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OpenEvidence CI/CD 集成测试
openevidence-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署(CI/CD)流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时,都能自动运行单元测试(使用模拟证据查询和引用)和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分,保障医疗AI应用的可靠性。
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临床证据检索与决策支持
openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索,并能自动检查药物相互作用,查找各权威机构(如ACC/AHA, NICE)的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级,旨在支持准确的临床决策。
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开放证据审查与文献合成
openevidence-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
这是一个用于系统性医疗证据审查的综合工作流。它支持用户检索临床研究、构建精选引文集合、使用GRADE等专业框架评估证据等级,并自动生成符合学术规范格式(如AMA)的结构化报告。适用于撰写高质量的文献综述和临床研究报告。
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OpenEvidence临床数据处理规范
openevidence-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
69
本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求(如HIPAA、GDPR和FDA指南),并详细说明了处理受保护健康信息(PHI)的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出,旨在确保系统在提供临床智能支持的同时,最高级别地维护患者隐私和监管合规。
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OpenEvidence企业级权限控制
openevidence-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
388
该系统为OpenEvidence(一个AI驱动的临床决策支持平台)提供了企业级的基于角色访问控制(RBAC)。它严格管理对敏感数据(包括PHI相关数据集和医学文献)的访问权限,确保符合HIPAA等法规要求。系统为管理员、临床医生、研究人员等不同角色设置了精细的权限,用于查询、数据导出和机构配置,从而维护一个安全且可审计的数据环境。
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开放证据临床API示例
openevidence-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本模块提供OpenEvidence API的最小化工作示例,适用于构建临床智能应用。用户可以执行复杂的临床查询来获取最佳治疗建议、根据病患背景检查药物相互作用,以及查找来自权威医疗机构(如ACC/AHA)的最新指南。是开发循证医疗决策支持系统的理想工具。
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OpenEvidence SDK安装与认证
openevidence-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本指南详细介绍了OpenEvidence SDK/API的安装和身份验证过程。它涵盖了环境配置、SDK安装(支持Node.js或Python)以及使用代码示例验证API连接。适用于需要将医疗AI能力整合到新系统,实现临床决策支持和循证查询的开发场景。
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OpenEvidence多环境配置指南
openevidence-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程,核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境,用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志,以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence可观测性监控系统
openevidence-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本工具提供OpenEvidence系统的可观测性监控,用于跟踪临床证据查询的性能和合规性。关键指标包括查询响应时间、证据时效性、引用准确率和审计日志完整性,确保医疗信息检索的及时性和可靠性,符合HIPAA等监管要求。
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OpenEvidence API 限速与重试策略
openevidence-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本指南展示了如何为关键的医疗健康API实现健壮的限速和重试机制。它使用令牌桶模式管理不同的服务调用限制(如临床查询、证据综合),并涵盖了指数退避和批量处理策略,确保在高并发和网络波动下,临床决策支持系统的稳定性和数据检索的可靠性。
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OpenEvidence临床参考架构
openevidence-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
本文档提供了OpenEvidence的参考架构,用于构建医疗领域的临床决策支持系统(CDS)。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志,以及优化点护理工作流的性能,确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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OpenEvidence网络钩子集成指南
openevidence-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了完整的OpenEvidence网络钩子集成文档和代码示例。学习如何订阅实时事件(如查询完成、证据更新、新引文添加),确保临床决策支持系统保持最新状态。利用这些钩子触发下游审计工作流,实现即时数据同步。
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