[スキル名] rehabilitation-analyzer

リハビリテーション分析スキル

使用場面

• リハビリテーションの記録、機能回復の傾向、またはリハビリテーション段階の進捗を分析する必要がある場合に使用します。
• ROM、筋力、痛み、アドヒアランス、またはリハビリテーション目標達成率の分析を伴うタスクに使用します。
• ユーザーがリハビリテーションレポート、傾向分析、またはトレーニング計画の最適化に関する提案を要求する場合に使用します。

主要機能

リハビリテーション分析スキルは、包括的なリハビリテーションデータ分析機能を提供し、ユーザーがリハビリテーションの進捗を追跡し、改善パターンを特定し、トレーニング計画を最適化するのに役立ちます。

主要機能モジュール：

1. リハビリテーション進捗分析 - 機能改善の傾向とリハビリテーション効果を評価します。
2. 機能改善曲線 - ROM、筋力、バランスなどの機能指標の変化を視覚化します。
3. 疼痛パターン識別 - 疼痛スコアの変化傾向と誘発因子を分析します。
4. 目標達成率評価 - リハビリテーション目標の達成状況を追跡します。
5. リハビリテーション段階分析 - 現在の段階の進捗と段階移行の準備度を評価します。
6. トレーニングアドヒアランス評価 - トレーニング計画の実行状況を分析します。

トリガー条件

スキルは以下の状況で自動的にトリガーされます。

1. ユーザーが /rehab progress を使用してリハビリテーションの進捗を確認する場合
2. ユーザーが /rehab analysis を使用してリハビリテーション分析を行う場合
3. ユーザーが /rehab trends を使用して傾向分析を確認する場合
4. ユーザーが /rehab report を使用してリハビリテーションレポートを生成する場合

実行ステップ

ステップ1：データ読み込み

リハビリテーションデータファイルを読み込みます。

• data/rehabilitation-tracker.json - 主要リハビリテーション記録
• data/rehabilitation-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json - 日次トレーニングログ

データ検証：

• ファイルの存在を確認します。
• データ構造の完全性を検証します。
• 分析に十分なデータポイントがあることを確認します（少なくとも3回の評価または10日間のトレーニング記録を推奨します）。

ステップ2：機能評価傾向分析

関節可動域（ROM）分析：

- 異なる時点でのROM測定値を分析します。
- ROM改善率（度/週）を計算します。
- ROMのプラトー期または後退を特定します。
- 目標ROM達成までの時間を予測します。
- 目標範囲と比較します。

筋力改善分析：

- 筋力レベルの変化（MMTスコア）を追跡します。
- 筋力向上パターンを特定します。
- 異なる筋群の回復速度を比較します。
- 筋力不均衡の状況を評価します。

バランス機能分析：

- バランステストスコアの傾向
- 片足立ち時間の改善
- バランス安定性の評価
- 転倒リスクの変化

ステップ3：疼痛パターン分析

疼痛時系列分析：

- 朝の疼痛傾向を分析します。
- 活動後の疼痛傾向を分析します。
- 疼痛の悪化/緩和パターンを特定します。
- 疼痛とトレーニング強度を関連付けます。

疼痛誘発因子識別：

- 特定のトレーニング項目と疼痛の関係
- トレーニング強度と疼痛の相関性
- 活動タイプと疼痛の関係
- 時間的要因が疼痛に与える影響

ステップ4：トレーニングアドヒアランス計算

アドヒアランス指標：

アドヒアランス = (実際のトレーニング回数 / 計画されたトレーニング回数) × 100%

分析の側面：

• 週次アドヒアランス
• 月次アドヒアランス
• 全体アドヒアランス
• 異なるトレーニングタイプのアドヒアランス

ステップ5：目標達成評価

目標進捗追跡：

• 各目標の達成率を計算します。
• 目標達成までの時間を推定します。
• 遅れている目標を特定します。
• 目標調整の提案を提供します。

ステップ6：リハビリテーション段階評価

現在の段階分析：

• 段階目標の達成状況
• 次の段階に進む準備ができているか
• 段階移行の提案

ステップ7：レポート生成

出力には以下が含まれます。

• リハビリテーション進捗概要
• 機能改善傾向
• 疼痛管理状況
• トレーニングアドヒアランス評価
• 目標達成評価
• 段階進捗提案
• 個別化された提案

出力形式

リハビリテーション進捗レポート構造

# リハビリテーション進捗レポート
**レポート日付**: YYYY-MM-DD
**リハビリテーション期間**: X日
**現在の段階**: 第X段階 - 段階名

## 1. リハビリテーション進捗概要

[全体的な進捗評価：優/良/一般/改善が必要]
- リハビリテーション期間：X日（第X週）
- 完了したトレーニング：X回
- トレーニングアドヒアランス：X%
- 現在の段階の進捗：X%

## 2. 機能改善傾向

### 関節可動域（ROM）
- [関節名] [活動タイプ]: ベースラインX° → 現在X° → 改善X°
- 改善率：X°/週
- 目標達成までの時間予測：X週
- 傾向分析：[改善傾向の説明]

### 筋力評価
- [筋群名]: ベースラインX/5 → 現在X/5 → 改善Xレベル
- 筋力向上パターン：[説明]
- 筋力バランス：[評価]

### バランス機能
- [テストタイプ]: ベースラインX → 現在X → 改善X
- バランス安定性：[評価]
- 転倒リスク：[評価]

## 3. 疼痛管理状況

- 平均疼痛レベル：X/10
- 疼痛傾向：[改善/安定/悪化]
- 疼痛パターン：[説明]
- 誘発因子：[特定された誘発因子]
- 疼痛管理の提案：[提案]

## 4. トレーニングアドヒアランス

- 全体アドヒアランス：X%
- 計画されたトレーニング：X回
- 実際のトレーニング：X回
- アドヒアランス評価：[優/良/一般/改善が必要]
- 欠席理由分析：[もしあれば]

## 5. 目標達成状況

### 達成済み目標（X個）
- 目標1：[説明] - 達成日：YYYY-MM-DD
- ...

### 進行中目標（X個）
- 目標1：[説明] - 現在の進捗：X% - 達成予定：YYYY-MM-DD
- ...

### 遅れている目標（X個）
- 目標1：[説明] - 現在の進捗：X% - 要注意

## 6. リハビリテーション段階進捗

**現在の段階**: 第X段階 - [段階名]
- 段階目標達成：X/X
- 段階進捗：X%
- 段階継続期間：X週
- **段階評価**: [評価]

**次の段階に進む準備ができているか**: [はい/いいえ]
- [準備ができている理由] / [引き続き努力が必要な項目]

## 7. 個別化された提案

### トレーニング提案
- [具体的なトレーニング提案]

### 目標調整提案
- [目標調整提案]

### 段階移行提案
- [段階移行提案]

### 注意事項
- [注意すべき事項]

## 8. 次回評価

**次回評価日**: YYYY-MM-DD
**評価重点**: [重点評価項目]

簡易進捗レポート

## リハビリテーション進捗速報

📊 **全体進捗**: 良好
⏱️ **リハビリテーション期間**: 第X週（X日）
🎯 **段階**: 第X段階 - [段階名]

**機能改善**:
- ROM: +X°（改善率X°/週）✅
- 筋力: Xレベル向上 ✅
- バランス: X%改善 ✅

**疼痛管理**: 平均X/10（[傾向]）
**トレーニングアドヒアランス**: X%（[評価]）
**目標達成**: X/X（X%）

**現在の段階**: X/X目標達成
**次の段階への準備**: [はい/いいえ]

💡 **提案**: [1-2つの主要な提案]

データソース

主要データファイル

• ファイルパス: data/rehabilitation-tracker.json
• 読み取りフィールド:
  • user_profile - ユーザープロファイルとリハビリテーション基本情報
  • rehabilitation_goals - リハビリテーション目標リスト
  • exercise_log - トレーニングログ
  • functional_assessments - 機能評価記録
  • phase_progression - 段階進捗記録
  • pain_diary - 疼痛日記
  • statistics - 統計データ

ログデータファイル

• ファイルパス: data/rehabilitation-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json
• 読み取りフィールド:
  • daily_summary - 日次トレーニング概要
  • exercise_sessions - トレーニング詳細
  • pain_entries - 疼痛記録
  • assessments - 評価記録
  • notes - 日次メモ

分析アルゴリズム

1. 改善傾向分析

線形回帰分析：

最小二乗法を使用して機能改善傾向をフィッティングします。
改善率 = (現在の値 - ベースライン値) / 時間間隔

改善パターン識別：

• 線形改善：安定した持続的な改善
• 階段状改善：プラトー期の後に急速な改善
• プラトー期：改善の停滞
• 後退：機能の低下（要注意）

2. 疼痛時系列分析

移動平均計算：

7日移動平均疼痛 = sum(過去7日間の疼痛) / 7

疼痛傾向判断：

• 改善：疼痛スコアが20%以上低下
• 安定：疼痛スコアの変化が20%未満
• 悪化：疼痛スコアが20%以上上昇

3. アドヒアランス計算

全体アドヒアランス = (実際のトレーニング日数 / 計画されたトレーニング日数) × 100%

トレーニングタイプアドヒアランス = (特定のタイプの実際の完了数 / 特定のタイプの計画された完了数) × 100%

アドヒアランス評価：

• 優：90%以上
• 良：75-89%
• 一般：60-74%
• 改善が必要：60%未満

4. 目標達成予測

線形外挿：

予測時間 = 現在の日付 + ((目標値 - 現在値) / 改善率)

考慮事項：

• 最近の改善率
• プラトー期の履歴
• トレーニングアドヒアランス

5. 段階移行準備度評価

準備度スコア：

準備度 = (達成済み段階目標数 / 段階目標総数) × 100%

準備度 ≥ 80%: 次の段階への移行を推奨
準備度 60-79%: 次の段階への移行を検討可能、ただし慎重に
準備度 < 60%: 現在の段階を継続することを推奨

安全とプライバシー

データセキュリティ原則

1. ローカルストレージ

   • すべてのリハビリテーションデータはユーザーのローカルデバイスにのみ保存されます。
   • いかなるクラウドサーバーにもアップロードされません。
   • 第三者とデータを共有しません。

2. プライバシー保護

   • 個人健康情報は厳重に秘密保持されます。
   • データファイルには個人識別情報は含まれません。
   • ユーザーはデータアクセス権を完全に管理します。

3. データ完全性

   • 元のデータは変更されません。
   • 分析結果は実際のデータに基づいています。
   • データのエクスポートとバックアップをサポートします。

医療安全境界

システムができないこと：

• ❌ 具体的なリハビリテーション処方を提供しません。
• ❌ リハビリテーション専門家の専門的な指導を代替しません。
• ❌ 損傷や合併症を診断しません。
• ❌ リハビリテーション段階計画を調整しません。
• ❌ リハビリテーション予後時間を予測しません。
• ❌ 急性疼痛や損傷を処理しません。

システムができること：

• ✅ データ分析と傾向識別を提供します。
• ✅ 進捗追跡と目標管理を提供します。
• ✅ 一般的なリハビリテーションの提案を提供します。
• ✅ 専門的なリハビリテーション受診の注意喚起を提供します。
• ✅ トレーニングと評価データを記録します。
• ✅ リハビリテーション進捗レポートを生成します。

重要事項：

• すべてのリハビリテーション計画はリハビリテーション専門家の指導に従うべきです。
• 疼痛の悪化や機能の後退があった場合は、速やかに医療機関を受診すべきです。
• 定期的な専門的評価はリハビリテーション成功の鍵です。
• システムの提案は参考情報に過ぎず、専門家の判断を代替するものではありません。

エラー処理

データ読み取りエラー

エラータイプ1：ファイルが存在しない

エラーメッセージ: "リハビリテーションデータファイルが見つかりません。まず /rehab start を使用してリハビリテーション追跡を開始してください。"
処理提案: ユーザーにリハビリテーション記録の開始を促します。

エラータイプ2：データ不足

エラーメッセージ: "データが不足しています。分析レポートを生成するには、少なくとも3回の機能評価または10日間のトレーニング記録が必要です。"
現在のデータ: X回の評価、X日間のトレーニング記録
処理提案: ユーザーにさらに多くのデータを記録するよう促します。

エラータイプ3：データ構造エラー

エラーメッセージ: "データファイル構造に異常があります。データの完全性を確認してください。"
処理提案: ユーザーにリハビリテーション記録を再初期化するよう促します。

分析プロセスエラー

エラータイプ：計算異常

エラーメッセージ: "データ分析中に異常が発生しました。しばらくしてから再試行してください。"
処理提案: エラーログを記録し、基本的なデータ表示を提供します。

出力生成エラー

エラータイプ：レポート生成失敗

エラーメッセージ: "レポートの生成に失敗しました。クエリ条件を簡素化するか、技術サポートにお問い合わせください。"
処理提案: 簡易版レポートまたは元のデータのエクスポートを提供します。

使用例

例1：リハビリテーション進捗の確認

ユーザー入力：

/rehab progress

スキル実行：

1. rehabilitation-tracker.json を読み込みます。
2. 過去30日間のリハビリテーションログを読み込みます。
3. 機能改善傾向を分析します。
4. トレーニングアドヒアランスを計算します。
5. 目標達成状況を評価します。
6. 進捗レポートを生成します。

出力：

# リハビリテーション進捗レポート

## リハビリテーション進捗概要
📊 全体進捗: 良好
⏱️ リハビリテーション期間: 第6週（36日）
🎯 現在の段階: 第3段階 - 強化期

## 機能改善
- 膝関節屈曲: 30° → 120° (+90°) ✅
- 膝関節伸展: -10° → 0° (+10°) ✅
- 大腿四頭筋筋力: 3/5 → 4/5 (1レベル向上) ✅
- 片足立ち: 5秒 → 30秒 (+25秒) ✅

## 疼痛管理
- 平均疼痛: 1.5/10（良好に管理）
- 疼痛傾向: 安定 ✅

## トレーニングアドヒアランス: 92%（優）

## 目標達成: 8/14（57%）
- ✅ 達成済み: 8個
- 🔄 進行中: 5個
- ⚠️ 遅れている: 1個

## 段階進捗
第3段階進捗: 2/5目標達成（40%）
次の段階への準備: 引き続き努力が必要

💡 提案: 現在のトレーニング強度を維持し、大腿四頭筋の強化トレーニングに重点を置いてください。

例2：機能改善傾向の分析

ユーザー入力：

/rehab trends rom

スキル実行：

1. すべてのROM評価記録を抽出します。
2. ROM改善曲線（テキスト記述）を描画します。
3. 改善率を計算します。
4. 目標達成までの時間を予測します。
5. 改善パターンを識別します。

出力：

# 関節可動域（ROM）傾向分析

## 膝関節屈曲
📈 改善傾向: 良好

タイムライン:
- 5/15: 30° (ベースライン)
- 5/30: 70° (+40°)
- 6/15: 100° (+30°)
- 6/20: 120° (+20°)

改善率: 8.6°/週
目標: 135°
達成予定: 2025-08-01（あと2週）
傾向: 持続的な改善 ✅

## 膝関節伸展
✅ 目標達成済み

タイムライン:
- 5/15: -10° (ベースライン)
- 6/10: 0° (目標達成) ✅
- 6/20: 0° (維持)

改善率: 2.5°/週
目標: 0°
達成日: 2025-06-10
傾向: 目標維持 ✅

## 提案
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