该技能用于指导分析智能体针对 FHIR 临床数据编写正确、稳健的 Python 分析代码，主要使用 pandas、matplotlib 和 scipy。
用途：为临床数据分析任务提供代码规范，包括 FHIR 数据获取、队列构建、统计分析和图表输出。
主要能力与用法：每个分析脚本顶部须导入助手库： import sys sys.path.insert(0, '/sandbox/clinical-intelligence/skills/analysis-methods/scripts') from fhir_helpers import *
助手库提供按条件查患者（get_patients_with_condition）、批量取检验值（get_latest_labs_batch）、批量取用药（get_all_medications_batch）、构建队列 DataFrame（build_cohort_df）、单人查询（get_latest_lab、get_medications、get_latest_bp）、药物类别判断（check_drug_class）、原始 FHIR 请求（fhir_get、get_all_pages）以及保存图表（save_chart_to_canvas）等函数。
性能规则：2 人及以上队列应使用批量函数，其总 HTTP 调用为 1-2 次；单人使用单人函数；禁止对每位患者循环调用单人函数。
执行规则：用 python（非 python3）运行；整个任务写单个脚本，存到 /tmp/<name>.py 后执行；沙箱内 HTTP 必须用 subprocess.run(["curl", ...])，requests 库不可用。
强制流程：先写脚本，再执行 python /sandbox/clinical-intelligence/scripts/validate_and_run.py --validate-only /tmp/<name>.py 校验，随后执行脚本，最后用 clinical-knowledge 技能解释结果。
可视化要求：强制使用深色主题与 save_chart_to_canvas（不用 plt.savefig），图表须标注样本量 N。
护栏：不得在少于 5 个数据点上计算统计；须报告样本量；缺失超过 30% 需标记数据质量问题；不得编造数据。脚本末尾须输出免责声明，说明分析仅供研究与运营用途，临床决策应由合格临床医生作出。
限制：资料未提供安装方式与具体收费信息。