患者治疗旅程与依从性分析
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技能介绍
核心问题
患者从确诊到康复的治疗周期往往跨越多个阶段，如初始治疗方案制定、用药调整、康复随访等。人工分析治疗旅程时，易因数据分散、依从性影响因素复杂（如漏服药物、随访断档、经济负担）等问题，难以系统梳理行为轨迹，导致干预时机滞后或措施针对性不足。
工作机制
授权前置
每次使用需先通过 scripts/auth.py 完成授权检查：优先读取包内 _meta.json 的 slug 作为 skillCode，输出 AUTH_OK 后才能执行后续流程。若授权失败，需通过 WorkBuddy 的 connect_cloud_service 工具获取用户 JWT，用 --bind-jwt 完成绑定后重新检查，最多重试1次。
受保护内容依赖
授权通过后必须调用 scripts/protected.py 获取云端 protected instructions，未获取到时禁止基于本地提示生成业务结果。核心能力围绕治疗旅程阶段划分、依从性特征提取（如用药规律性、随访参与度）、异常行为标记等，具体执行严格遵循云端返回的指引。
适用边界
该技能强依赖授权机制与云端内容：授权失败时需立即停止业务输出，按固定模板向用户报告错误信号（如 CREDENTIALS_MISSING、HTTP 401），不可静默重试或降级处理。仅适用于已获得平台授权、且云端受保护内容可正常获取的场景，不可用于绕过授权直接生成分析结果。
使用场景
- 医疗数据分析工程师在获得授权后，按云端受保护指引分析患者治疗旅程阶段与依从性异常，并输出可追溯结论。
- 临床运营人员需要整理随访与用药数据，在授权通过后按 protected instructions 定位治疗旅程断档环节。
- 研究团队要输出患者依从性分析结论，必须先获取云端受保护指引，不得仅凭本地提示生成。
- 技术支持遇到鉴权失败时，需立即停止业务推理，并按模板报告 stdout/stderr 信号与下一步操作。
适合人员
- 医疗数据分析工程师：希望在合规授权下获取并使用受保护的患者治疗旅程分析指引。
- 临床运营专员：需要按云端受保护指令整理随访与用药依从性数据，并定位异常阶段。
- AI应用开发者：需要将授权检查、JWT 绑定和 protected.py 门禁集成到医疗分析工作流。
- 医疗产品研究人员：需要基于授权获取治疗旅程与依从性分析方法并形成合规结论。
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