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临床笔记结构化分段处理

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maziyarpanahi/openmed

本功能用于将非结构化的临床病历（如主诉、现病史、既往病史等）分割成带有规范标签和LOINC代码的独立片段。这种结构化的分段处理至关重要，它确保了下游的命名实体识别（NER）和去标识化任务能够获取完整的上下文信息。这大大提升了医疗文本处理的准确性和专业性。

OpenMed临床NLP REST API部署

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maziyarpanahi/openmed

本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。

临床日期偏移去识别化

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maziyarpanahi/openmed

该技能通过应用一致的日期偏移，实现临床文本的去识别化。它在使绝对日期不可知的情况下，关键地保留了医学事件之间的时间间隔。这对于需要进行纵向研究或生存分析的场景至关重要，确保在符合HIPAA安全港规则的前提下，保留时间到事件的完整性。

放射学报告结构化

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于将放射科的自由文本报告（如CT、MRI、X光片等）转换为结构化的数据格式。它可以自动分割报告的关键部分（技术、发现、印象），并提取解剖结构、测量数值、侧别性、BI-RADS/Lung-RADS评估等级和后续推荐等关键临床信息，支持构建结构化的电子病历和决策支持系统。

带引用溯源的临床笔记摘要

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于从复杂的临床病历中生成结构化、高度准确的摘要，例如出院小结、交接病程或问题列表。其核心功能是将摘要中的每一条陈述都锚定到原文的特定来源片段，确保信息的绝对可追溯性，从而根除AI幻觉，是临床文档自动化草稿的关键工具。

SWE-bench 智能体代码基准测试

opensquilla/opensquilla

该工具用于在官方Docker容器环境中运行OpenSquilla智能体，对复杂的真实世界软件工程基准（SWE-bench）进行端到端测试。它支持用户提交实例ID进行代码修复求解、在不同数据集上进行性能基准测试，或评估已生成补丁是否能真正解决问题，模拟完整的开发-测试流程。

语音指令结构化优化

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

适用于将口述、语音备忘录或语音转文字的冗长、非结构化文本，转化为清晰、高效、结构化的AI提示词。它会自动去除口头禅、重复和无关内容，并组织成包含“背景”、“目标”、“约束”等标准的Prompt格式，极大提高提示词的准确性和LLM的理解效率。

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