老年人面部不对称与口角筛查

要解决什么问题

脑卒中早期常出现面瘫、口角歪斜等面部不对称体征，但居家场景里家属往往只在症状明显后才注意到，容易错过溶栓等干预的时间窗。本技能面向居家养老、养老院、社区健康中心等固定摄像头场景：对老年人正面照片或短视频做几何层面的对称性量化，输出 0–100% 的不对称指数与风险等级，用于提醒护理人员进一步关注，而不是替代神经科诊断。

技能如何工作

流程上依赖 AI 面部关键点检测与左右对比：在正面、光照相对均匀的输入上提取嘴角、鼻唇沟（法令纹）、眉毛抬高、眼裂宽度及面部中线等特征，计算左右差异并汇总为 asymmetry_index。报告通常包含：是否检测到人脸（face_detected）、口角下垂侧（mouth_corner_drop_side：left / right / none）、分项观测数值、风险等级（normal / mild / moderate / severe）以及面向家属的复核提示。

• 默认触发：用户提供老人正面图像/视频 URL 或本地文件时进行分析
• 历史清单：用户查询历史报告时，应通过脚本 --list 与 open-id 从云端拉取完整记录，并以表格形式展示（含报告链接字段 reportImageUrl）
• 调度场景：可按日定期检测，或在监测到异常行为时自动触发；指数超过阈值时可推送「面部不对称风险」类提醒

执行分析前需取得有效 open-id（用于保存与查询历史），输入建议正面平视、距离约 30–80 cm，支持常见图片与短视频格式（资料注明单文件上限约 10MB）。

适用边界与注意点

• 输出仅为基于面部几何的客观指标与风险提示，不提供医学诊断或临床处方建议
• 若伴随肢体无力、言语含糊、视物模糊等，应按 FAST 等卒中急救原则立即就医
• 面部影像属于生物特征隐私，使用前需家属或被监护人知情同意，并注意存储与传输安全
• 光照不佳、侧脸或遮挡会直接影响关键点质量，不宜将单次高分当作确诊依据