前言¶

在应用里做用药安全相关功能，常见做法是让模型直接回答“这个药有什么副作用”。问题也在这里：答案看着有条理，但说不清依据是哪条说明书、哪篇文献，风险等级也常常是整体一句“可能有风险”。换一批药、换一个患者背景，输出结构就跟着变。

下面介绍的 @baitongai/drug-safety-analysis（版本 2.1.1）把这件事拆成固定步骤：先检索权威医学证据，再锁定药品身份与证据适用范围，然后按七类安全性信息分类，最后按风险事件逐条分级，输出边界清晰的《药品安全性分析报告》。

这是什么¶

一个面向药品安全性分析的 Agent Skill，由百通AI服务平台发布，在 SkillHub 上属于 professional 分类，来源标记为 enterprise。它解决的问题是：把“药品安全性分析”从临时提示词变成可复用、可追溯的固定流程。

SkillHub 页面显示评分 100000、下载 787、安装 0。标签中有一条 requires_api_key=true，说明它需要外部 API 密钥才能跑通。

核心能力¶

1. 输入：药品名称，支持通用名或商品名；可选的联合用药列表；可选的患者背景。
2. 证据检索：通过百通 OpenAPI 医学证据检索接口，自动检索权威医学证据，覆盖药品说明书、文献、指南、临床试验、专利五类来源。
3. 身份锁定与适用范围确认：在分类之前先确认检索到的是哪个药（通用名/商品名对应关系），并确认证据适用于当前患者背景，避免把 A 药的证据套到 B 药上。
4. 七类信息分类：常见不良反应、严重不良反应、黑框/重要警示、禁忌证、注意事项、药物相互作用、监测要求。
5. 四层标注：严格区分医学事实、证据依据、AI 分析、风险管理参考，不把机器推断混写成医学事实。
6. 分级而非贴标签：按单个风险事件做分级，而不是给整个药品下“高危/低危”这种整体结论。
7. 输出：可追溯、边界清晰的《药品安全性分析报告》。

触发词包括：药品安全性分析、药物安全评估、药品不良反应分析、药物警戒报告、联合用药风险评估、特殊人群用药安全。

安装与启用¶

官方安装命令与配置字段未在本次获取到的资料中给出，需要以 SkillHub 页面为准。已知的一点：标签 requires_api_key=true 表明运行前需要准备好百通 OpenAPI 的密钥，否则证据检索这一步无法执行。

引用坐标：

@baitongai/drug-safety-analysis

典型用法¶

按 Skill 声明的输入组织参数即可，三个字段都是输入的一部分，后两项可选：

药品名称：华法林（或商品名）
联合用药：胺碘酮
患者背景：76 岁，男性，房颤，eGFR 62

流程上就是“先做检索，再做身份与适用范围确认，再做七类分类，最后做分级标注”：

1、把药品名称（必要时加上联合用药与患者背景）交给 Skill，触发检索。
2、拿到证据后先确认药品身份，以及这些证据是否适用于当前患者背景；不适用的部分不进入结论。
3、按七类信息归位，每条风险事件标注医学事实、证据依据、AI 分析、风险管理参考四个层次中的归属。
4、逐条风险事件给出分级，输出《药品安全性分析报告》。

适用场景与注意¶

适合需要成批产出结构化用药安全材料的开发者：药品目录梳理、联合用药风险筛查、面向特定人群的用药提示整理。它的价值在于输出结构固定、每条结论有证据归属，便于下游程序消费或人工复核。

需要注意的点：

1. 输出质量取决于百通 OpenAPI 检索到的证据覆盖范围，来源是说明书、文献、指南、临床试验、专利，不等于官方药品监管机构的最新警示。
2. “AI 分析”和“风险管理参考”是两个独立层次，不能当作医学结论直接用于临床决策。
3. 联合用药与患者背景是可选输入，不提供时报告的范围会变窄；特殊人群（肝肾功能不全、妊娠、儿童等）相关结论尤其依赖这部分输入是否完整。
4. 该 Skill 需要 API 密钥，接入前要先确认密钥可用与调用额度。
5. 本次未能打开官方页面，安装命令、配置字段、实际运行示例均未核实，接入前应以 SkillHub 页面说明为准。

结尾¶

这个 Skill 的价值不在“一句话告诉你副作用”，而在把检索、身份锁定、分类、四层标注、逐条分级这些步骤固定下来，让报告每条结论都能追溯到证据层。

官方地址：https://api.skillhub.cn/baitongai/drug-safety-analysis
SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/baitongai/drug-safety-analysis