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OpenMed医疗生物医学NLP开发指南

building-with-openmed
maziyarpanahi/openmed
356
本技能是使用OpenMed构建临床和生物医学NLP管线的综合指南。OpenMed是一个本地优先的Python库，用于执行实体识别（NER）、受保护的健康信息（PHI）脱敏和FHIR导出，所有操作均在设备本地运行，无需网络调用。当您开始新的临床文本项目，需要选择合适的OpenMed能力（如零样本NER、审计或FHIR转换），或需要核心功能入口时，请使用本指南。
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批量导出FHIR数据用于分析

exporting-bulk-fhir
maziyarpanahi/openmed
136
用于从电子病历系统或FHIR数据仓库批量提取大规模（群体级）的临床文本记录。通过FHIR Bulk Data Access执行异步导出，获取NDJSON格式的数据流。该数据流设计用于分批传输给OpenMed进行脱敏处理和命名实体识别（NER）分析，是数据分析流程的起点。
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临床实体至FHIR R4导出

exporting-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
329
该技能用于将OpenMed识别出的临床文本片段（NER输出）转换为结构化、符合FHIR R4标准的电子健康记录（EHR）资源。它提供构建CodeableConcept的机械帮助函数，支持SNOMED、LOINC、ICD-10等主流编码体系，确保数据具备高度的互操作性。
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临床实体到FHIR资源提取

extract-clinical-entities-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
297
该工具用于从合成或脱敏的临床文本中提取实体。它通过OpenMed识别关键的临床信息跨度，并将这些信息映射为符合FHIR R4标准的结构化资源（如Condition、Observation等）。这实现了实体提取与临床编码的分离，确保输出数据具备标准化和可互操作性。
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文档结构化检验报告提取

extracting-lab-tables
maziyarpanahi/openmed
284
本技能能够自动检测并从扫描图像、照片、CSV/TSV等多种来源提取结构化的实验室表格面板。它将复杂的视觉报告数据转化为干净的结构化行记录，包含检验项名称、数值、单位、参考范围和异常标记。该功能是准备医疗数据进行LOINC/UCUM编码和映射至FHIR资源的关键前置步骤。
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提取和处理FHIR R4临床记录

fetching-fhir-resources
maziyarpanahi/openmed
371
该技能用于从FHIR R4电子病历API（如Epic, Cerner）中提取和处理未结构化的临床病历和报告。它负责处理分页查询、解码Base64附件（PDF, TXT）以及提取叙事文本。随后，文本会被传递给OpenMed流程进行符合HIPAA标准的去标识化和自然语言处理分析，从而将原始临床记录转化为可分析的结构化洞察。
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合成临床数据生成工具

generating-synthea-data
maziyarpanahi/openmed
163
Synthea用于生成统计学上高度逼真、完全合成的患者记录，支持FHIR R4、C-CDA和CSV等多种格式。本工具为开发人员和研究人员提供安全、可共享的测试数据，可用于OpenMed流程测试、持续集成（CI）模拟或脱敏泄漏门测试集，确保零真实PHI风险。
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将观察值名称映射至LOINC代码

mapping-loinc
maziyarpanahi/openmed
155
本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称，映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型（成分、属性、时间、系统、量表、方法），来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务，支持US Core实验室结果和UCUM单位，确保代码的准确性和标准化。
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将OpenMed概念映射至SNOMED CT

mapping-to-snomed
maziyarpanahi/openmed
142
本技能用于将OpenMed提取的临床概念跨度（如疾病、解剖结构、手术等）映射到SNOMED CT标准术语集。它通过标准的FHIR R4接口，在用户提供的术语服务器上执行复杂的概念解析，支持获取层级复杂的临床代码、进行子类查询（ECL）或进行不同标准代码（如ICD-10到SNOMED）的转换。
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FHIR术语服务查询与编码

querying-terminology-service
maziyarpanahi/openmed
392
该技能用于连接OpenMed提取的文本实体与最终的FHIR编码输出。通过调用用户持牌的FHIR术语服务器，实现临床代码的验证、值集扩展、代码查询和系统间映射（如ICD-10到SNOMED）。确保文本跨度能被转化为结构化、经过标准确认的编码概念，是医疗数据互操作性的关键环节。
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临床病症列表重构与规范化

reconciling-problem-lists
maziyarpanahi/openmed
488
本技能用于处理从临床病历中提取的原始疾病和诊断提及。它负责解决同义词的冲突、排除患者否认或仅为假设的诊断，并为每个概念分配明确的临床状态（活跃、已解决或历史）。最终输出是一个标准化、去重且结构化的问题列表，适用于USCDI或FHIR标准。
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临床上下文状态解析

resolving-clinical-context
maziyarpanahi/openmed
371
该功能用于增强临床实体识别的准确性，通过引入否定、时态和不确定性（ConText）三个维度，判断病历实体是否为当前、已排除、历史或不确定的状态。这确保了原始的文本提及被提升为临床上准确的断言，是构建问题列表和实现精确病历记录的关键步骤。
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