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name: "contactless-health-risk-detection-analysis"
description: "Combines frontal facial image capture with multimodal physiological feature analysis to provide early risk screening and alerts for chronic and acute conditions such as heart attack, stroke, hypertension, and hyperlipidemia. | 非接触式健康风险识别技能，通过正面人像采集结合多模态生理特征分析，提供心梗、脑梗、高血压、高血脂等慢病急症早期风险筛查预警"
version: "1.0.11"
license: "MIT-0"
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# 🩺 Contactless Health Risk Screening Tool | 非接触式健康风险检测分析工具

> **智能健康/识别分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询

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## 🧭 技能概览 | Overview

| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | **非接触式健康风险检测分析工具** |
| 🎯 核心目标 | 非接触式健康风险识别技能，通过正面人像采集结合多模态生理特征分析，提供心梗、脑梗、高血压、高血脂等慢病急症早期风险筛查预警 |
| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |
| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、风险/识别结果、建议与报告链接 |
| 🧩 场景码 | `CONTACTLESS_HEALTH_RISK_DETECTION` |

By capturing frontal facial images and analyzing multimodal physiological signals—including micro-expressions, skin
color variations, and eye movement patterns—this capability comprehensively assesses early risks of chronic and acute
conditions such as heart attacks, strokes, hypertension, and hyperlipidemia. Leveraging non-contact imaging technology,
the system extracts vital metrics like blood oxygen levels and heart rate variability (HRV), utilizing AI models to
facilitate rapid daily screening. Upon identifying high-risk characteristics, it triggers immediate alerts, making it
ideal for homes, communities, and elderly care facilities to support chronic disease management and acute condition
prevention.

本技能通过正面人像采集，结合面部微表情、肤色变化、眼动特征等多模态生理信号分析，综合评估心梗、脑梗、高血压、高血脂等慢病及急症的早期风险。系统利用非接触式成像技术，提取血氧、心率变异性等生理指标，结合AI模型实现日常快速筛查。一旦识别高风险特征，即发出预警提示，适用于家庭、社区及养老机构等场景，助力慢病管理与急症预防。

## 🎬 技能演示 | Skill Demo
[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)

## 🎯 任务目标 | Goals

### 1. 🧩 技能用途

通过正面人像视频/图片，非接触式进行早期健康风险筛查

### 2. 🛠️ 能力范围

| 序号 | 具体能力 |
|---:|---|
| 1 | 多模态生理特征提取 |
| 2 | 慢病风险评估 |
| 3 | 急症预警提示 |

### 3. ⚡ 触发条件

| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供正面人像需要进行非接触健康风险筛查时，默认触发本技能 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要健康风险筛查、非接触检测时，提及健康筛查、心梗脑梗预警、高血压筛查、慢病风险等关键词，并且上传了正面人像照片/视频 |
| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：查看历史筛查报告、健康风险报告清单、筛查报告列表、查询历史筛查报告、显示所有筛查报告、健康风险分析报告，查询非接触健康风险识别分析报告 |

### 4. 🤖 自动行为

| 自动行为 | 执行要求 |
|---|---|
| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |
| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |

#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）

> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行：

```bash
python -m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis --list
```

| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |
| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |
| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |
| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |
| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |

## 📦 前置准备 | Requirements
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
  ```
  requests>=2.28.0
  ```

## 📸 采集要求 | Capture Requirements
| 要求项 | 说明 |
|---|---|
| 正面完整面部 | ，正对摄像头，距离 30-50 厘米 |
| 光线充足均匀 | ，避免强光直射和大面积阴影 |
| 素颜最佳 | ，避免浓妆、口罩、帽子、墨镜遮挡 |
| 推荐采集 | 10-30 秒短视频，静态图片也支持分析 |

## 🚀 操作步骤 | Workflow
### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）

> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。

执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：

| 场景 | 系统行为 |
|---|---|
| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |
| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |
| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |
| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |

#### 🔒 关键约束

| 禁止/要求 | 说明 |
|---|---|
| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |
| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |
| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |
| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |

---

### 🧪 标准流程 | Standard Flow

| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |
|---:|---|---|
| 1 | 📥 准备正面人像输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |
| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |
| 3 | ⚙️ 执行非接触健康风险识别分析 | 调用 `-m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |
| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |

### ⚙️ 脚本参数说明

| 参数 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
| `--input` | 本地图片/视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
| `--url` | 网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
| `--list` | 显示历史非接触健康风险识别分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围） | 用于云端历史报告查询 |
| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |
| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |
| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |

## 🗂️ 资源索引 | Resource Index
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | [`scripts/contactless_health_risk_detection_analysis.py`](scripts/contactless_health_risk_detection_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |
| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |

## ⚠️ 注意事项 | Notes
| 分类 | 注意事项 |
|---|---|
| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |
| 📁 格式支持 | 支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，视频推荐时长 10-30 秒，最大 10MB |
| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **⚠️ 重要声明**：本分析结果仅供早期风险筛查参考，**不替代专业医疗诊断和检查**，发现高风险请及时到医院就诊 |
| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |
| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |
| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |
| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |

## 🧰 使用示例 | Examples
```bash
# 分析本地照片
python -m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis --input /path/to/face.jpg

# 分析网络视频
python -m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis --url https://example.com/face.mp4

# 显示历史筛查报告/显示筛查报告清单列表/显示历史风险报告（自动触发关键词：查看历史筛查报告、历史报告、筛查报告清单等）
python -m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis --input face.jpg --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.contactless_health_risk_detection_analysis --input face.jpg --output result.json
```