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搜索 Coding ，共找到 356 条记录
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疾病风险调整与HCC评分

coding-hcc-risk-adjustment
maziyarpanahi/openmed
380
该技能旨在将临床笔记中提取的慢性疾病映射到CMS-HCC V28风险调整分类，并估算RAF评分。它为编码人员提供决策支持，帮助识别潜在但未记录的HCCs，并检查文档是否提供必要的MEAT证据，确保人工审核的准确性。
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ICD-10编码辅助建议系统

coding-icd10
maziyarpanahi/openmed
195
该系统为医疗编码人员提供决策支持，负责将OpenMed提取的诊断和手术过程实体，映射到标准的ICD-10-CM和ICD-10-PCS编码。它能提供候选代码和详细的临床推理，帮助编码人员缩小搜索范围，预填病历，但最终的编码确认必须由专业人工审核。
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高级密码学与移动安全取证

competition-crypto-mobile
zhaoxuya520/reverse-skill
314
该技能是针对复杂CTF挑战的专业化工具，专注于密码学分析、隐写分析和移动安全取证。它指导用户恢复复杂的解密链，如解码数据块、追踪加密变换（密钥、IV等），检查隐藏媒体载荷，以及分析移动设备的信任边界（如APK/IPA签名逻辑、本地存储和SSL锁定）。此技能必须在主沙箱编排器建立环境假设后才能使用。
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恶意软件配置复原与分析

competition-malware-config
zhaoxuya520/reverse-skill
443
这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。
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PCAP协议与会话深度分析

competition-pcap-protocol
zhaoxuya520/reverse-skill
145
这是一个用于高级取证网络分析的专业技能，专门用于分析抓包数据（PCAP）。它能够重建复杂的网络会话（TCP/UDP），解码非标准或自定义协议（如C2、二进制协议），并将网络包序列与主机或恶意行为进行关联。当证据隐藏在协议帧、时间戳或会话状态中时，应使用此技能。
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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp
maziyarpanahi/openmed
235
该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm
maziyarpanahi/openmed
113
本技能负责执行核心的ETL流程，将OpenMed从文本中提取并编码的临床事实（如疾病、药物、测量值）映射到OMOP通用数据模型（CDM）v5.4。它用于在实体提取和源代码编码之后，将非结构化的NLP发现转换为标准化的、符合OMOP规范的记录，供OHDSI进行深度分析。
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临床实体至FHIR R4导出

exporting-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
329
该技能用于将OpenMed识别出的临床文本片段（NER输出）转换为结构化、符合FHIR R4标准的电子健康记录（EHR）资源。它提供构建CodeableConcept的机械帮助函数，支持SNOMED、LOINC、ICD-10等主流编码体系，确保数据具备高度的互操作性。
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临床实体到FHIR资源提取

extract-clinical-entities-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
297
该工具用于从合成或脱敏的临床文本中提取实体。它通过OpenMed识别关键的临床信息跨度，并将这些信息映射为符合FHIR R4标准的结构化资源（如Condition、Observation等）。这实现了实体提取与临床编码的分离，确保输出数据具备标准化和可互操作性。
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提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh
maziyarpanahi/openmed
305
本功能用于从非结构化的临床叙述中提取社会决定因素（SDOH），包括住房不稳定、食物不安全和交通障碍等。它将这些文本片段映射到标准化的ICD-10-CM Z代码（Z55–Z65）。这对于进行健康公平性分析、构建风险分层模型和识别编码缺失至关重要，能将叙述性文本转化为可查询的离散数据点。
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提取和处理FHIR R4临床记录

fetching-fhir-resources
maziyarpanahi/openmed
371
该技能用于从FHIR R4电子病历API（如Epic, Cerner）中提取和处理未结构化的临床病历和报告。它负责处理分页查询、解码Base64附件（PDF, TXT）以及提取叙事文本。随后，文本会被传递给OpenMed流程进行符合HIPAA标准的去标识化和自然语言处理分析，从而将原始临床记录转化为可分析的结构化洞察。
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FHIR术语服务查询与编码

querying-terminology-service
maziyarpanahi/openmed
392
该技能用于连接OpenMed提取的文本实体与最终的FHIR编码输出。通过调用用户持牌的FHIR术语服务器，实现临床代码的验证、值集扩展、代码查询和系统间映射（如ICD-10到SNOMED）。确保文本跨度能被转化为结构化、经过标准确认的编码概念，是医疗数据互操作性的关键环节。
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