医学咨询自动分诊与安全信号上报

原文要点

这是 n8n 公开的医学信息分诊模板（workflows/19134）：POST webhook 接收含 question、requesterName、requesterEmail、requesterType、productName 的咨询；Anthropic Claude 分类主题/紧急度/复杂度并识别潜在不良事件信号；命中安全信号或分类解析失败时通过 HTTP API 建紧急药物警戒（Pharmacovigilance）案例并向 #drug-safety 发 Slack 告警；否则经 HTTP 检索获批知识库，由 Claude 严格依据来源起草带引用的回复；仅当复杂度为 Standard、紧急度为 Routine、来源覆盖充分且草稿完整时自动邮件回复，其余按主题路由建 Medical Information 案例并通知对应团队 Slack；全程经 HTTP API 写合规日志。需 Anthropic、四个 HTTP API、Slack、SMTP 凭据。

这次做成什么

把该模板导入自己的 n8n，用四个 Mock HTTP 端点和本站合成咨询数据走通“接收→Claude 分诊→安全信号分支/知识库起草分支→邮件或升级→合规日志”全链路，验证路由逻辑而不触碰真实合规系统。

准备什么

• 一个可用的 n8n 实例（云端或自托管）及从 n8n.io/workflows/19134 导入模板的权限
• Anthropic API Key，用于 Claude 分类与起草节点
• Slack 工作区凭据，且已建好 #drug-safety 及至少一个医学信息团队频道
• SMTP 凭据与发件地址，用于自动回复邮件
• 四个可接收 HTTP 请求的端点：练习中可用 webhook.site 或自建 Mock 服务代替知识库/药物警戒/医学信息案例/合规日志 API
• 只使用合成咨询文本，不得把真实患者或客户信息送入练习环境

具体怎么做

1. 导入模板

   打开 https://n8n.io/workflows/19134，复制工作流后在自己 n8n 的 Workflows 页面选择 Import，粘贴导入。导入后先整体浏览一遍，确认分类、安全分支、知识库检索、起草、路由、邮件、升级、日志各段位置；本站未逐一核对模板内节点参数，具体字段名以原模板为准。

2. 配置 Claude 凭据

   在 n8n Credentials 中新建 Anthropic 凭据填入 API Key，并在分类节点与起草节点分别选中该凭据。分类节点要求 Claude 输出主题/紧急度/复杂度/安全信号的结构化结果，可参考下方提示词材料改写。

3. 接入四个 Mock HTTP 端点

   为知识库检索、药物警戒案例、医学信息案例、合规日志四处 HTTP 节点各建一组 Header Auth 凭据，练习阶段把 URL 改为 webhook.site 等 Mock 地址，保留模板原有的鉴权头结构，以便观察每类请求实际发出的字段。

4. 配置 Slack 与 SMTP

   添加 Slack 凭据，确认 #drug-safety 和团队频道存在；添加 SMTP 凭据并填发件人地址。

5. 更新默认配置

   在模板的配置步骤节点中替换默认 API URL、路由表 JSON（主题→团队/频道映射）和频道名，可用下方 routing map 示例改写。

6. 用合成数据测试两条分支

   复制 webhook URL，用下方测试数据 POST：第一条命中安全信号，应看到药物警戒 Mock 端点收到案例请求且 Slack 告警；第二条为常规用法咨询，应走知识库检索→起草→邮件分支，且合规日志 Mock 端点收到记录。

可直接复制的材料

{
  "case_safety_signal": {
    "question": "我父亲服用贵司降压药 Nortensin 10mg 两周后出现面部肿胀和呼吸困难，急诊医生怀疑血管性水肿，请问还能继续吃吗？",
    "requesterName": "测试员甲",
    "requesterEmail": "tester-a@example.com",
    "requesterType": "caregiver",
    "productName": "Nortensin 10mg"
  },
  "case_routine": {
    "question": "Nortensin 10mg 说明书建议随餐服用还是空腹服用？漏服一次需要补服吗？",
    "requesterName": "测试员乙",
    "requesterEmail": "tester-b@example.com",
    "requesterType": "patient",
    "productName": "Nortensin 10mg"
  }
}

{
  "dosing_administration": {"team": "medical-info-dosing", "slackChannel": "#mi-dosing"},
  "drug_interaction": {"team": "medical-info-interactions", "slackChannel": "#mi-interactions"},
  "pregnancy_lactation": {"team": "medical-info-special-pop", "slackChannel": "#mi-special-populations"},
  "product_quality": {"team": "quality-complaints", "slackChannel": "#quality-complaints"},
  "default": {"team": "medical-info-general", "slackChannel": "#mi-general"}
}

你是医药医学信息分诊助手。根据下面的咨询内容输出且仅输出 JSON，不要输出其他文字。
字段：
- topic：取值限 dosing_administration / drug_interaction / pregnancy_lactation / product_quality / other
- urgency：Routine（一般用药知识）/ High（涉及已发生的症状或用药错误）/ Urgent（疑似严重不良事件或危及生命）
- complexity：Standard（说明书或获批资料可直接回答）/ Complex（需查阅文献或个案判断）
- safetySignal：true/false。只要咨询中提及用药后出现的任何症状、副作用、用药错误、超量、妊娠暴露，即为 true
- reasoning：一句话中文说明依据
咨询内容：{{ $json.question }}
产品：{{ $json.productName }}
咨询人类型：{{ $json.requesterType }}

输入与输出示例

本站虚构演示，提示词输出为示意，非模板实测结果；真实输出取决于所用 Claude 模型与模板解析逻辑。

输入

POST case_safety_signal：question 为“服用 Nortensin 10mg 两周后出现面部肿胀和呼吸困难……”，requesterType 为 caregiver，productName 为 Nortensin 10mg

对应输出

分诊示意输出：{"topic":"other","urgency":"Urgent","complexity":"Complex","safetySignal":true,"reasoning":"提及用药后面部肿胀与呼吸困难，疑似血管性水肿，属不良事件信号"}。随后工作流应触发：药物警戒 Mock 端点收到含 productName=Nortensin 10mg 与 urgency=Urgent 的案例请求体，#drug-safety 收到告警消息，合规日志 Mock 端点收到一条 routingOutcome=pv_escalation 的记录。

做完检查这些

• 安全信号用例提交后，药物警戒 Mock 端点在数秒内收到一条 HTTP 请求且 Slack #drug-safety 出现告警
• 常规用例走完知识库检索→起草→邮件路径，发件邮箱收到带引用标注的回复草稿
• 两条用例都在合规日志 Mock 端点各产生一条含分类结果与路由去向的记录
• 把分诊提示词改成输出非法 JSON 再提交，分类解析失败时应同样落入药物警戒安全分支

容易卡住的地方

• 模板内节点参数、字段名与默认配置以原模板为准，本站未逐一核实，导入后先空跑检查再替换凭据
• 分类解析失败也会触发安全分支，因此提示词必须强制只输出 JSON，否则常规咨询会被误升级
• 四个后端 API 在真实环境是合规系统，练习务必用 Mock 端点与隔离凭据，不要把测试数据发进生产药物警戒系统
• 涉及医疗咨询的自动回复有合规责任，本练习只验证流程，不构成可直接上线的医学建议方案