职业健康分析技能

核心功能

职业健康分析技能提供全面的职业健康数据分析功能，帮助用户追踪工作相关健康问题、识别职业健康风险、评估工作环境人机工程水平和优化职业健康。

主要功能模块：

1. 职业健康风险评估 – 久坐、视屏终端、倒班工作、重复性劳损、工作压力等多维度风险评估
2. 工作相关问题追踪 – 颈肩腰腿痛、眼疲劳、腕管综合征等症状监测
3. 人机工程评估 – 工作站、椅子、显示器、键盘、环境等全方位评估
4. 职业病筛查 – 基于工作类型的职业病风险评估和筛查建议
5. 趋势分析 – 症状发展、改善效果、风险变化趋势
6. 关联分析 – 与睡眠、运动、心理健康、慢性病模块的关联分析
7. 个性化建议 – 工作姿势、休息提醒、设备建议、环境优化
8. 预警系统 – 高风险模式、症状恶化、职业病风险预警

触发条件

技能在以下情况下自动触发：

1. 用户使用 /work trend 查看职业健康趋势
2. 用户使用 /work status 查看综合健康状态
3. 用户使用 /work recommend 获取改进建议
4. 用户使用 /work assess 进行综合评估
5. 用户使用 /work issue 记录问题后的分析
6. 用户使用 /work ergonomic 进行人机工程评估后的分析

医学安全边界

本技能不能做的事：

• ❌ 不进行职业病诊断
• ❌ 不出具职业病诊断证明
• ❌ 不替代工作场所健康监护
• ❌ 不预测疾病发展
• ❌ 不处理急性健康危机

本技能能做的事：

• ✅ 职业健康风险评估和筛查
• ✅ 工作相关症状识别和追踪
• ✅ 人机工程评估和改进建议
• ✅ 职业病风险预警
• ✅ 工作环境改善建议
• ✅ 健康记录保存（就医时参考）
• ✅ 与其他健康数据的关联分析

执行步骤

第1步：数据读取

读取职业健康数据文件：

• data-example/occupational-health-tracker.json – 主职业健康档案

数据验证：

• 检查文件是否存在
• 验证数据结构完整性
• 确认有足够的数据点进行分析

第2步：职业健康风险评估

久坐风险评估（Sedentary Risk Score）

评分维度（每个维度0-10分）：

1. 每天久坐时间 (sedentary_time_daily)

   • 8小时：10分

   • 6-8小时：7分
   • 4-6小时：4分
   • <4小时：1分

2. 休息频率 (break_frequency)

   • 无休息：10分
   • 每3小时+：8分
   • 每2小时：5分
   • 每小时：2分

3. 每周运动时间 (weekly_exercise_minutes)

   • 0分钟：10分
   • <60分钟：7分
   • 60-150分钟：4分

   • 150分钟：1分

4. 现有症状 (existing_symptoms_severity)

   • 严重症状：10分
   • 中度症状：7分
   • 轻度症状：4分
   • 无症状：1分

总分计算：

总分 = 久坐时间 + 休息频率 + 运动时间 + 现有症状
范围：4-40分

风险等级判定：

• 低风险：4-13分
• 中风险：14-26分
• 高风险：27-40分

视屏终端风险评估（VDT Risk Score）

评分维度（每个维度0-10分）：

1. 每天屏幕时间 (screen_time_daily)

   • 8小时：10分

   • 6-8小时：7分
   • 4-6小时：4分
   • <4小时：1分

2. 20-20-20法则遵守 (rule_20_20_20_compliance)

   • 从不遵守：10分
   • 偶尔遵守：6分
   • 经常遵守：3分
   • 总是遵守：1分

3. 照明条件 (lighting_quality)

   • 很差：10分
   • 较差：7分
   • 一般：4分
   • 良好：1分

4. 眼部症状 (eye_symptoms_severity)

   • 严重症状：10分
   • 中度症状：7分
   • 轻度症状：4分
   • 无症状：1分

总分计算和风险等级判定同久坐风险

综合风险评估

综合风险等级计算：

综合风险分数 = max(久坐风险, 视屏风险, 倒班风险, 劳损风险, 压力风险)

如果有多个高风险因素（≥27分），综合风险等级上调一级
如果有3个及以上中风险因素（14-26分），综合风险等级上调一级

第3步：人机工程评估

评估维度和评分

椅子评估（0-20分）：

- 可调节性（0-5分）
- 腰椎支撑（0-5分）
- 座椅深度（0-5分）
- 扶手（0-5分）

显示器评估（0-20分）：

- 高度（0-7分）
- 距离（0-7分）
- 角度（0-6分）

键盘和鼠标评估（0-20分）：

- 键盘位置（0-5分）
- 鼠标位置（0-5分）
- 手腕支撑（0-10分）

工作台评估（0-20分）：

- 高度（0-10分）
- 空间（0-10分）

环境评估（0-20分）：

- 照明（0-7分）
- 噪音（0-7分）
- 温度（0-6分）

总分计算：

总分 = 椅子 + 显示器 + 键盘鼠标 + 工作台 + 环境
范围：0-100分

评分等级：
- 优秀：0-20分
- 良好：21-40分
- 一般：41-60分
- 较差：61-80分
- 差：81-100分

第4步：职业病筛查

基于工作类型的筛查推荐

办公室工作：

必查项目：
- 视力测试（每年1次）
- 肌肉骨骼评估（每年1次）

体力劳动：

必查项目：
- 肌肉骨骼评估（每年1次）
- 肺功能检查（粉尘环境每年1次）

倒班工作：

必查项目：
- 睡眠质量评估（每6个月1次）
- 心理健康筛查（每年1次）

噪音环境工作：

必查项目：
- 听力测试（每年1次）

粉尘/化学环境工作：

必查项目：
- 肺功能检查（每年1次）
- 皮肤病筛查（每年1次）

第5步：关联分析

睡眠-职业健康关联

• 倒班工作与睡眠质量的相关性
• 睡眠不足与工作相关症状的关系

运动-职业健康关联

• 久坐工作与运动量的关系
• 运动与肌肉骨骼症状的关系

心理健康-职业健康关联

• 工作压力与心理状态的关系
• 职业健康问题与心理症状的关联

第6步：生成报告

输出包括：

• 职业健康状况摘要
• 风险评估结果和趋势
• 工作相关问题分析
• 人机工程评估结果
• 职业病筛查建议
• 与其他健康因素的关联分析
• 预警信息（如适用）
• 个性化建议和行动计划

输出格式

职业健康分析报告结构

# 职业健康分析报告

**报告日期**: YYYY-MM-DD
**分析周期**: YYYY-MM-DD 至 YYYY-MM-DD
**数据完整性**: 良好

⚠️ **重要提示**：本报告仅供参考，不构成职业病诊断。

---

## 1. 职业健康状况摘要

[整体评价：优秀/良好/一般/需改进/高风险]
- 综合风险等级：[低/中/高]
- 职业健康评分：X/100
- 人机工程评分：X/100
- 活跃问题数：X个
- 整体趋势：改善/稳定/恶化

## 2. 风险评估结果

### 久坐风险评估
**风险等级**: 🟢 低风险 | 🟡 中风险 | 🔴 高风险
**风险评分**: X/40

**建议**: [具体建议]

### 视屏终端风险评估
**风险等级**: 🟢 低风险 | 🟡 中风险 | 🔴 高风险
**风险评分**: X/40

**建议**: [具体建议]

## 3. 工作相关问题分析

### 当前活跃问题
- [问题1]: 严重程度、频率、持续时间
- [问题2]: 严重程度、频率、持续时间

### 症状趋势
- 改善的问题
- 稳定的问题
- 恶化的问题 ⚠️

## 4. 人机工程评估

**人机工程评分**: X/100
**评分等级**: 优秀/良好/一般/较差/差

### 改进建议
- 高优先级建议
- 中优先级建议
- 低优先级建议

## 5. 职业病筛查

### 推荐筛查
- [筛查项目1] - 建议时间
- [筛查项目2] - 建议时间

## 6. 综合建议

### 立即行动
- [行动项]

### 本周行动计划
- [行动项1]
- [行动项2]

### 预防措施
- [预防措施列表]

---

**报告生成时间**: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
⚠️ **免责声明**：本报告仅供参考，不构成职业病诊断或治疗建议。

错误处理

数据文件不存在

错误：未找到职业健康数据文件
建议：请先使用 /work assess 命令创建数据

数据不足

警告：数据不足以进行趋势分析
建议：至少需要3次评估记录

高风险预警

🔴 职业病高风险警告

检测到以下高风险因素：
- [列出高风险因素]

建议行动：
1. 立即就医，进行职业病诊断
2. 咨询职业医学专科医生
3. 考虑工作调整

数据源说明

主要数据源：

• data-example/occupational-health-tracker.json – 职业健康主数据

关联数据源：

• data-example/sleep-tracker.json – 睡眠数据
• data-example/fitness-tracker.json – 运动数据
• data-example/mental-health-tracker.json – 心理健康数据

技能版本: v1.0.0 最后更新: 2025-01-08 维护者: WellAlly Tech