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临床实体到FHIR资源提取

extract-clinical-entities-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
297
该工具用于从合成或脱敏的临床文本中提取实体。它通过OpenMed识别关键的临床信息跨度，并将这些信息映射为符合FHIR R4标准的结构化资源（如Condition、Observation等）。这实现了实体提取与临床编码的分离，确保输出数据具备标准化和可互操作性。
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提取DICOM元数据和报告文本

extracting-dicom-metadata
maziyarpanahi/openmed
136
本技能用于从DICOM影像文件中提取关键的患者元数据（如姓名、日期）和结构化报告文本。它解决了将医疗影像导入自然语言处理（NLP）流程的痛点，是进行数据脱敏和临床文本分析的必要前置步骤。
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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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合成替代数据去标识化

generating-synthetic-surrogates
maziyarpanahi/openmed
121
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
161
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
155
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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监控平台错误报告生成

mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
492
该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件，来确保数据获取的准确性，有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析，并生成结构化的、可操作的Markdown报告，帮助用户快速掌握系统健康状况。
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检索PubMed/PMC生物医学文献

mining-pubmed-literature
maziyarpanahi/openmed
218
该技能利用NCBI E-utilities（如ESearch/EFetch）程序化地检索和获取PubMed及PMC的生物医学文献。它可以汇集特定疾病、药物或基因相关的文献摘要、全文和元数据，常用于构建证据库、进行生物医学命名实体识别或总结科学发现。
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药物提及标准化至RxNorm

normalizing-rxnorm
maziyarpanahi/openmed
463
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。
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C-CDA 临床文档解析与处理

parsing-ccda-documents
maziyarpanahi/openmed
417
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。
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解析HL7 v2消息用于OpenMed

parsing-hl7v2-messages
maziyarpanahi/openmed
125
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。
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