考建议
  6. 备注:本评估属于概率关联性评价,不等同临床诊断;再激发存在伦理风险,临床一般不主动实施

重要注意事项

  • 评价基于现有病例信息,信息不完整时标注为"?",不可臆断
  • 术前/用药前基线异常是重要混杂因素,必须在分析中体现
  • 多药联用时,应识别是否存在不合理联用(如双NSAID联用)并明确指出
  • 两个标准的5个维度本质相同,但判定逻辑有细微差异:国内标准更强调"引发ADR的药品不止1种"时降级,WHO-UMC更强调"再激发阳性"为升级至Certain的关键证据
  • 去激发数据是升级"很可能/Probable"的必要条件;再激发阳性是升级"肯定/Certain"的必要条件
  • 再激发存在伦理风险,临床一般不主动实施,评价中不应建议进行再激发试验
  • 最终结论须包含声明:本评估属于概率关联性评价,不等同临床诊断
  • 可视化输出须匹配当前IDE主题(浅色主题使用浅色背景+深色文字)
  • Word报告须采用三线表格式(仅3条横线:顶线、表头下线、底线)

参考文件

  • references/国内ADR评价标准.md — 国内标准6等级完整定义、5问题判定矩阵、符号说明
  • references/WHO-UMC评价标准.md — WHO-UMC标准6等级完整定义、5要素判定矩阵
  • references/常见药物器官毒性参考.md — 常见药物肝毒性/肾毒性/心脏毒性/血液毒性参考表
  • scripts/generate_adr_report.py — Word评价报告生成脚本模板(基于python-docx,三线表格式)

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
药物不良反应识别怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_ac76f862/psm2026b-0044。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

药物不良反应识别支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

药物不良反应识别权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

药物不良反应识别收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

药物不良反应识别用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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