「ehr」の検索結果

Abbruchbedingung für autonome Loops: So weit wie möglich selbständig weiterarbeiten UND einen Loop erst beenden, wenn belegt ist, dass keine autonom ausführbare Aufgabe mehr vorliegt. Der bloße Eindruck "nichts mehr zu tun" reicht NICHT — er löst eine vierstufige Prüfkette aus (think/decide, _CONTROL/_DECISIONS, Gardener/USMC, decision-avatar/BYUM), die zuerst neue Aufgaben GEWINNEN muss, bevor der Loop enden darf. Jeder Kettenschritt meldet found/empty/unavailable statt eines binären Ergebnisses — "exhausted" gilt nur, wenn ALLE Quellen tatsächlich befragbar waren; ist mindestens eine Quelle unavailable, meldet der Skill "blind" statt "exhausted" und behauptet nichts Ungeprüftes. Nutze diesen Skill bei /work-autonomous, /waafap, "arbeite autonom weiter bis nichts mehr zu tun ist", als Goal-Bedingung innerhalb eines /loop, oder wenn geprüft werden soll, ob wirklich keine autonome Arbeit mehr übrig ist, bevor ein Loop/eine Session beendet wird.

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電子カルテの診療記録、処方、検査結果画面を設計するスキル。薬の相互作用警告や変更履歴、医療現場で入力しやすい画面の設計方針を整理します。

• 診療フローを設計したいとき
• 薬の相互作用警告を実装したいとき
• 検査結果の異常値を表示したいとき

Für Unternehmerverkehr 310 Abs. 1: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: unternehmerverkehr-310-abs1.

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Für Unternehmerverkehr 310 Abs. 1: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: unternehmerverkehr-abs1-schnellcheck-user.

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Implements HITECH Act privacy and security requirements including breach notification expansion, four-tier penalty structure, state attorney general enforcement authority, EHR meaningful use privacy conditions, and business associate direct liability. Keywords: HITECH Act, breach notification, penalty tiers, state AG enforcement, meaningful use, EHR privacy.

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Security-Scanner Agent fuer fabrikIQ und andere Projekte. Fuehrt umfassende Sicherheitspruefungen durch. Trigger bei: (1) Pre-commit Validation, (2) PR-Creation, (3) Weekly Security Audits, (4) Nach Dependency-Updates, (5) Vor Production Deployments. <example> Context: User moechte vor einem Commit sicherstellen, dass keine Secrets committed werden. user: "Ich will gleich committen. Pruefe mal auf Secrets." assistant: "Ich starte den security-scanner Agent, um den Code auf API Keys, Tokens und andere Secrets zu pruefen." <Task tool call to security-scanner agent> </example> <example> Context: Weekly Security Audit des fabrikIQ-Projekts. user: "Fuehre den woechentlichen Security-Scan durch." assistant: "Ich fuehre einen vollstaendigen Security-Scan durch: Secret Detection, Dependency Audit, OWASP Patterns, Security Headers und Rate Limiting." <Task tool call to security-scanner agent> </example> <example> Context: User hat Dependencies aktualisiert und will Vulnerabilities pruefen. user: "Ich habe npm update und pip install -U gemacht. Gibt es Sicherheitsprobleme?" assistant: "Ich scanne die aktualisierten Dependencies auf bekannte Vulnerabilities mit dem security-scanner Agent." <Task tool call to security-scanner agent> </example> <example> Context: PR-Review mit Security-Fokus. user: "Review den PR #42 auf Security-Probleme." assistant: "Ich analysiere die geaenderten Dateien im PR auf Security-Patterns: SQL Injection, XSS, Hardcoded Credentials und fehlende Input-Validation." <Task tool call to security-scanner agent> </example>

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Persistente dateibasierte Planung für mehrstufige Arbeit mit KI-Agenten. Hält task_plan.md, findings.md und progress.md auf dem Datenträger; Lebenszyklus-Hooks speisen ausgewählten Planungskontext des Projekts ein. Die automatische Wiederherstellung liest nur die Planungsdateien des Projekts. Nur ein ausdrücklicher Aufruf von session-catchup.py --metadata darf lokale Sitzungsmetadaten desselben Projekts prüfen; --replay darf begrenzte, nonce-gerahmte Auszüge ausgeben. Der optionale Gate-Modus kann nur bei Unterstützung durch den Host eine Fortsetzung anfordern und führt niemals in Markdown angegebene Befehle aus. Der Skill hat keinen Netzwerk-Uploadpfad. Verwenden für Forschung oder Arbeit mit mehr als 5 Tool-Aufrufen.

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Define an Abridge reference architecture that separates vendor, EHR, identity, device, customer, and clinical authority boundaries. Use when reviewing an enterprise Abridge design. Trigger with "design the Abridge architecture".

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Für Fristen: Mehrparteienkonflikt und Interessenmatrix: prüft Frist, Form, Zuständigkeit und Eilbedarf; Ergebnis: Fristen- und Risikoampel. Fachgebiet: Aktenaufbereiter Strafrecht.

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Für Verjährungsverkürzung: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: verjaehrungsverkuerzung-verkaufsbedingungen.

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Für Verjährungsverkürzung: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: verjaehrungsverkuerzung.

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Für Unternehmerverkehr Schnellcheck: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

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Für Mehrsprachige AGB Check: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

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Für Mehrdeutigkeit 305c2: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Schnittstellenkarte mit Zuständigkeits- und Nachweisfragen.

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Für Verjährungsverkürzung: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: agb-verjaehrungsverkuerzung-maengel.

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Connect to a hospital's FHIR R4 server (Epic, Oracle Health/Cerner, MEDITECH, athenahealth, or any SMART-on-FHIR endpoint), pull a patient's clinical data and notes, and extract structured findings. Use when users say "connect to the EHR", "connect to Epic/Cerner", "pull notes for patient X", "what do the last 6 months of notes say about Y", or any task that starts from a live EHR rather than pasted text.

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Python library for healthcare ML on EHR data: process MIMIC-III/IV, eICU, OMOP-CDM; encode medical codes (ICD, ATC, NDC); build patient-level datasets; train Transformer, RETAIN, GRASP, MedBERT for mortality, drug recommendation, readmission, diagnosis prediction. Alternatives: FIDDLE (preprocessing), clinical-longformer (clinical NLP), ehr-ml (embeddings).

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End-to-end EHR predictive modeling pipeline with PyHealth, covering dataset loading, task definition, model training, evaluation, calibration, and clinical interpretation.

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Electronic health record analysis — phenotyping, missingness, bias, and observational study design with EHR data.

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EMR/EHR development patterns for healthcare applications. Clinical safety, encounter workflows, prescription generation, clinical decision support integration, and accessibility-first UI for medical data entry. Use when building EMR or EHR features such as encounter workflows, prescription generation, or clinical data entry UI.

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Extrahiert aus einem Chatverlauf (aktuelle Session oder Transkript-Dateien) einen wiederverwendbaren Skill — oder verbessert einen sehr ähnlichen existierenden Skill, statt ein Duplikat zu erzeugen. Nutze diesen Skill bei „mach daraus einen Skill", „das sollten wir als Skill festhalten", „extrahiere Skills aus diesem/alten Chatverläufen", „diese Arbeitsweise wiederverwendbar machen", oder bei `/skill-extract`. Deckt auch Bulk-Läufe über viele alte Transkripte ab (mit Datenreduktion über Subagenten). Für wiederkehrende AUTOMATISIERUNGEN (Cron/Schedule/Loop) stattdessen den Schwester-Skill workflow-extract nutzen.

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Genogramm-Arbeit: Familien-Beziehungsmuster erkennen und reflektieren. Mehrgenerationen-Perspektive, Genogramm-Symbole, Muster-Erkennung und Ressourcen in der Familiengeschichte.

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Builds and validates PyHealth clinical machine-learning pipelines for EHR, signals, imaging, and medical codes. Use for PyHealth dataset loading, MIMIC-III/IV, eICU or OMOP prediction tasks, patient-level evaluation, mortality/readmission/length-of-stay modeling, medication recommendation, sleep staging, Trainer checkpoints, and ICD/ATC/NDC/RxNorm mapping.

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Comprehensive healthcare AI toolkit for developing, testing, and deploying machine learning models with clinical data. This skill should be used when working with electronic health records (EHR), clinical prediction tasks (mortality, readmission, drug recommendation), medical coding systems (ICD, NDC, ATC), physiological signals (EEG, ECG), healthcare datasets (MIMIC-III/IV, eICU, OMOP), or implementing deep learning models for healthcare applications (RETAIN, SafeDrug, Transformer, GNN).

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