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将OpenMed实体链接至UMLS概念

linking-umls-concepts
maziyarpanahi/openmed
161
本技能用于将OpenMed提取的医学实体（如疾病、药物）标准化，并链接到UMLS Metathesaurus的唯一概念标识符（CUI）。它支持跨词典（如SNOMED CT、ICD-10、RxNorm）的概念统一和标准化，是实现概念跨域对齐的核心工具。该流程必须使用用户的UTS API Key，保证数据获取的实时性和安全性。
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将观察值名称映射至LOINC代码

mapping-loinc
maziyarpanahi/openmed
155
本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称，映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型（成分、属性、时间、系统、量表、方法），来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务，支持US Core实验室结果和UCUM单位，确保代码的准确性和标准化。
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监控平台错误报告生成

mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
492
该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件，来确保数据获取的准确性，有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析，并生成结构化的、可操作的Markdown报告，帮助用户快速掌握系统健康状况。
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检索PubMed/PMC生物医学文献

mining-pubmed-literature
maziyarpanahi/openmed
218
该技能利用NCBI E-utilities（如ESearch/EFetch）程序化地检索和获取PubMed及PMC的生物医学文献。它可以汇集特定疾病、药物或基因相关的文献摘要、全文和元数据，常用于构建证据库、进行生物医学命名实体识别或总结科学发现。
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药物提及标准化至RxNorm

normalizing-rxnorm
maziyarpanahi/openmed
463
本技能利用公共RxNav API，将OpenMed提取的自由文本药物名称，标准化为RxNorm RxCUI。它能解决药物名称、品牌名、通用名、成分、剂量和剂型等复杂关系，提供稳定、规范的编码，适用于临床互操作性、数据分析、去重和构建US Core Medication资源。
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C-CDA 临床文档解析与处理

parsing-ccda-documents
maziyarpanahi/openmed
417
用于解析从电子病历系统导出的C-CDA/CCD XML临床文档。该工具能够提取文档中的叙述文本和编码条目，并按LOINC代码和模板ID进行关联。它支持XML级别的去标识化处理，是进行后续自然语言处理（NLP）分析前的关键数据预处理步骤。
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解析HL7 v2消息用于OpenMed

parsing-hl7v2-messages
maziyarpanahi/openmed
125
本技能负责解析复杂的管道分隔符HL7 v2.x消息（如ADT、ORU等），将其解构为结构化的片段和字段。它特别适用于从接口引擎接收的HL7数据流，能提取并暴露嵌入的临床叙事文本（如OBX-5和NTE-3），供后续的自然语言处理（NLP）分析。同时，也提供了保留原生HL7结构的同时，对受保护健康信息（PHI）进行脱敏处理的功能。
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协议逆向工程与流量分析

protocol-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
479
这是一份专业的协议逆向工程工作流指南。它详细介绍了如何从原始PCAP数据中，系统性地还原和分析复杂的网络协议结构。适用于处理自定义二进制协议、Protobuf、gRPC、WebSocket等协议的安全测试和底层数据分析场景。
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GDPR数据假名化处理

pseudonymizing-for-gdpr
maziyarpanahi/openmed
330
适用于处理欧盟居民的个人或健康数据，实现符合GDPR规定的假名化（Pseudonymization）。与完全匿名化不同，该方法保留了可逆的重新链接密钥（mapping），并要求将该密钥与数据完全物理分离。这确保了在维护数据可用性的前提下，仍能满足GDPR关于可控关联和安全存储的要求。
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查询OpenFDA药物标签和安全数据

querying-openfda-labels
maziyarpanahi/openmed
109
本技能通过OpenFDA公共API，将提取的药物实体与权威的监管事实进行连接。它可检索结构化产品标签（SPL）、NDC药品代码、批准适应症、黑框警告以及当前的召回/执法状态。用于丰富药物档案，提供监管背景，并支持意外性检查。注意：本功能仅提供信息，不构成临床决策支持。
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可逆文本去身份化与重识别

reidentifying-text
maziyarpanahi/openmed
78
该技能提供可逆的临床文本去身份化服务，用于在进行数据处理时掩盖个人健康信息（PHI），同时保留通过严格授权恢复原始数据的能力。它区分不可逆的匿名化与可逆的假名化（Pseudonymization），适用于GDPR合规、患者重联系或审计等场景。重识别映射密钥必须单独、安全地存储。
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不良事件报告结构化（E2B(R3)）

reporting-adverse-events
maziyarpanahi/openmed
360
该技能用于将非结构化的不良事件描述文本，转化为符合ICH E2B(R3)标准的结构化数据。它能够系统性地提取和填充关键字段，包括可疑药物、反应（通过MedDRA编码）、严重性等级和结局等，是构建个体病例安全报告（ICSR）和进行药物警戒申报的专业工具。
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