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OpenEvidence临床证据部署集成
openevidence-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境,用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案,整个流程支持审计日志记录和数据静态加密,确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence企业级权限控制
openevidence-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
387
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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OpenEvidence临床证据SDK模式
openevidence-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式,旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制,特别适用于医疗健康领域,确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。
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ClinVar 变异临床意义查询
clinvar-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
442
查询ClinVar数据库以获取变异临床意义,通过网页/API访问、FTP批量下载并注释VCF,辅助基因组医学解读。
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DNAnexus 云基因组集成
dnanexus-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
412
通过 DNAnexus 云基因组平台开发 app/applet、管理 FASTQ/BAM/VCF 等数据、运行工作流,并使用 dxpy 自动化脚本,支撑生物医学流水线。
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系统化文献综述助手
literature-review
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
70
采用多数据库、系统化流程开展文献综述,核实引用、支持APA/Nature等样式,并生成 AI 结构图,输出专业的 Markdown/PDF 文档,适用于医学、科学与工程研究。
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DICOM 医疗影像工具
pydicom
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
272
Pydicom 提供 Python 接口,方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件,支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成,适用于医学影像分析和放射科应用。
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PrimeKG精准医学图谱查询
primekg
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
188
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系,辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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DNAnexus 云基因组集成
dnanexus-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
257
通过 DNAnexus 云基因组平台开发 app/applet、管理 FASTQ/BAM/VCF 等数据、运行工作流,并使用 dxpy 自动化脚本,支撑生物医学流水线。
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PrimeKG精准医学图谱查询
primekg
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
136
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系,辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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DICOM 医疗影像工具
pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Pydicom 提供 Python 接口,方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件,支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成,适用于医学影像分析和放射科应用。
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临床深度学习管道构建工具
pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
118
PyHealth是一个模块化的Python工具包,专用于利用复杂的医疗数据构建深度学习流程。它提供标准化的五阶段工作流(数据集→任务→模型→训练器→指标),支持处理电子健康记录、生理信号和医学影像。用户可以利用它来训练复杂的临床预测模型,如预测死亡率、再入院率或药物推荐,并包含医疗编码映射功能(如ICD、ATC)。
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