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疾病风险调整与HCC评分

coding-hcc-risk-adjustment
maziyarpanahi/openmed
380
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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临床笔记电子质量指标计算

computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
198
该技能用于计算电子临床质量指标（eCQMs），通过CQL（临床质量语言）和QDM模型，将自由文本临床笔记中的关键信息（如咨询记录、症状或排除原因）提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中，从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力，不能替代专业的认证测量引擎。
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临床文本去标识化处理

deidentifying-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
339
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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NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm
maziyarpanahi/openmed
113
本技能负责执行核心的ETL流程，将OpenMed从文本中提取并编码的临床事实（如疾病、药物、测量值）映射到OMOP通用数据模型（CDM）v5.4。它用于在实体提取和源代码编码之后，将非结构化的NLP发现转换为标准化的、符合OMOP规范的记录，供OHDSI进行深度分析。
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批量导出FHIR数据用于分析

exporting-bulk-fhir
maziyarpanahi/openmed
136
用于从电子病历系统或FHIR数据仓库批量提取大规模（群体级）的临床文本记录。通过FHIR Bulk Data Access执行异步导出，获取NDJSON格式的数据流。该数据流设计用于分批传输给OpenMed进行脱敏处理和命名实体识别（NER）分析，是数据分析流程的起点。
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文档结构化检验报告提取

extracting-lab-tables
maziyarpanahi/openmed
284
本技能能够自动检测并从扫描图像、照片、CSV/TSV等多种来源提取结构化的实验室表格面板。它将复杂的视觉报告数据转化为干净的结构化行记录，包含检验项名称、数值、单位、参考范围和异常标记。该功能是准备医疗数据进行LOINC/UCUM编码和映射至FHIR资源的关键前置步骤。
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提取和处理FHIR R4临床记录

fetching-fhir-resources
maziyarpanahi/openmed
371
该技能用于从FHIR R4电子病历API（如Epic, Cerner）中提取和处理未结构化的临床病历和报告。它负责处理分页查询、解码Base64附件（PDF, TXT）以及提取叙事文本。随后，文本会被传递给OpenMed流程进行符合HIPAA标准的去标识化和自然语言处理分析，从而将原始临床记录转化为可分析的结构化洞察。
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搜索临床试验数据库

searching-clinicaltrials
maziyarpanahi/openmed
244
该技能通过现代v2 REST API连接ClinicalTrials.gov，用于根据疾病、干预手段和招募状态搜索临床研究。它适用于构建患者-试验匹配功能、生成用于生物医学命名实体识别（NER）的试验记录语料库，或查找特定诊断/药物的开放研究。该API无需密钥。
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Git考古与事实时间线构建

talk-stage2-research
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
433
该技能通过交叉引用Git历史记录、CHANGELOG和初步总结，进行深入的“Git考古”。它能够提取提交频率、贡献者排名、版本发布时间线等关键指标，生成三份包含事实证据的报告，确保演讲内容具备高度可信度和数据支撑。
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数据记录处理器

data-processor
NVIDIA/SkillSpector
311
该技能用于读取指定源文件中的数据记录，执行必要的转换和清洗，以便为下游流程使用。它处理核心的抽取、转换和加载（ETL）流程，非常适用于构建数据管道、数据校验和结构化数据准备。
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取证案例包报告审查

case-review
zhaoxuya520/reverse-skill
328
本技能用于审计完整的安全或取证案例包，确保其在提交正式报告前的就绪状态。它会验证范围元数据、证据记录的完整性，检查发现（Finding）、路径（Path）与证据之间的可追溯性，并核对工件哈希值的一致性。这是一个非破坏性的只读审查过程，旨在验证调查的完整性和可防御性。
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GDPR 合法利益评估

legitimate-interest
lawve-ai/awesome-legal-skills
163
本工具指导您使用GDPR规定的三步测试，完成“合法利益评估”（LIA）。它帮助用户系统性地评估是否可以基于合法利益处理个人数据，特别适用于涉及AI训练、网络爬取、市场营销等高级数据处理场景，确保您的数据合规记录完整。
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