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OpenEvidence参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供面向临床 AI 的 OpenEvidence 分层参考架构，涵盖项目结构、缓存与审计客户端、PHI 过滤服务、FHIR/CDS Hooks 集成以及类型化配置管理，帮助设计合规医疗应用。

临床 AI SDK 模式集

openevidence-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导如何使用 OpenEvidence SDK 构建临床 AI 决策支持，包括单例客户端、类型化查询构建器、响应转换器与缓存策略，确保可靠的证据分级与性能表现。

临床决策支撑文档

clinical-decision-support

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面向药企与临床研究者，生成涵盖生物标志物分层队列分析、GRADE分级治疗建议等内容的出版级临床决策支持文档，含统计、循证与合规要求。

临床试验数据库查询

clinicaltrials-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 ClinicalTrials.gov API v2 按疾病、药物、地点、赞助商或状态查询试验，按 NCT 编号提取详细数据并导出用于研究分析、患者匹配或试验监控。

PyHealth 医疗 AI 工具包

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PyHealth 提供面向电子病历、信号、影像与编码数据的临床预测模型开发、训练、评估与部署能力，包含标准化数据集、任务、模型与解释、校准等模块，适合医疗 AI 场景。

临床治疗方案编写

treatment-plans

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

产出3～4页的精简LaTeX/PDF治疗方案，涵盖各专科，聚焦SMART目标、循证干预与HIPAA合规，配套AI生成图示以增强视图表达。

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