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腾讯健康觅影肺结节检测

腾讯健康觅影肺结节检测

行业专业 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_6923bfb9/lung-nodule-detection 到你的 AI 助手中。

技能介绍

要解决的问题

胸部 CT 肺结节检测常常不是一次同步 API 调用就能完成的事：输入是序列 ZIP 文件，后端需要处理影像，调用方需要拿到任务状态和结构化结果。lung-nodule-detection 面向这个流程，把科研用途的肺结节检测封装为可触发的技能：提交任务、等待结果、查询状态，并给出可解释的返回字段。

如何工作

该技能采用异步模式。核心流程是：

  • 用户提供包含胸部 CT 序列的 file_path，脚本提交任务并返回 head.taskId；
  • 提交成功后即扣除一次配额，无论后续是否成功；
  • 推荐使用 run 模式自动轮询，默认间隔 10 秒、最长等待 600 秒；
  • 查询接口返回 taskStatus：0 已提交、1 处理中、2 处理成功、3 失败、4 不存在；
  • 成功时解析 lungNoduleList，列出 name、type、label 与 [x, y, z, w, h, d] 坐标/尺寸。

适用边界

资料明确声明：能力仅限中国大陆地区科研用途，不得直接用于临床检测与诊疗。输入必须是胸部 CT ZIP；若结果为空，应提示未检测到肺结节；处理失败时需检查数据或联系支持。

使用场景

  • 科研团队拿到胸部 CT ZIP 后，需要提交肺结节检测任务并获取 taskId。
  • 算法工程师想轮询任务状态，判断 taskStatus 是否为 2 并读取结节结果。
  • 医学影像研究人员需要解析 lungNoduleList 中名称、标签和 3D 框坐标。
  • 合规检查人员确认该能力仅限中国大陆科研用途，不用于临床诊疗。

适合人员

  • 影像科研助理：需要把胸部 CT ZIP 快速提交并跟踪检测任务。
  • 医学影像算法工程师：需要读取结节标签、可视化类型和 3D 框坐标。
  • 科研合规负责人：需要确认能力仅限中国大陆科研用途且不用于临床。
  • 临床科研数据管理员：需要区分任务成功、失败和未检测到结节结果。