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搜索 医疗 ，共找到 86 条记录
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蓝牙低功耗安全评估

performing-bluetooth-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
371
该技能用于对蓝牙低功耗（BLE）设备进行全面的安全审计。它通过枚举GATT服务和特征，发现物联网、医疗和智能家居设备中存在的漏洞。核心功能是标记出允许未加密或未认证访问敏感数据的读/写特征，帮助用户验证和加强设备的安全性。
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行业威胁态势评估工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
404
该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源等）进行全面的网络威胁态势评估。它能分析目标威胁行为者、攻击向量和MITRE ATT&CK战术，结合实时威胁情报，生成可操作的情报，支持企业风险管理和董事会级别的安全报告。
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医疗临床决策支持系统开发模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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医疗数据HIPAA合规指南

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供处理受保护健康信息（PHI）的综合合规框架。它指导开发人员如何进行数据分类、安全加固、访问控制和审计日志记录，确保软件在存储、传输或处理病患数据时严格遵守HIPAA规定，有效防止数据泄露。
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科学健康生活习惯指导

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24kchengYe/human-skill-tree
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本技能是一个基于科学证据的健康生活教练，涵盖睡眠卫生、营养基础、运动规划、压力管理和心理健康等核心领域。它采用行为改变科学和激励性访谈原则，帮助用户建立可持续的健康习惯。本指导旨在提供教育和动力支持，绝不替代专业的医疗诊断或治疗建议。
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ISO 13485认证文档助手

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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专为医疗器械制造商设计，提供完整的ISO 13485质量管理体系（QMS）文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析，生成质量手册、制定标准操作程序（SOP）等关键文件，确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求，助力顺利通过认证。
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pydicom DICOM 数据处理工具

pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 pydicom 3.0.2 读取、检查、写入与转换本地 DICOM 数据集及像素数据，涵盖元数据、传输语法、压缩插件、帧、私有元素与去标识化审查，并强调医疗隐私安全边界与受限的预检流程。
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PyHealth 临床深度学习

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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Abridge医疗AI持续集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行，重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描（确保HIPAA合规性）以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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