帕金森癫痫行为识别分析

要解决的问题

帕金森和癫痫患者在家中的异常发作，往往依赖人工看护和事后回忆，难以持续记录震颤、抽搐、僵硬和步态变化。监控视频虽然能覆盖日常活动，但原始画面不能直接形成可复查的观察线索，也无法方便地追踪同一患者的历史状态。

技能如何工作

该技能把视频或图片作为输入，调用内置分析脚本处理，并输出结构化报告、风险提示与报告链接。核心能力包括 肢体震颤识别、抽搐识别、肌肉僵硬检测、步态异常识别 与 异常发作统计。

典型流程：

• 提供本地文件路径或公网 URL，通过 --input / --url 指定输入。
• 在技能根目录执行 scripts.parkinson_epilepsy_behavior_recognition_analysis 处理数据。
• 使用 --detail 控制输出详细程度，必要时用 --output 保存结果。
• 查询历史报告时使用 --list，结果应从云端接口读取，并以表格形式呈现。

适用边界

该技能定位为居家辅助监测，不能替代专业医疗诊断。摄像头应固定安装、光线充足，患者全身或半身尽量进入画面。支持 jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，单文件最大 10MB。若识别到频繁异常，应及时就医并调整治疗方案。