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临床证据检索与决策支持

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该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索，并能自动检查药物相互作用，查找各权威机构（如ACC/AHA, NICE）的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级，旨在支持准确的临床决策。

OpenEvidence SDK安装与认证

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本指南详细介绍了OpenEvidence SDK/API的安装和身份验证过程。它涵盖了环境配置、SDK安装（支持Node.js或Python）以及使用代码示例验证API连接。适用于需要将医疗AI能力整合到新系统，实现临床决策支持和循证查询的开发场景。

环境式临床文档自动化

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本工作流实现了Abridge端到端的临床文档记录流程。它能够捕获病患诊疗过程中的环境语音，进行实时语音转录，利用生成式AI将口述内容结构化为标准医疗记录（如SOAP、病史记录）。此外，还能自动生成诊断和操作编码（ICD-10, CPT），并将结构化数据直接推送到电子病历系统，大幅减少人工录入时间。

Abridge环境AI临床文档生成

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本示例提供了一个最小化的工作模型，展示了Abridge环境下的AI临床文档自动化流程。用户可以通过模拟一次完整的诊疗会话，提交对话记录，系统将自动生成高度结构化的临床病历（包括主诉、病史、评估等），并提取相关的ICD/CPT编码，适用于测试医疗信息系统集成和AI数据结构化能力。

Abridge EHR集成与认证配置

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本指南详细介绍了Abridge临床AI平台认证和集成凭证的设置流程。它指导用户如何连接到主要的电子健康记录系统（如Epic、Athena），通过OAuth 2.0和FHIR R4标准，实现安全、合规的嵌入式AI文档记录功能。

临床AI部署准备清单

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这是一个用于评估和确保临床AI系统（如Abridge）在受监管的医疗环境中部署就绪的综合清单。它涵盖了HIPAA合规性、业务伙伴协议（BAA）、电子病历（EHR）集成验证（如FHIR R4）、稳健的基础设施安全（TLS 1.3、密钥管理）等关键方面，并提供了完整的上线验证和回滚流程。

临床AI系统集成参考架构

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本文档提供了完整的参考架构蓝图，用于指导将环境AI（Abridge）系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准，以及与Epic/Athena等主流电子病历系统（EHR）的合规集成流程。

Abridge医疗AI合规安全指南

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本技能旨在提供Abridge临床AI集成所需的全方位HIPAA合规安全指南。它涵盖了关键领域，包括强制执行TLS 1.3传输层加密、AES-256静态存储加密、角色权限控制（RBAC）的实施、PHI安全审计日志记录，以及秘密管理最佳实践，以确保系统完全符合HIPAA法规要求。

多语言临床文本脱敏处理

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该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。

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。

AI生成内容信任审计

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这是一个系统化的后验审计技能，用于核查AI生成的各类事实、法律和解读性主张。它适用于需要专业依赖的场景（如法律文书或出版建议），能够对主张进行类型和重要性分类，并利用分级、领域特定的权威来源（如法律法规、临床指南）进行交叉验证，从而在专业使用前评估内容的可靠性。

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