family-health-analyzer

name	family-health-analyzer
description	分析家族病史、评估遗传风险、识别家庭健康模式、提供个性化预防建议
category	AI & Agents
source	antigravity
tags	["python"]
url	https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/family-health-analyzer

家庭健康分析技能

When to Use

• 需要分析家族病史、遗传风险或家庭层面的健康模式时使用。
• 任务涉及家庭健康报告、家族聚集性疾病识别或预防建议生成。
• 需要把多个家庭成员的健康数据汇总后做趋势或风险评估。

技能概述

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

触发条件

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

分析步骤

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:

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:

{
  "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

安全原则

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

集成现有模块

• 读取高血压管理数据
• 读取糖尿病管理数据
• 关联用药记录

---

技能版本: v1.0 最后更新: 2025-01-08 维护者: WellAlly Tech

Limitations

• Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
• Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
• Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.