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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp

maziyarpanahi/openmed

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。

提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh

maziyarpanahi/openmed

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。

实验室数值解析与异常标记

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于解析临床文本中的实验室数值。它能够解析参考范围（如“135-145”或“<5”），并为给定数值推导出结构化的异常标记（低、正常、高、临界）。该功能天生支持单位无关性，并能尊重源自实验室本身的显式标记，是结构化临床数据提取和解读流程的关键工具。

结构化试验资格筛选与匹配

parsing-trial-eligibility

maziyarpanahi/openmed

该技能能够将临床试验的非结构化、自由文本入选/排除标准，解析为结构化的、机器可读的规则。接着，它利用OpenMed提取的患者病史、体检数据等信息，对每一个标准进行逐一评估，输出患者是否符合资格的判定结果和详细的推理过程。这是一个用于辅助临床决策的专业工具。

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。

法律信息提取模型路由

route-info-extraction

lawve-ai/awesome-legal-skills

这是一个法律信息提取模型顾问，用于从复杂的法律文档（如合同）中提取结构化数据。它根据业务风险、成本、所需速度和文档类型（如扫描件或纯数字文本）等关键参数，推荐最佳的LLM模型组合。该工具提供关键的决策支持，指导用户选择合适的AI模型进行数据抽取，但不执行实际的抽取操作。

结构化文档对比与审查

tabular-review-lawvable

lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能旨在指导用户从多个文档（如PDF、DOCX）中提取结构化数据，并将其整理成带有引用的Excel矩阵。适用于法律合同、学术研究或商业尽职调查等场景，能够高效地比较不同文档间的特定条款、关键信息，并为每个提取的数据点提供准确的来源页码和上下文引用，极大提高文档审查的效率和可追溯性。

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