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图网络分析与处理工具

networkx
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。
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Polars：高性能数据分析框架

polars
sickn33/antigravity-awesome-skills
324
Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow，支持惰性求值（Lazy Evaluation）和并行计算，非常适合构建数据抽取、转换和加载（ETL）管道。它能够高效处理大型数据集，是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。
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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
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Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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科学论文写作与排版

scientific-writing
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这是核心的学术写作工具，用于撰写和修订科学手稿。它支持IMRAD结构和复杂的引用格式，并强调必须结合图形摘要和技术流程图等视觉元素，确保科研论文具备最高的专业性和可读性。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
Statsmodels是Python生态系统中用于进行严谨统计建模的顶级库。它提供了全面的工具，支持各类统计方法的估计、推断和诊断。适用范围广，涵盖线性回归（OLS, WLS）、广义线性模型（逻辑回归、泊松回归）以及复杂的时序分析（ARIMA），是进行计量经济学分析和生成专业统计结果的利器。
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疾病风险调整与HCC评分

coding-hcc-risk-adjustment
maziyarpanahi/openmed
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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
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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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隐私政策配置与脱敏处理

configuring-privacy-policies
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略，支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求，选择合适的策略，确保数据脱敏、替换或假名化，从而满足数据共享和研究的合规需求。
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临床文本去标识化处理

deidentifying-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII，支持多种方法（如日期偏移）。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时，完全保护患者隐私，符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。
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合成替代数据去标识化

generating-synthetic-surrogates
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于将临床文本中的受保护健康信息（PHI）替换为逼真的、类型匹配的合成替代数据。与简单遮蔽不同，替代数据保持了文本的自然可读性和结构，确保数据在后续的NLP处理、质量保证或人工审阅时仍然可解析。它支持一致性和自定义生成器，适用于需要可读的去标识化场景。
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将OpenMed实体链接至UMLS概念

linking-umls-concepts
maziyarpanahi/openmed
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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
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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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