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医疗健康人工智能工具

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PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。

临床病历系统开发最佳实践

healthcare-emr-patterns

affaan-m/everything-claude-code

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。

医疗健康安全评估系统

healthcare-eval-harness

affaan-m/everything-claude-code

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。

临床深度学习流程工具

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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。

Abridge集成错误诊断指南

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本指南是Abridge临床文档集成环境的综合故障排除手册。它详细涵盖了认证、EHR连接、音频流、病历生成以及FHIR数据校验等一系列常见错误，帮助开发者和技术人员快速定位和解决AI驱动的临床工作流问题。

环境式临床文档自动化

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本工作流实现了Abridge端到端的临床文档记录流程。它能够捕获病患诊疗过程中的环境语音，进行实时语音转录，利用生成式AI将口述内容结构化为标准医疗记录（如SOAP、病史记录）。此外，还能自动生成诊断和操作编码（ICD-10, CPT），并将结构化数据直接推送到电子病历系统，大幅减少人工录入时间。

Abridge环境AI临床文档生成

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本示例提供了一个最小化的工作模型，展示了Abridge环境下的AI临床文档自动化流程。用户可以通过模拟一次完整的诊疗会话，提交对话记录，系统将自动生成高度结构化的临床病历（包括主诉、病史、评估等），并提取相关的ICD/CPT编码，适用于测试医疗信息系统集成和AI数据结构化能力。

Abridge EHR集成与认证配置

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本指南详细介绍了Abridge临床AI平台认证和集成凭证的设置流程。它指导用户如何连接到主要的电子健康记录系统（如Epic、Athena），通过OAuth 2.0和FHIR R4标准，实现安全、合规的嵌入式AI文档记录功能。

临床AI本地开发环境搭建

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本技能旨在搭建一个完整的本地开发环境，用于测试和迭代临床人工智能集成。它使用本地FHIR服务器模拟电子健康记录（EHR），并结合合成患者数据，确保开发流程在安全、隔离的环境中进行，无需使用任何真实患者的隐私信息（PHI）。

临床AI部署准备清单

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这是一个用于评估和确保临床AI系统（如Abridge）在受监管的医疗环境中部署就绪的综合清单。它涵盖了HIPAA合规性、业务伙伴协议（BAA）、电子病历（EHR）集成验证（如FHIR R4）、稳健的基础设施安全（TLS 1.3、密钥管理）等关键方面，并提供了完整的上线验证和回滚流程。

临床AI系统集成参考架构

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本文档提供了完整的参考架构蓝图，用于指导将环境AI（Abridge）系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准，以及与Epic/Athena等主流电子病历系统（EHR）的合规集成流程。

Abridge集成迁移与升级指南

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本指南详细说明了Abridge API版本升级和不同电子病历记录系统（EHR）之间的迁移流程。内容涵盖了从V1到V2的零停机升级策略，并提供了高风险、多步骤的临床数据迁移方案，旨在确保在系统切换过程中临床文档数据的连续性和完整性。

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