Medical

healthcare-phi-compliance aide à examiner les applications de santé pour détecter les risques liés aux PHI/PII dans les modèles de données, les API, les journaux et les chemins d’accès. Utilisez-le pour vérifier la classification des données, le contrôle d’accès, le chiffrement, les pistes d’audit et les vecteurs de fuite courants dans le cadre d’HIPAA, de DISHA, du RGPD et d’autres besoins d’audit de sécurité connexes.

healthcare-emr-patterns est une skill pratique pour la conception EMR/EHR dans le domaine des soins de santé. Elle couvre les workflows de consultation patient, la saisie des notes cliniques, les contrôles de médication, la mise en évidence des résultats de laboratoire, les pistes d’audit, l’intégration CDSS et une saisie des données médicales pensée d’abord pour l’accessibilité, afin de sécuriser les workflows des cliniciens.

healthcare-eval-harness est un cadre d’évaluation de la sécurité des patients pour les déploiements d’applications de santé. Il aide les équipes à vérifier la précision du CDSS, l’exposition des PHI, l’intégrité des données, le comportement des flux cliniques et la conformité des intégrations avant mise en production. Les échecs critiques bloquent le déploiement, ce qui en fait un outil utile pour healthcare-eval-harness dans l’évaluation de modèles et les garde-fous de sécurité CI.

healthcare-cdss-patterns aide les développeurs backend à créer une logique CDSS déterministe pour les contrôles de médicaments, la validation des doses, les scores cliniques et la gravité des alertes. Il privilégie des moteurs de décision à fonctions pures pour les workflows proches des DME, ce qui facilite les tests, la validation et l’intégration des règles de sécurité patient.

La skill treatment-plans aide à générer des plans de traitement médicaux concis, orientés cliniciens, au format LaTeX / prêt à convertir en PDF. Elle couvre la médecine générale, la réadaptation, la santé mentale, les maladies chroniques, les soins périopératoires et la prise en charge de la douleur, avec des objectifs SMART, des interventions fondées sur les preuves, des citations minimales et une mise en forme soucieuse des contraintes de conformité. Idéale pour treatment-plans en rédaction technique et pour une documentation de soins structurée.

pyhealth vous aide à construire des pipelines de deep learning pour le domaine clinique et la santé avec un workflow Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics. Utilisez ce skill pyhealth pour MIMIC-III/IV, eICU, OMOP, SleepEDF, ChestXray14, EHRShot, la prédiction, la recommandation de médicaments, le staging du sommeil, le codage ICD, les événements EEG et le mapping des codes médicaux.

iso-13485-certification aide les équipes de dispositifs médicaux à préparer la documentation de certification ISO 13485:2016. Utilisez-la pour l’analyse des écarts, la rédaction du Manuel qualité, des procédures requises, des instructions de travail, du contenu du Medical Device File et la préparation aux audits. Elle est particulièrement utile pour la rédaction technique et pour une documentation SMQ prête à la certification.

imaging-data-commons vous aide à interroger et télécharger des données publiques d’imagerie du cancer du NCI Imaging Data Commons avec idc-index. Utilisez-le pour travailler avec imaging-data-commons sur des jeux de données CT, IRM, PET et pathologie, notamment pour la recherche de métadonnées, l’aperçu dans le navigateur, les vérifications de licence et les workflows d’analyse de données ou d’entraînement IA. Aucune authentification requise.

clinical-reports est une compétence de rédaction structurée pour les comptes rendus de cas cliniques, les rapports diagnostiques, les rapports d’essais cliniques et la documentation patient. Elle prend en charge les workflows CARE, ICH-E3, HIPAA, FDA et ICH-GCP, avec des modèles clairs et des consignes pour produire une rédaction clinique précise, anonymisée et prête à publier.

La skill clinical-decision-support génère des documents CDS prêts à publier pour l’industrie pharmaceutique, la recherche clinique et la synthèse des preuves. Utilisez-la pour l’analyse de cohortes de patients stratifiées par biomarqueur, les rapports de recommandation thérapeutique et les algorithmes de décision avec un raisonnement de type GRADE, un cadrage statistique et une sortie LaTeX/PDF. Idéale pour l’aide à la décision clinique structurée, pas pour l’usage au lit du patient.