family-health-analyzer

本技能提供家庭健康数据的深度分析,包括:

• 遗传风险评估
• 家族疾病模式识别
• 家庭共同问题分析
• 个性化预防建议
• 可视化报告生成

当用户请求以下内容时,使用此技能:

• "家庭健康报告"
• "家族病史分析"
• "遗传风险评估"
• "家庭健康趋势"
• 执行 /family report 命令
• 执行 /family risk 命令

步骤1: 确定分析目标

识别用户请求类型:

• 家族病史分析
• 遗传风险评估
• 家庭健康趋势
• 家庭健康报告

步骤2: 读取家庭数据

数据源:

1. 主数据文件: data/family-health-tracker.json
2. 集成模块数据:

- data/hypertension-tracker.json

- data/diabetes-tracker.json

- data/profile.json

步骤3: 数据验证与清洗

验证项目:

• 关系完整性
• 年龄合理性
• 数据一致性

步骤4: 遗传模式识别

识别算法:

1. 家族聚集性分析
2. 遗传模式识别
3. 早发病例识别(通常<50岁)

步骤5: 风险计算算法

加权计算:

```python

遗传风险评分 = (一级亲属患病数 × 0.4) +

(早发病例数 × 0.3) +

(家族聚集度 × 0.3)

风险等级:

• 高风险: ≥70%
• 中风险: 40%-69%
• 低风险: <40%

```

步骤6: 生成预防建议

建议分类:

• 筛查建议:定期检查项目
• 生活方式建议:饮食、运动、作息
• 就医建议:何时就医、咨询专科

示例:

```json

{

"category": "screening",

"action": "定期血压监测",

"frequency": "每周3次",

"start_age": 35,

"priority": "high"

}

```

步骤7: 生成可视化报告

HTML报告组件:

1. 家谱树(ECharts树图)
2. 遗传风险热力图
3. 疾病分布饼图
4. 预防建议时间线

步骤8: 输出结果

输出格式:

1. 文本报告(简洁版):命令行输出
2. HTML报告(完整版):可视化图表

医学安全边界

• ✅ 仅基于家族病史进行统计分析
• ✅ 提供预防建议和筛查提醒
• ✅ 明确标注不确定性
• ❌ 不进行遗传疾病诊断
• ❌ 不预测个体发病概率
• ❌ 不推荐具体治疗方案

免责声明

每次分析输出必须包含:

```

⚠️ 免责声明:

1. 本分析基于家族病史统计,仅供参考
2. 遗传风险评估不预测个体发病
3. 所有医疗决策请咨询专业医师
4. 遗传咨询建议咨询专业遗传咨询师

```

• 读取高血压管理数据
• 读取糖尿病管理数据
• 关联用药记录

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技能版本: v1.0

最后更新: 2025-01-08

维护者: WellAlly Tech