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【医药】医学·证据与演示

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当医学事务用户需要药物经济学分析(ICER/成本效果)、临床路径图绘制,或基于药物警戒数据的不良反应信号检测时使用本技能。涵盖:卫生经济学分析、临床路径图绘制、不良反应信号分析。

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,主要用于该技能使 WorkBuddy 能够担任 ++/ 186 角色, 特别是 ++ 工作Buddy ++ A 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。

医学证据与演示(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 医学证据与演示 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 pharmacoeconomic analysis (ICER/cost-effectiveness), clinical pathway diagrams, or adverse-event signal detection from pharmacovigilance data. Covers: 卫生经济学分析, 临床路径图绘制, 不良反应信号分析.

触发示例

  • "卫生经济学分析:输入治疗方案和成本数据,自动计算ICER、成本效果比"
  • "临床路径图绘制:描述诊疗流程,AI生成可视化临床路径图"
  • "不良反应信号分析:上传药物警戒数据,AI识别潜在安全风险信号"

适用场景明细

场景 操作方式 提效价值 典型交付物
卫生经济学分析 输入治疗方案和成本数据,自动计算ICER、成本效果比 数据支撑说服 卫生经济学报告(.docx)
临床路径图绘制 描述诊疗流程,AI生成可视化临床路径图 直观展示 临床路径图大纲(.md)
不良反应信号分析 上传药物警戒数据,AI识别潜在安全风险信号 风险预警 信号分析清单(.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. 运行分析:对量化数据场景,执行 python scripts/analyze.py <数据文件> --output result.json 得到分析 spec。
  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)。
  • scripts/analyze.py:通用数据分析器(trend/ranking/warning/ratio/comparison/summary)。

数据分析(本类含)

涉及量化数据的场景,先运行 scripts/analyze.py 生成分析 spec JSON,再交给 render.py 出报告。 支持的分析类型:ratio、warning。配置示例见 references/templates.md。

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。

使用增强(enrichment)

模糊需求澄清问句

收到需求时,若以下信息缺失,先向用户确认再动手(避免返工):

  1. 业务目标:这份产出给谁看、用来做什么决策?(如:管理层月报 / 投资人路演 / 内部评审)
  2. 数据范围与时间窗:哪些产品/区域/时间段?口径(同比/环比/累计)?
  3. 交付形态:要 .md 大纲、.docx 文档,还是图表+说明?(本技能渲染为结构化 Markdown,不生成二进制成品)
  4. 合规红线:是否涉及未获批适应症、疗效/安全性断言?若有,需走合规校验。
  5. 深度与篇幅:概览级 / 标准级 / 详述级?

常见错误与 FAQ(反模式)

常见错误用法(请避免):

  1. 把未批准适应症的疗效说法写进产出 → 违反广告法,必须剔除或加"仅限已获批"限定。
  2. 直接用"最佳/首选/唯一/100%/根治"等绝对化用词 → 触发合规拦截。
  3. 把成本/利润数据当对外材料 → 财务数据仅限内部,需标注"机密·内部使用"。
  4. 不做数据口径对齐就横向对比 → 不同口径数字不可比,先统一再比。
  5. 跳过"澄清问句"直接生成 → 缺目标/范围导致返工。

FAQ:

  • Q:能直接生成 .docx / .pptx 成品吗? A:本技能渲染结构化 Markdown(含讲者备注/图表说明),成品由用户在本地 Office 打开另存;如需自动转 docx 可配合外部脚本。
  • Q:财务数据能对外给吗? A:不能。财务/成本类产出默认标注"机密·内部使用",仅限授权内部人员。
  • Q:两票制/带量采购影响分析怎么算? A:提供政策口径+历史价差假设,给出敏感性区间,不赌单一数字。
  • Q:数据缺失怎么办? A:标注"数据缺失"而非编造;列出缺口清单请用户补齐。
  • Q:评测/模型结论能当医学定论吗? A:不能。医学证据类产出须注明"供专业判断参考,不替代临床决策"。

能力边界(不能做什么)

  1. 不替代专业终审:财务披露、医学证据、临床结论须经持证人士/合规审核,本技能只出草稿。
  2. 不联网核实:不实时抓取法规/价格库,涉及时效数据请用户确认最新口径。
  3. 不生成疗效承诺:不写治愈率/保证疗效类表述,不超适应症推广。
  4. 不处理非 pharma 业务:聚焦医药企业场景,跨行业通用分析不适用。
  5. 处理能力上限:单次分析建议 ≤ 20 个指标维度;超大规模需分批或给聚合视图。
  6. 不输出未脱敏个人信息:涉及患者/医生个人数据须先脱敏。

端到端示例(输入 → 输出)

场景:药物经济学分析

  • 用户输入:"做个某药的 ICER 分析"
  • 步骤①:先用"模糊需求澄清问句"确认目标/范围/形态 → 确认视角=付费方、贴现率=3%、形态=.md+图表说明
  • 步骤②:调用 scripts/analyze.py + scripts/render.py 生成结构化草稿 → analyze.py 算 ICER/成本效果,render.py 出卫生经济学报告
  • 输出样例:《XX 药物经济学评估》含:模型结构 / ICER 结果 / 敏感性分析 / 结论与局限(供专业参考)

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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