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合成替代数据去标识化

generating-synthetic-surrogates

maziyarpanahi/openmed

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。

将观察值名称映射至LOINC代码

maziyarpanahi/openmed

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。

药物提及标准化至RxNorm

normalizing-rxnorm

maziyarpanahi/openmed

本技能利用公共RxNav API，将OpenMed提取的自由文本药物名称，标准化为RxNorm RxCUI。它能解决药物名称、品牌名、通用名、成分、剂量和剂型等复杂关系，提供稳定、规范的编码，适用于临床互操作性、数据分析、去重和构建US Core Medication资源。

C-CDA 临床文档解析与处理

parsing-ccda-documents

maziyarpanahi/openmed

用于解析从电子病历系统导出的C-CDA/CCD XML临床文档。该工具能够提取文档中的叙述文本和编码条目，并按LOINC代码和模板ID进行关联。它支持XML级别的去标识化处理，是进行后续自然语言处理（NLP）分析前的关键数据预处理步骤。

解析HL7 v2消息用于OpenMed

parsing-hl7v2-messages

maziyarpanahi/openmed

本技能负责解析复杂的管道分隔符HL7 v2.x消息（如ADT、ORU等），将其解构为结构化的片段和字段。它特别适用于从接口引擎接收的HL7数据流，能提取并暴露嵌入的临床叙事文本（如OBX-5和NTE-3），供后续的自然语言处理（NLP）分析。同时，也提供了保留原生HL7结构的同时，对受保护健康信息（PHI）进行脱敏处理的功能。

可逆文本去身份化与重识别

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maziyarpanahi/openmed

该技能提供可逆的临床文本去身份化服务，用于在进行数据处理时掩盖个人健康信息（PHI），同时保留通过严格授权恢复原始数据的能力。它区分不可逆的匿名化与可逆的假名化（Pseudonymization），适用于GDPR合规、患者重联系或审计等场景。重识别映射密钥必须单独、安全地存储。

不良事件报告结构化（E2B(R3)）

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maziyarpanahi/openmed

该技能用于将非结构化的不良事件描述文本，转化为符合ICH E2B(R3)标准的结构化数据。它能够系统性地提取和填充关键字段，包括可疑药物、反应（通过MedDRA编码）、严重性等级和结局等，是构建个体病例安全报告（ICSR）和进行药物警戒申报的专业工具。

食物数据库查询

food-database-query

sickn33/agentic-awesome-skills

该技能用于查询食物营养成分、比较食物差异及进行营养计算。适用于食物数据库检索、推荐、份量换算及分类筛选任务。基于结构化数据生成分析结果，而非自由文本建议，确保数据准确性。

Hugging Face 数据集查看器

hugging-face-dataset-viewer

sickn33/agentic-awesome-skills

使用 Dataset Viewer API 探索和提取 Hugging Face 数据集。执行只读操作，如验证数据集、列出拆分、预览行、分页、文本搜索、过滤、获取 parquet 链接和统计数据。适用于数据探索和检索任务。

Hugging Face 数据集查看器

huggingface-datasets

sickn33/agentic-awesome-skills

此技能用于 Hugging Face 数据集查看器 API 工作流，可获取子集/分割元数据、分页行、搜索文本、应用过滤器、下载 parquet URL 以及读取大小或统计信息。还涵盖创建和上传数据集，以及上传代理跟踪。

PDF转换智能路由器：结构化数据提取

pdf-conversion-router

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能旨在作为PDF转换的智能路由器。它不会执行简单的文本提取，而是首先分析PDF的类型（如扫描件、医疗报告、表格密集型）和目标格式。然后，它会选择最佳的转换工具和参数组合，以确保数据结构、表格和标签值等信息的保真度和可读性，适用于任何需要高精度、结构化数据提取的复杂场景。

视频OCR内容提取工具

video-content-extractor

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该工具能够自动从MP4视频中提取关键帧，并对这些帧运行OCR文字识别。它最终生成一份结构化的Markdown报告，其中包含完整的视频元数据和带有准确时间戳的文本转录记录。适用于分析讲座、演示文稿或屏幕录像等视频内容。

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