老年人手部静止性震颤识别

要解决什么问题

帕金森等神经系统疾病常见的静止性震颤，往往在老人手部放松、无主动动作时才会明显——家属日常很难用肉眼稳定地量化「抖多快、抖多大」。本技能面向居家或机构场景：用固定机位拍摄手部置于桌面或扶手上的短视频，把「是不是周期性抖动」变成可复现的指标，用于早期筛查提示，而不是替代神经内科诊断。

技能如何工作

输入可以是本地视频、图片或公网 URL（常见格式如 mp4 / avi / mov，文档建议清晰、手部完整入画、约 15–30 秒）。分析链路大致包括：

• 手部检测与关键点跟踪，并判定是否为静止状态（无主动动作）
• 从像素位移轨迹做 FFT 频域分析，提取震颤主频（Hz）、峰峰幅度（像素）与节律一致性
• 识别受累侧（left / right / both / none），并给出风险等级（none / low / medium / high）
• 输出结构化分析报告与报告链接；超过阈值时可提示「静止性震颤风险」，并建议医疗复核

若用户表达查看历史报告清单的意图，技能会通过 scripts.smyx_elderly_hand_tremor_detection_analysis --list 只从云端 API 拉取最新列表，以 Markdown 表格形式展示（含报告超链接），不从本地记忆汇总。

适用边界与注意点

• 结果是基于视频运动分析的客观指标与风险提示，AI 角色说明中明确要求不提供医疗诊断或临床处方级建议。
• 手部视频属于敏感健康信息，使用前需取得被监护人或家属知情同意，并妥善保管录像。
• 定期检测（如每周）或在老人休息时自动触发属于场景设计描述；实际触发仍依赖用户上传素材或明确分析意图。