app:
  description: 複数日の介護・観察記録を要約し、リスクを指摘して次回ケア計画のドラフトを作成するワークフロー
  icon: 🩺
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  name: ケア記録要約とケア計画ドラフト作成
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kind: app
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    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
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      source: start
      target: code1
    - data:
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      source: code1
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        sourceType: llm
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      source: llm_summarize
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    - data:
        sourceType: llm
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      source: llm_risks_plan
      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
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          type: paragraph
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    - data:
        title: '前処理: 記録整形'
        type: code
        code_language: python3
        code: "def _safe_str(v):\n    \"\"\"Convert any value to string safely.\"\"\
          \"\n    if v is None:\n        return \"\"\n    if isinstance(v, list):\n\
          \        return \"\\n\".join(str(i) for i in v)\n    return str(v)\n\ndef\
          \ _safe_list(v):\n    \"\"\"Ensure value is a list.\"\"\"\n    if v is None:\n\
          \        return []\n    if isinstance(v, str):\n        return [v]\n   \
          \ if isinstance(v, list):\n        return v\n    return [v]\n\ndef main(**kwargs)\
          \ -> dict:\n    inputs = kwargs\n    # 入力を文字列化してから改行で分割し、空行でレコードを分割します\n\
          \    text = str(inputs.get(\"query\", \"\"))\n    lines = text.splitlines()\n\
          \    entries = []\n    current = []\n    for line in lines:\n        if\
          \ line.strip() == \"\":\n            if current:\n                entries.append(\"\
          \ \".join([l.strip() for l in current]))\n                current = []\n\
          \        else:\n            current.append(line)\n    if current:\n    \
          \    entries.append(\" \".join([l.strip() for l in current]))\n    # 簡易クリーンアップ:\
          \ 連続空白を単一スペースに\n    cleaned_entries = []\n    for e in entries:\n      \
          \  cleaned = \" \".join(e.split())\n        cleaned_entries.append(cleaned)\n\
          \    # 出力は各日毎の要約対象テキストを改行2つで結合した文字列\n    output = \"\\n\\n\".join(cleaned_entries)\n\
          \    return dict(output=output)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: query
        outputs:
          output:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 380
        y: 282
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    - data:
        title: 記録要約
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは臨床要約に精通したアシスタントです。機微な臨床事実を損なわずに、複数日の介護・観察記録を整理・要約します。出力は明瞭で簡潔にし、日付ごとの主要所見を列挙するとともに全体の臨床サマリーを提供してください。出力形式はプレーンテキストで次のセクションを含めてください:
            1) 短い臨床サマリー、2) 日毎の主要所見（日時: 箇条書き）。'
        - role: user
          text: '以下の整形済み記録を要約してください。各日の主要観察点は箇条書きに整理し、必要な臨床情報（日付、観察、バイタル変化、摂食・排泄・移動・意識レベルの変化など）を抜き出してください。


            記録:

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        y: 282
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    - data:
        title: リスク指摘とケア計画ドラフト作成
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        - role: system
          text: あなたは医療・福祉分野のケアプラン作成に熟達した臨床アシスタントです。臨床的リスクの優先順位付け、根拠、短期および中期の観察項目と測定可能な目標（SMART原則に沿う）および具体的な介入プランを提案してください。提案は実行可能で、看護・介護スタッフが容易に理解できるように段階的に示してください。安全性に関する注意点といつ医師へエスカレーションすべきかの閾値も含めてください。
        - role: user
          text: '元記録と要約を参照して、以下を作成してください:


            1) 優先されるリスク項目（上位3-5）と各リスクの根拠（観察所見やバイタルの変化等）

            2) 各リスクに対する具体的な介入案（誰が、何を、どの頻度で、評価方法）

            3) 次回ケア（セッション/訪問）でのドラフト計画（SMARTな目標、観察項目、測定方法、フォローアップ期限）

            4) 緊急時のエスカレーション基準


            元記録（整形済み）:

            {{#code1.output#}}


            要約:

            {{#llm_summarize.text#}}'
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    - data:
        title: 終了
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        - value_selector:
          - llm_risks_plan
          - text
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