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临床数据文本去标识化

deidentify-a-dataset
maziyarpanahi/openmed
362
该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。
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临床文本去标识化处理

deidentifying-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
339
本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII，支持多种方法（如日期偏移）。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时，完全保护患者隐私，符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。
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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp
maziyarpanahi/openmed
235
该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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日志PHI脱敏与安全防护

enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士，用于防止受保护的健康信息（PHI）泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行，通过正则表达式脱敏结构化标识符（如SSN、邮箱），并使用模型处理自由文本PHI，确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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基于泄漏门的去标识化评估

evaluating-with-leakage-gates
maziyarpanahi/openmed
257
用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。
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提取临床生物医学实体

extracting-clinical-entities
maziyarpanahi/openmed
320
用于从临床医学文本中执行实体的命名实体识别 (NER)。它可以提取疾病、药物、解剖结构、基因和蛋白质等结构化生物医学实体，并提供实体的精确字符范围和模型置信度得分。是构建专业、隐私优先的临床自然语言处理 (NLP) 流程的关键工具。
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去标识化泄漏检测门禁

gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
279
该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化（召回率下降）或是否泄露了关键的个人身份信息（PHI）。通过失败构建，确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并，从而防止数据泄露。
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设备端隐私信息模型选择

pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
215
本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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OpenMed设备端本地部署指南

running-openmed-ondevice
maziyarpanahi/openmed
233
本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。
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本地文本摘要生成器

text-summarizer
NVIDIA/SkillSpector
173
本工具利用本地自然语言处理（NLP）技术，将长篇文档浓缩成简洁的摘要。它完全在本地设备上运行，无需任何网络连接或外部API调用，从而确保了最高级别的数据隐私性，非常适合离线环境和处理敏感数据。
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网站GDPR合规审计

audit-rgpd-site-internet
lawve-ai/awesome-legal-skills
131
对网站进行系统性GDPR合规审计，涵盖十大板块及22项附件，包括法律声明、Cookie横幅、数据收集表单、隐私政策、追踪器和数据跨境传输等。输出结构化审计报告，包含风险等级、关键问题及优先建议，适用于DPO和合规顾问。
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阿塞拜疆欧盟网站隐私审计

az-eu-website-privacy-audit
lawve-ai/awesome-legal-skills
174
对网站进行阿塞拜疆个人数据法及欧盟GDPR/ePrivacy合规审计，盘点隐私政策、Cookie横幅、同意流程等材料，并逐项对照法定要求评分。输出业务易懂的灯色摘要和带条款引用的律师级核查表，适用于.az域名或面向阿塞拜疆/欧盟用户的网站。
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