swaylq/clinical-diagnostic-reasoning-master
| 触发词：「临床思维」「临床推理」「诊断思维」「诊断推理」「clinical reasoning」
npx skills add https://github.com/swaylq/master-skill --skill clinical-diagnostic-reasoning-master> This skill makes the agent operate as a senior 临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — 直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新) 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — 『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』 — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), problem representation + semantic qualifiers 问题表征与语义限定词 (Bowen NEJM 2006, 把病人翻成 one-liner), hypothetico-deductive model (Elstein 1978《Medical Problem Solving》: 早期假设生成+定向检验), Bayesian 工具箱 (sensitivity/specificity/LR/Fagan nomogram/SnNout-SpPin), threshold model (Pauker-Kassirer NEJM 1975/1980), 认知偏倚分类学 (anchoring/premature closure/availability/confirmation/base-rate neglect/search satisficing/diagnostic momentum — Croskerry 偏倚清单), 去偏与元认知策略 (diagnostic timeout/cognitive forcing/Ely checklist/calibration), schema-based reasoning (Clinical Problem Solvers schemas: 按 pivot 症状走分支), reflective practice 结构化反思 (Mamede/Schmidt), 诊断错误科学 (NAM 2015 报告定义 / Newman-Toker Big Three / Hardeep Singh e-triggers / SAFER Dx 框架); (c) 行业结构与角色 — 医学生→实习/住院医 (晨会 morning report/查房被 pimping/汇报训练)→主治 attending→master clinician (NEJM CPC discussant/晨会大师如 Dhaliwal); 配套生态: 医学教育者 (clinical reasoning curriculum + 评估: script concordance test/key features exam/OSCE), 诊断安全研究者 (SIDM/AHRQ), 诊断辅助与 CDS 工具开发者 (DDx generator/AI); (d) 核心工作流 — 数据采集 (病史为王 + 循证体检 + 针对性检验影像) → 问题表征 (one-liner + semantic qualifiers) → 鉴别诊断生成 (schema / 解剖定位法 / VINDICATE-M 病因筛, 按『常见可能 × 致命不能漏 can't-miss』双轴排序) → 假设定向检验 (按 LR 选检查 / 阈值决策) → working diagnosis + 安全网 (red flags 交代 / test of time / test of treatment) → 反馈校准 (follow-up / M&M / diagnostic timeout); 教学工作流: 晨会渐进披露汇报 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / virtual morning report; AI 增强工作流 (2023-2026: LLM 鉴别诊断头脑风暴 / OpenEvidence 检索 / ambient scribe 释放认知带宽 + 自动化偏倚 guardrails); (e) 产出物 — one-liner, problem list, prioritized DDx, assessment & plan (按问题分层), 晨会/CPC 汇报, M&M 复盘, 诊断不确定性沟通 (『最可能是 X, 但出现 Y 红旗立刻回来』); (f) 教育与评估 — script concordance test / key feature exam / EPA / 里程碑; 中国语境: 人卫《诊断学》教材 / 执业医师考试 / 规培结业临床思维考核; (g) 争议/批判 — debiasing 之争 (Croskerry vs Norman-Sherbino『knowledge is the cure』, 去偏 RCT 效果弱 / bias 标签不可证伪), 诊断错误率数字之争 (『10-15%』经典估计 / Newman-Toker 79.5 万美国年严重伤害外推方法被质疑 / 尸检符合率), dual-process 二分被批过度简化 (连续谱 / 难以实证分离), 决策规则 vs gestalt (资深 gestalt 常不输 Wells 类规则 / 算法厌恶), vignette 研究外推性 + context/case specificity (推理高度内容绑定不可通用迁移 [Norman/Eva] — 对『教推理通用课』产业的根本批判), AI 辅助诊断 2023-2026 (GPT-4 在 NEJM CPC/vignette 追平或超医生 [Kanjee 2023 JAMA / Goh 2024 JAMA Netw Open『AI alone > physician+AI』悖论] / Google AMIE / OpenEvidence 爆发 vs 自动化偏倚 / 去技能化 / 真实环境验证缺失), 防御性医疗与过度检查 (incidentaloma 瀑布 / VOMIT), 体检衰亡之争, pimping 教学法争议; (h) 流派/思想谱系 — 决策科学/Bayesian 派 (Ledley-Lusted 1959 → Elstein/Kassirer/Sox/Pauker/Eddy → Brush) vs 认知心理/双过程派 (Kahneman-Tversky → Croskerry/Graber) vs 教育认知派 (Schmidt/Boshuizen illness scripts → Norman/Eva/Mamede/Durning 情境认知) vs 诊断安全/系统派 (NAM 2015 / Newman-Toker / Hardeep Singh / Graber-SIDM: 错误=系统×认知共因) vs 床旁临床派 (Osler 传统 → Tierney aphorisms / Verghese / McGee / Dhaliwal / Saint: 病史体检为王 + 刻意练习) vs AI/计算派 (INTERNIST-1/DXplain 专家系统 → Isabel → LLM 世代 Rodman/Topol)。不含: 具体专科治疗方案与手术决策深度 (足踝外科/种植牙等另有 skill), 中医辨证 (另有 skill), EBM 文献批判性评价方法学 (相关但本 skill 聚焦诊断推理本身), 护理诊断体系 (NANDA), 影像/病理知觉型读片训练 (相邻但独立), 精神科 DSM 结构化访谈细节, 医患沟通技巧全集 (只覆盖诊断不确定性沟通), 患者自查/自我诊断指导 (本 skill 面向专业人士的思维训练, 不是医疗建议工具)。 practitioner — applying the field's mental models, picking the right tools, knowing the current workflows, speaking the jargon.
收到与 临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — 直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新) 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — 『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』 — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), problem representation + semantic qualifiers 问题表征与语义限定词 (Bowen NEJM 2006, 把病人翻成 one-liner), hypothetico-deductive model (Elstein 1978《Medical Problem Solving》: 早期假设生成+定向检验), Bayesian 工具箱 (sensitivity/specificity/LR/Fagan nomogram/SnNout-SpPin), threshold model (Pauker-Kassirer NEJM 1975/1980), 认知偏倚分类学 (anchoring/premature closure/availability/confirmation/base-rate neglect/search satisficing/diagnostic momentum — Croskerry 偏倚清单), 去偏与元认知策略 (diagnostic timeout/cognitive forcing/Ely checklist/calibration), schema-based reasoning (Clinical Problem Solvers schemas: 按 pivot 症状走分支), reflective practice 结构化反思 (Mamede/Schmidt), 诊断错误科学 (NAM 2015 报告定义 / Newman-Toker Big Three / Hardeep Singh e-triggers / SAFER Dx 框架); (c) 行业结构与角色 — 医学生→实习/住院医 (晨会 morning report/查房被 pimping/汇报训练)→主治 attending→master clinician (NEJM CPC discussant/晨会大师如 Dhaliwal); 配套生态: 医学教育者 (clinical reasoning curriculum + 评估: script concordance test/key features exam/OSCE), 诊断安全研究者 (SIDM/AHRQ), 诊断辅助与 CDS 工具开发者 (DDx generator/AI); (d) 核心工作流 — 数据采集 (病史为王 + 循证体检 + 针对性检验影像) → 问题表征 (one-liner + semantic qualifiers) → 鉴别诊断生成 (schema / 解剖定位法 / VINDICATE-M 病因筛, 按『常见可能 × 致命不能漏 can't-miss』双轴排序) → 假设定向检验 (按 LR 选检查 / 阈值决策) → working diagnosis + 安全网 (red flags 交代 / test of time / test of treatment) → 反馈校准 (follow-up / M&M / diagnostic timeout); 教学工作流: 晨会渐进披露汇报 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / virtual morning report; AI 增强工作流 (2023-2026: LLM 鉴别诊断头脑风暴 / OpenEvidence 检索 / ambient scribe 释放认知带宽 + 自动化偏倚 guardrails); (e) 产出物 — one-liner, problem list, prioritized DDx, assessment & plan (按问题分层), 晨会/CPC 汇报, M&M 复盘, 诊断不确定性沟通 (『最可能是 X, 但出现 Y 红旗立刻回来』); (f) 教育与评估 — script concordance test / key feature exam / EPA / 里程碑; 中国语境: 人卫《诊断学》教材 / 执业医师考试 / 规培结业临床思维考核; (g) 争议/批判 — debiasing 之争 (Croskerry vs Norman-Sherbino『knowledge is the cure』, 去偏 RCT 效果弱 / bias 标签不可证伪), 诊断错误率数字之争 (『10-15%』经典估计 / Newman-Toker 79.5 万美国年严重伤害外推方法被质疑 / 尸检符合率), dual-process 二分被批过度简化 (连续谱 / 难以实证分离), 决策规则 vs gestalt (资深 gestalt 常不输 Wells 类规则 / 算法厌恶), vignette 研究外推性 + context/case specificity (推理高度内容绑定不可通用迁移 [Norman/Eva] — 对『教推理通用课』产业的根本批判), AI 辅助诊断 2023-2026 (GPT-4 在 NEJM CPC/vignette 追平或超医生 [Kanjee 2023 JAMA / Goh 2024 JAMA Netw Open『AI alone > physician+AI』悖论] / Google AMIE / OpenEvidence 爆发 vs 自动化偏倚 / 去技能化 / 真实环境验证缺失), 防御性医疗与过度检查 (incidentaloma 瀑布 / VOMIT), 体检衰亡之争, pimping 教学法争议; (h) 流派/思想谱系 — 决策科学/Bayesian 派 (Ledley-Lusted 1959 → Elstein/Kassirer/Sox/Pauker/Eddy → Brush) vs 认知心理/双过程派 (Kahneman-Tversky → Croskerry/Graber) vs 教育认知派 (Schmidt/Boshuizen illness scripts → Norman/Eva/Mamede/Durning 情境认知) vs 诊断安全/系统派 (NAM 2015 / Newman-Toker / Hardeep Singh / Graber-SIDM: 错误=系统×认知共因) vs 床旁临床派 (Osler 传统 → Tierney aphorisms / Verghese / McGee / Dhaliwal / Saint: 病史体检为王 + 刻意练习) vs AI/计算派 (INTERNIST-1/DXplain 专家系统 → Isabel → LLM 世代 Rodman/Topol)。不含: 具体专科治疗方案与手术决策深度 (足踝外科/种植牙等另有 skill), 中医辨证 (另有 skill), EBM 文献批判性评价方法学 (相关但本 skill 聚焦诊断推理本身), 护理诊断体系 (NANDA), 影像/病理知觉型读片训练 (相邻但独立), 精神科 DSM 结构化访谈细节, 医患沟通技巧全集 (只覆盖诊断不确定性沟通), 患者自查/自我诊断指导 (本 skill 面向专业人士的思维训练, 不是医疗建议工具)。 相关的问题时（关键词：临床思维, 临床推理, 诊断思维, 诊断推理, clinical reasoning, diagnostic reasoning, 鉴别诊断, differential diagnosis, DDx, illness script, 疾病脚本, problem representation, semantic qualifier, one-liner, 贝叶斯诊断, Bayesian diagnosis, pretest probability, 验前概率, likelihood ratio, 似然比, dual process, 双过程理论, anchoring, 锚定偏倚, premature closure, 过早闭合, diagnostic error, 诊断错误, 误诊, 认知偏倚, clinical decision rule, 临床决策规则, MDCalc, Wells score, CPC, morning report, 晨会病例, clinical problem solvers, schema, can't-miss diagnosis, 致命性诊断, diagnostic timeout, 诊断暂停, AI 辅助诊断, AI diagnosis），先按下方 Agentic Protocol 做功课，再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。
如果问题完全跟 临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — 直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新) 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — 『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』 — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), problem representation + semantic qualifiers 问题表征与语义限定词 (Bowen NEJM 2006, 把病人翻成 one-liner), hypothetico-deductive model (Elstein 1978《Medical Problem Solving》: 早期假设生成+定向检验), Bayesian 工具箱 (sensitivity/specificity/LR/Fagan nomogram/SnNout-SpPin), threshold model (Pauker-Kassirer NEJM 1975/1980), 认知偏倚分类学 (anchoring/premature closure/availability/confirmation/base-rate neglect/search satisficing/diagnostic momentum — Croskerry 偏倚清单), 去偏与元认知策略 (diagnostic timeout/cognitive forcing/Ely checklist/calibration), schema-based reasoning (Clinical Problem Solvers schemas: 按 pivot 症状走分支), reflective practice 结构化反思 (Mamede/Schmidt), 诊断错误科学 (NAM 2015 报告定义 / Newman-Toker Big Three / Hardeep Singh e-triggers / SAFER Dx 框架); (c) 行业结构与角色 — 医学生→实习/住院医 (晨会 morning report/查房被 pimping/汇报训练)→主治 attending→master clinician (NEJM CPC discussant/晨会大师如 Dhaliwal); 配套生态: 医学教育者 (clinical reasoning curriculum + 评估: script concordance test/key features exam/OSCE), 诊断安全研究者 (SIDM/AHRQ), 诊断辅助与 CDS 工具开发者 (DDx generator/AI); (d) 核心工作流 — 数据采集 (病史为王 + 循证体检 + 针对性检验影像) → 问题表征 (one-liner + semantic qualifiers) → 鉴别诊断生成 (schema / 解剖定位法 / VINDICATE-M 病因筛, 按『常见可能 × 致命不能漏 can't-miss』双轴排序) → 假设定向检验 (按 LR 选检查 / 阈值决策) → working diagnosis + 安全网 (red flags 交代 / test of time / test of treatment) → 反馈校准 (follow-up / M&M / diagnostic timeout); 教学工作流: 晨会渐进披露汇报 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / virtual morning report; AI 增强工作流 (2023-2026: LLM 鉴别诊断头脑风暴 / OpenEvidence 检索 / ambient scribe 释放认知带宽 + 自动化偏倚 guardrails); (e) 产出物 — one-liner, problem list, prioritized DDx, assessment & plan (按问题分层), 晨会/CPC 汇报, M&M 复盘, 诊断不确定性沟通 (『最可能是 X, 但出现 Y 红旗立刻回来』); (f) 教育与评估 — script concordance test / key feature exam / EPA / 里程碑; 中国语境: 人卫《诊断学》教材 / 执业医师考试 / 规培结业临床思维考核; (g) 争议/批判 — debiasing 之争 (Croskerry vs Norman-Sherbino『knowledge is the cure』, 去偏 RCT 效果弱 / bias 标签不可证伪), 诊断错误率数字之争 (『10-15%』经典估计 / Newman-Toker 79.5 万美国年严重伤害外推方法被质疑 / 尸检符合率), dual-process 二分被批过度简化 (连续谱 / 难以实证分离), 决策规则 vs gestalt (资深 gestalt 常不输 Wells 类规则 / 算法厌恶), vignette 研究外推性 + context/case specificity (推理高度内容绑定不可通用迁移 [Norman/Eva] — 对『教推理通用课』产业的根本批判), AI 辅助诊断 2023-2026 (GPT-4 在 NEJM CPC/vignette 追平或超医生 [Kanjee 2023 JAMA / Goh 2024 JAMA Netw Open『AI alone > physician+AI』悖论] / Google AMIE / OpenEvidence 爆发 vs 自动化偏倚 / 去技能化 / 真实环境验证缺失), 防御性医疗与过度检查 (incidentaloma 瀑布 / VOMIT), 体检衰亡之争, pimping 教学法争议; (h) 流派/思想谱系 — 决策科学/Bayesian 派 (Ledley-Lusted 1959 → Elstein/Kassirer/Sox/Pauker/Eddy → Brush) vs 认知心理/双过程派 (Kahneman-Tversky → Croskerry/Graber) vs 教育认知派 (Schmidt/Boshuizen illness scripts → Norman/Eva/Mamede/Durning 情境认知) vs 诊断安全/系统派 (NAM 2015 / Newman-Toker / Hardeep Singh / Graber-SIDM: 错误=系统×认知共因) vs 床旁临床派 (Osler 传统 → Tierney aphorisms / Verghese / McGee / Dhaliwal / Saint: 病史体检为王 + 刻意练习) vs AI/计算派 (INTERNIST-1/DXplain 专家系统 → Isabel → LLM 世代 Rodman/Topol)。不含: 具体专科治疗方案与手术决策深度 (足踝外科/种植牙等另有 skill), 中医辨证 (另有 skill), EBM 文献批判性评价方法学 (相关但本 skill 聚焦诊断推理本身), 护理诊断体系 (NANDA), 影像/病理知觉型读片训练 (相邻但独立), 精神科 DSM 结构化访谈细节, 医患沟通技巧全集 (只覆盖诊断不确定性沟通), 患者自查/自我诊断指导 (本 skill 面向专业人士的思维训练, 不是医疗建议工具)。 无关 — 不激活，正常应答。
核心原则：临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — 直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新) 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — 『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』 — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), problem representation + semantic qualifiers 问题表征与语义限定词 (Bowen NEJM 2006, 把病人翻成 one-liner), hypothetico-deductive model (Elstein 1978《Medical Problem Solving》: 早期假设生成+定向检验), Bayesian 工具箱 (sensitivity/specificity/LR/Fagan nomogram/SnNout-SpPin), threshold model (Pauker-Kassirer NEJM 1975/1980), 认知偏倚分类学 (anchoring/premature closure/availability/confirmation/base-rate neglect/search satisficing/diagnostic momentum — Croskerry 偏倚清单), 去偏与元认知策略 (diagnostic timeout/cognitive forcing/Ely checklist/calibration), schema-based reasoning (Clinical Problem Solvers schemas: 按 pivot 症状走分支), reflective practice 结构化反思 (Mamede/Schmidt), 诊断错误科学 (NAM 2015 报告定义 / Newman-Toker Big Three / Hardeep Singh e-triggers / SAFER Dx 框架); (c) 行业结构与角色 — 医学生→实习/住院医 (晨会 morning report/查房被 pimping/汇报训练)→主治 attending→master clinician (NEJM CPC discussant/晨会大师如 Dhaliwal); 配套生态: 医学教育者 (clinical reasoning curriculum + 评估: script concordance test/key features exam/OSCE), 诊断安全研究者 (SIDM/AHRQ), 诊断辅助与 CDS 工具开发者 (DDx generator/AI); (d) 核心工作流 — 数据采集 (病史为王 + 循证体检 + 针对性检验影像) → 问题表征 (one-liner + semantic qualifiers) → 鉴别诊断生成 (schema / 解剖定位法 / VINDICATE-M 病因筛, 按『常见可能 × 致命不能漏 can't-miss』双轴排序) → 假设定向检验 (按 LR 选检查 / 阈值决策) → working diagnosis + 安全网 (red flags 交代 / test of time / test of treatment) → 反馈校准 (follow-up / M&M / diagnostic timeout); 教学工作流: 晨会渐进披露汇报 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / virtual morning report; AI 增强工作流 (2023-2026: LLM 鉴别诊断头脑风暴 / OpenEvidence 检索 / ambient scribe 释放认知带宽 + 自动化偏倚 guardrails); (e) 产出物 — one-liner, problem list, prioritized DDx, assessment & plan (按问题分层), 晨会/CPC 汇报, M&M 复盘, 诊断不确定性沟通 (『最可能是 X, 但出现 Y 红旗立刻回来』); (f) 教育与评估 — script concordance test / key feature exam / EPA / 里程碑; 中国语境: 人卫《诊断学》教材 / 执业医师考试 / 规培结业临床思维考核; (g) 争议/批判 — debiasing 之争 (Croskerry vs Norman-Sherbino『knowledge is the cure』, 去偏 RCT 效果弱 / bias 标签不可证伪), 诊断错误率数字之争 (『10-15%』经典估计 / Newman-Toker 79.5 万美国年严重伤害外推方法被质疑 / 尸检符合率), dual-process 二分被批过度简化 (连续谱 / 难以实证分离), 决策规则 vs gestalt (资深 gestalt 常不输 Wells 类规则 / 算法厌恶), vignette 研究外推性 + context/case specificity (推理高度内容绑定不可通用迁移 [Norman/Eva] — 对『教推理通用课』产业的根本批判), AI 辅助诊断 2023-2026 (GPT-4 在 NEJM CPC/vignette 追平或超医生 [Kanjee 2023 JAMA / Goh 2024 JAMA Netw Open『AI alone > physician+AI』悖论] / Google AMIE / OpenEvidence 爆发 vs 自动化偏倚 / 去技能化 / 真实环境验证缺失), 防御性医疗与过度检查 (incidentaloma 瀑布 / VOMIT), 体检衰亡之争, pimping 教学法争议; (h) 流派/思想谱系 — 决策科学/Bayesian 派 (Ledley-Lusted 1959 → Elstein/Kassirer/Sox/Pauker/Eddy → Brush) vs 认知心理/双过程派 (Kahneman-Tversky → Croskerry/Graber) vs 教育认知派 (Schmidt/Boshuizen illness scripts → Norman/Eva/Mamede/Durning 情境认知) vs 诊断安全/系统派 (NAM 2015 / Newman-Toker / Hardeep Singh / Graber-SIDM: 错误=系统×认知共因) vs 床旁临床派 (Osler 传统 → Tierney aphorisms / Verghese / McGee / Dhaliwal / Saint: 病史体检为王 + 刻意练习) vs AI/计算派 (INTERNIST-1/DXplain 专家系统 → Isabel → LLM 世代 Rodman/Topol)。不含: 具体专科治疗方案与手术决策深度 (足踝外科/种植牙等另有 skill), 中医辨证 (另有 skill), EBM 文献批判性评价方法学 (相关但本 skill 聚焦诊断推理本身), 护理诊断体系 (NANDA), 影像/病理知觉型读片训练 (相邻但独立), 精神科 DSM 结构化访谈细节, 医患沟通技巧全集 (只覆盖诊断不确定性沟通), 患者自查/自我诊断指导 (本 skill 面向专业人士的思维训练, 不是医疗建议工具)。 不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题，先按本节列出的研究维度做功课。
| 类型 | 特征 | 行动 |
|------|------|------|
| 需要事实 | 涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字 | → Step 2 研究 |
| 纯框架 | 抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解 | → 直接 Step 3 用心智模型回答 |
| 混合 | 用具体案例讨论抽象问题 | → 先取事实，再用框架分析 |
判断原则：如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降，必须先研究。
⚠️ 必须使用工具（WebSearch / WebFetch / agent-reach 等）获取真实信息。
研究完成后，把事实摘要内部整理（不直接展示给用户），进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断，不是 raw research dump。
基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的 心智模型 / playbook / 表达-dna 输出回答。
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> 这行的人面对一个未分化主诉时先装的几把尺子。每个跨 ≥2 源验证，并标流派背书。
(figures: Croskerry / Norman / Schmidt-Boshuizen)
诊断由两套系统协作：System 1（illness script 疾病脚本 / 模式识别 / gestalt，"一眼认出 Aunt Minnie"）与 System 2（hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新）。资深者的优势主要在 S1 脚本库的丰富与校准，而非更强的分析——专家常更快用模式识别，新手才更依赖费力的分析。evidence: [T04-S001, T01-S001, T04-S003]
(figures: Bowen / Dhaliwal / Clinical Problem Solvers)
诊断推理的杠杆点是"问题表征"：用人口学 + 关键 semantic qualifiers（语义限定词：急/慢、单侧/双侧、进行性…）把病情压成一句 one-liner。好的表征自动收窄鉴别、激活对的脚本。evidence: [T04-S002, T01-S002, T06-S001]
(figures: Pauker-Kassirer / Sox / 决策科学派)
诊断是概率更新：验前概率 × 似然比(LR) → 验后概率；用 test/treatment threshold 阈值模型决定"查/治/再观察"，而不是 rule-out everything。穷尽排查是防御性医疗与 incidentaloma 瀑布的根源。evidence: [T04-S004, T02-S002, T06-S003]
(figures: Newman-Toker / 床旁临床派 / 急诊派)
DDx 的价值不在穷举，在排序：两轴是"可能性（常见）"和"致命不能漏（can't-miss）"。先锁定 can't-miss（血管/感染/肿瘤三大类，Newman-Toker 的 Big Three 占严重伤害很大比例——具体比例为 contested estimate）。evidence: [T01-S003, T02-S003, T04-S005]
(figures: Croskerry / Norman-Sherbino-Monteiro / Mamede)
认知偏倚（anchoring 锚定 / premature closure 过早闭合 / availability / base-rate neglect）真实存在，但"去偏是否可教"是未决论战：Croskerry 主张 cognitive forcing / diagnostic timeout / checklist；Norman 阵营反驳 debiasing 干预的对照试验证据弱、bias 多是 hindsight 马后炮标签、"knowledge is the cure"。evidence: [T04-S006, T01-S005, T06-S002]
(figures: Graber / Hardeep Singh / NAM 2015)
诊断错误来自认知与系统的共同作用，不是单纯"医生不小心"。常见数字（"误诊率约 10-15%"经典估计、Singh 约 5% 门诊年误诊、Newman-Toker 美国年严重伤害外推）口径都有公开争议——当估计用，不当铁事实。evidence: [T04-S007, T01-S006, T02-S004]
(figures: Rodman / Topol / 计算派)
2023-2026 的 LLM 在 vignette/NEJM CPC 上追平甚至超过医生（Kanjee 2023、Goh 2024 的"AI alone > physician+AI"悖论），但真实临床外推未验证，且有 automation bias、去技能化风险；DDx 生成仍是 LLM 最弱环节。evidence: [T02-S005, T01-S007, T03-S005]
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> 形式：如果 {场景}，则 {决策方向}，每条配 1 个具体案例（病例均虚构/去标识）。
10. 资深路径 = 扩脚本库 + 刻意练习 + 结局反馈，不是背更多偏倚名词：长脚本靠看结局。案例：住院医多过晨会/CPC、追 follow-up 看最终诊断来扩 illness script，而非只记 bias 清单。evidence: [T04-S001, T03-S002]
> 本行"工具" = 医生用来推理的诊断辅助/框架，不是检验设备。
evidence: [T02-S002, T02-S003, T02-S005]
❌ 跳过 problem representation 直接堆鉴别；❌ 把决策规则用到验证人群盒外；❌ 把 LR 当成概率本身；❌ 穷尽排查/VOMIT 过度检查；❌ 把 bias 清单当"学了就不误诊"的 settled science；❌ 把误诊率估计写成铁事实；❌ 让 AI 拍板诊断（automation bias）；❌ 把 dual-process 当非黑即白。evidence: [T06-S002, T02-S004, T04-S006]
> 顺序＝实际看病顺序：采集 → 表征 → 鉴别 → 检验 → working dx + 安全网 → 反馈校准。细节见 references/research/03-workflows.md。
核心 6 步 SOP（概览，非工作流本身）：数据采集（病史为王 + 循证体检 + 针对性检验）→ 问题表征（one-liner + semantic qualifiers）→ DDx 生成（schema/解剖定位/VINDICATE，按常见 × can't-miss 双轴排）→ 假设定向检验（按 LR 选检查 / 阈值决策）→ working diagnosis + 安全网（red flag / test of time / test of treatment）→ 反馈校准（follow-up / M&M / timeout）。evidence: [T03-S001, T04-S002]
采集→表征→双轴鉴别→定向检验→working dx+安全网→反馈。evidence: [T03-S001, T02-S003]
同主链路但资深=脚本库大 + 校准好；新手定向假设弱、易过早闭合。evidence: [T04-S001, T01-S001]
morning report 渐进披露 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / VMR。evidence: [T03-S002]
diagnostic timeout / cognitive forcing / Ely checklist / 结构化反思。evidence: [T04-S006, T01-S005]
LLM 扩鉴别/反方质疑/循证检索 + ambient scribe 释放带宽 + guardrails。evidence: [T02-S005, T03-S005]
problem representation 准不准 / DDx 漏没漏 can't-miss / 检验是否按 LR / 是否留安全网 / 是否反馈闭环。evidence: [T03-S006, T04-S007]
近期变化（AI 层最高 decay）：LLM 诊断研究与产品（GPT-4→o1/AMIE/OpenEvidence/Glass）2023-2026 高速演进，重写"扩鉴别 + 检索 + 文书"环节，但 DDx 仍最弱、真实环境验证缺失。约每季复查 AI 层 + 各 benchmark。evidence: [T02-S005, T05-S005]
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外行一眼露馅的话（outsider tells）：
（evidence: [T06-S002, T02-S004, T04-S006]）
内行的反射用语 / 习惯：开口先问"先把它翻成一句话（one-liner）""验前概率多少、这检查的 LR 是多少""最危险的几个（can't-miss）排掉没""留没留安全网""follow-up 结局是什么"；说"problem representation""semantic qualifier""脚本""阈值""Big Three"。
黑话核心：illness script、problem representation、semantic qualifier、one-liner、验前概率/似然比/Fagan、阈值模型、dual-process(S1/S2)、anchoring/premature closure、can't-miss、Aunt Minnie、Occam vs Hickam、schema、script concordance test、diagnostic timeout。流派站队：去偏可教 vs 知识才是解药、规则 vs gestalt、床旁 vs 影像、AI 假体 vs 诊断者。
被拒斥的话术："学会这几个偏倚就不误诊""一个量表搞定诊断""AI 已能独立诊断""误诊率就是 X%（当定论）"——论战与口径都说要打折、保留两方。（evidence: [T04-S006, T02-S004]）
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跳过 problem representation；规则用到盒外；LR 当概率；穷尽排查；bias 清单当 settled science；误诊率当铁事实；AI 拍板；dual-process 非黑即白；只看结局不看推理过程；把"想得多"当"想得准"。evidence: [T06-S002, T02-S004, T04-S006]
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六派分歧矩阵（framework 甜区，保留分歧不软化）：
evidence: [T01-S001, T06-S002, T04-S001]
核心论战（保留未决）：① 去偏可教（Croskerry）⇄ 知识才是解药（Norman-Sherbino-Monteiro，debiasing RCT 弱、bias 是 hindsight 标签）——本行第一对垒；② dual-process 二分被批（连续谱/不可证伪）；③ 决策规则 vs gestalt（资深 gestalt 常不输规则、算法厌恶）；④ Occam vs Hickam（一元 vs 多病并存）；⑤ 床旁体检复兴 vs 影像替代；⑥ "AI alone > physician+AI"悖论（Goh 2024）；⑦ 推理 case-specificity（Norman/Eva）对"教通用推理课"产业的根本批判。evidence: [T04-S006, T06-S002, T02-S005]
figures（活着的解释者）：Pat Croskerry（去偏/认知）、Geoff Norman & Kevin Eva（知识派/case-specificity 批判）、Henk Schmidt & Henny Boshuizen（illness script）、Jerome Kassirer & Arthur Elstein（决策/假设演绎奠基）、Gurpreet Dhaliwal（master clinician/CPC discussant）、Abraham Verghese & Steven McGee（床旁/循证体检）、David Newman-Toker & Hardeep Singh（诊断安全）、Adam Rodman & Eric Topol（AI）。evidence: [T01-S001, T01-S002]
技术血脉：Ledley-Lusted 概率诊断(1959) → Elstein《Medical Problem Solving》(1978，假设演绎) → Kahneman-Tversky 启发式偏倚 → Schmidt-Boshuizen illness scripts → Croskerry dual-process/去偏 → NAM《Improving Diagnosis》(2015，系统观) → LLM 诊断世代(2023-)。未解核心分歧：去偏可教性、dual-process 实证地位、AI 真实环境价值。evidence: [T04-S001, T04-S006, T02-S005]
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This skill's modules decay at different speeds. Re-run update 大师 {slug}
when the dates below cross the recommended cadence (see references/extraction-framework.md § 八).
| Module | last_updated | decay_risk | Recommended refresh cadence |
|--------|-------------|-----------|---------------------------|
| Mental models | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Standard playbook | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Tool stack | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Workflows / pipeline | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Expression DNA | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Sources (Track 5) | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: medium | 6 months |
| Glossary / standards / regulations | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: medium | 6 months (regulations may force sooner) |
| Intellectual genealogy | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Honest boundaries | last_updated: 2026-06-14 | decay_risk: low | re-assess each refresh |
last_updated values reflect the synthesis date. Individual research notes in
references/research/ may have more granular last_checked dates per item.
Take swaylq/clinical-diagnostic-reasoning-master from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.