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【医药】医学·沟通支撑

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当医学事务用户需要基于说明书与文献构建医学FAQ库、分析临床需求,或以准确术语翻译英文医学文献时使用本技能。涵盖:医学FAQ库构建、临床需求分析、医学文献翻译。

QQ( ++/ o 药剂技能)

功能概述

QQ( ++/ o 药剂技能)是一项面向实际任务的技能,主要用于这种技能使 WorkBuddy 能够担任 QQ/ 186 角色的专门助手, 具体来说就是 QQ 工作Buddy QAIltha 的 子情景设定。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。

医学沟通支撑(医学事务/技术支持 · pharma skill)

用途

This skill equips WorkBuddy to act as a specialized assistant for the 医学事务/技术支持 role, specifically the 医学沟通支撑 sub-scenario set from the 未名企鹅 WorkBuddy 医药企业AI工作场景案例白皮书. This skill should be used when a medical affairs user needs to build a medical FAQ library from labeling and literature, analyze clinical needs, or translate English medical literature with accurate terminology. Covers: 医学FAQ库构建, 临床需求分析, 医学文献翻译.

触发示例

  • "医学FAQ库构建:上传产品说明书和临床文献,AI整理常见医学问题解答"
  • "临床需求分析:描述临床痛点场景,AI分析并给出医学解决思路"
  • "医学文献翻译:上传英文医学文献,快速翻译并保持医学术语准确性"

适用场景明细

场景 操作方式 提效价值 典型交付物
医学FAQ库构建 上传产品说明书和临床文献,AI整理常见医学问题解答 知识沉淀 医学FAQ库(.md)
临床需求分析 描述临床痛点场景,AI分析并给出医学解决思路 结构化思维 临床需求分析(.md)
医学文献翻译 上传英文医学文献,快速翻译并保持医学术语准确性 消除语言障碍 中英对照译文(.md)

工作流

  1. 明确场景与输入:根据用户诉求定位上表中的目标场景,并收集所需输入(文本描述、CSV/Excel 数据、参考文件等)。
  2. 组织内容:基于场景要点与领域知识,撰写/归纳结构化内容(章节、要点、表格)。
  3. 产出 spec:将内容组织为 render.py 所需的 spec JSON(结构见 references/templates.md)。
  4. 渲染交付物:执行 python scripts/render.py --format --output <交付文件路径>。
  5. 交付与复核:返回交付物,并提示医药行业合规与人工复核要求(见下)。

脚本

  • scripts/render.py:通用文档渲染器(支持 md / html / docx / json)。

输入 spec 说明(render.py)

spec 为 JSON,结构:

{
  "title": "报告标题",
  "subtitle": "可选副标题",
  "meta": [["字段", "值"]],
  "sections": [
    {"heading": "章节标题", "paragraphs": ["段落"], "bullets": ["要点"], "table": {"headers": ["列1","列2"], "rows": [["a","b"]]}, "note": "提示"}
  ],
  "footer": "页脚"
}

完整字段与示例见 references/templates.md。

模糊需求的澄清问句

  • 目标场景?(KOL 沟通要点 / 学术问答口径 / 医学信息摘要)
  • 沟通对象与身份?(临床专家 / 内部团队 / 跨职能)
  • 主题与证据层级?(产品机制 / 临床研究 / 真实世界数据)
  • 合规口径与引用要求?
  • 输出形式?(要点 / 问答 / 摘要)

常见错误与 FAQ(反模式)

常见错误用法(请避免)

  1. 不澄清对象直接写 → 口径错配(对专家 vs 对内部不同)。
  2. 引用未核准文献或断章取义 → 合规与学术风险。
  3. 输出含疗效承诺/绝对化用语 → 触碰红线。
  4. 对外材料未走医学/合规复核 → 违规。
  5. 渲染 docx 时未装 python-docx 直接报错 → 应先降级 md/html。

FAQ

  • Q:渲染 docx 报 python-docx 不可用? A:改用 --format md 或 html(零依赖),或 pip install python-docx 后重试。
  • Q:能替我答复 KOL 的临床问题吗? A:不能,AI 仅辅助整理沟通要点与证据摘要;最终医学回复由医学/合规审定。
  • Q:引用怎么合规? A:仅引用已核准、可溯源的文献/说明书;标注出处与编号,不得篡改数据。
  • Q:渲染报错 KeyError/TypeError? A:多为 spec 字段问题;用 python -m json.tool 校验必填项。
  • Q:跨职能沟通注意? A:区分对内(可含内部数据)与对外(仅核准公开信息),对外须经复核。

能力边界(不能做什么)

  • 技术限制:docx 需可选依赖 python-docx;超大文档请分批。
  • 不替代专业终审:AI 产出不替代医学、市场、合规部门的终审与签发。
  • 不联网核实最新文献/指南:引用须由用户核实来源与时效性后标注。
  • 不生成疗效承诺:不得产出"最佳/根治/无副作用/保证有效"等绝对化结论。
  • 不处理非医学沟通场景:仅覆盖 KOL 沟通/学术问答/医学信息摘要;销售话术、合同等不在范围。
  • 处理能力上限:单份建议合理篇幅,复杂沟通请拆分多份。

端到端示例(KOL 沟通要点)

用户:"整理 GLP-1 在肥胖管理的 KOL 沟通要点,给医学部内部用。" → spec(节选):

{
  "title": "GLP-1 肥胖管理 KOL 沟通要点(内部)",
  "meta": [["用途","内部医学沟通"],["依据","说明书与已发表文献"]],
  "sections": [
    {"heading":"疾病未满足需求","bullets":["肥胖负担","治疗缺口"]},
    {"heading":"关键循证","table":{"headers":["研究","主要终点"],"rows":[["XXX","..."]]},"note":"数据须注文献编号"},
    {"heading":"沟通要点","bullets":["作用机制","安全性概要"],"note":"对外须医学复核"},
    {"heading":"合规提示","bullets":["仅内部参考","引用须核准"]}
  ],
  "footer":"仅供医药专业人士内部参考,须经医学/合规复核"
}

→ python scripts/render.py comms_spec.json --format md --output glp1_comms.md → 提示"经医学复核后使用" → 交付。

合规提示

医药行业涉及患者隐私、商业合规(反商业贿赂、GSP/GMP、数据合规)与广告宣传限制。所有 AI 产出仅供内部决策参考;对外材料(推广、招投标、注册、合同)须经相应资质人员复核并走合规审批流程,且不得含有未经证实的疗效或合规承诺。

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