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AI原生元数据与溯源追踪

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sickn33/antigravity-awesome-skills

AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。

医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code

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。

医疗数据HIPAA合规指南

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affaan-m/everything-claude-code

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。

临床报告撰写与规范化

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能旨在提供专业、全面的医疗报告撰写支持，覆盖病例报告、诊断报告、临床试验报告和病历记录等。它严格要求遵循HIPAA、FDA和ICH-GCP等监管标准，并强制利用AI生成科学图表，确保文档具备高度的准确性、完整性和可发布性。

医疗治疗方案撰写

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该工具可为所有临床科室生成高度聚焦、证据支持的医疗治疗方案（LaTeX/PDF格式）。方案强调简洁性、可操作性和HIPAA合规性，适用于慢性病管理、康复治疗和精神卫生等领域，确保制定结构化的护理路径，并自动纳入AI生成的科学示意图。

Abridge医疗AI持续集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Abridge 调试证据收集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于为Abridge支持工单和故障排除收集全面的、符合HIPAA标准的诊断证据。它会自动脱敏（Redact）所有受保护的健康信息（PHI），收集环境配置、API连接状态、近期错误日志和会话诊断，帮助技术支持人员快速定位问题。

Abridge AI医疗云部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文档提供了将Abridge临床AI集成部署到符合HIPAA标准的云基础设施的完整蓝图。内容涵盖了医疗级部署的最佳实践，包括使用BAA覆盖的服务（如GCP Cloud Run），通过GCP Secret Manager进行密钥管理，以及实现VPC网络隔离，确保最高级别的数据安全。适用于需要严格合规性的医疗AI项目。

Abridge EHR集成与认证配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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临床AI集成规范

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本模式集提供了生产级的Abridge临床AI集成解决方案。它创建了类型安全的客户端封装，实现了严格的HIPAA合规审计日志（确保不记录PHI），并内置了指数退避重试机制和专业的错误处理。适用于构建安全、可靠且符合行业标准的医疗AI应用。

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