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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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固件布局与深度分析

competition-firmware-layout
zhaoxuya520/reverse-skill
60
这是一个用于固件逆向工程的专业技能。它指导用户分析固件的结构，包括分区表、引导链（如bootloader、kernel、init）和更新机制。主要用于CTF挑战，帮助分析设备核心架构，追踪执行流程，并深度提取嵌入的密钥、凭证或关键秘密。
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数字取证事件时间线重建

competition-forensic-timeline
zhaoxuya520/reverse-skill
413
本技能专注于数字取证（DFIR）领域，用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志（如EVTX）、网络流量（PCAP）、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱，精确重构攻击者的行为链，帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。
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恶意软件配置复原与分析

competition-malware-config
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。
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临床笔记电子质量指标计算

computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
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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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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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定义可计算的表型和队列

defining-cohort-phenotypes
maziyarpanahi/openmed
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本工具指导使用OHDSI/OMOP CDM构建可计算的病患表型和队列。它允许用户结合标准的概念集（如PheKB）和从临床自由文本中提取的自然语言处理（NLP）特征，定义精确、可执行的筛选标准。特别适用于结构化代码无法捕获的关键健康信息（如症状、社会背景）的分析场景。
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临床数据文本去标识化

deidentify-a-dataset
maziyarpanahi/openmed
362
该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。
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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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药物不良反应信号检测

detecting-pv-signals
maziyarpanahi/openmed
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本工具利用OpenFDA/FAERS数据，计算不比例性指标（如PRR、ROR、EBGM等）。通过构建2x2列联表，对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选，从而检测潜在的药物反应关联信号（SDR）。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。
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NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm
maziyarpanahi/openmed
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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
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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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