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Abridge医疗AI持续集成

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用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行，重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描（确保HIPAA合规性）以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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Abridge集成错误诊断指南

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本指南是Abridge临床文档集成环境的综合故障排除手册。它详细涵盖了认证、EHR连接、音频流、病历生成以及FHIR数据校验等一系列常见错误，帮助开发者和技术人员快速定位和解决AI驱动的临床工作流问题。
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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。
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患者友好出院总结生成

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该工作流用于将复杂的临床就诊记录转化为患者易于理解的“出诊后总结”（AVS）。它能结构化地提取诊断、后续步骤和用药指南，支持多种语言翻译，并通过FHIR标准推送至患者门户，极大提升患者的健康教育和体验。
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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。
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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。
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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。
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Abridge临床AI集成规范

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本模式集提供了生产级的Abridge临床AI集成解决方案。它创建了类型安全的客户端封装，实现了严格的HIPAA合规审计日志（确保不记录PHI），并内置了指数退避重试机制和专业的错误处理。适用于构建安全、可靠且符合行业标准的医疗AI应用。
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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。
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智能体创建与合规验证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具用于生成符合Anthropic 2026规范的生产级智能体配置文件（.md）。它支持创建新的自定义子智能体，并能对现有智能体进行合规性验证。适用于构建复杂的智能体架构，或需要确保智能体达到专业级标准时使用。
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AgentCore运行时会话调查

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awslabs/mcp
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本指南提供了一套完整的流程，用于通过CloudWatch Logs Insights和OpenTelemetry (OTEL) 技术，深入调查Bedrock AgentCore的运行时会话。它涵盖了会话ID到追踪ID的解析、结构化查询构建，并能够构建详细的执行时间线。适用于诊断Agent行为、追踪工具调用、分析延迟和性能瓶颈。
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AI安全扫描与漏洞检测

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Tencent/AI-Infra-Guard
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本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架，提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测，包括越狱测试，确保AI系统的安全性和可靠性。
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