跳到正文
cccskills
免费在 GitHub 公开中文介绍

healthcare-emr-patterns

为电子病历中的诊疗记录、处方和检验结果界面提供设计指导。涵盖药物相互作用警告、异常值显示、签署后记录锁定、追补记录与审计历史,并兼顾患者安全和录入便利。

原文查看原文说明

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.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 设计诊疗流程
  • 实现药物相互作用警告
  • 显示检验结果中的异常值
  • 管理已签署记录与追补记录

中文介绍

功能

healthcare-emr-patterns 汇总以患者安全为优先的电子病历界面设计指引,涵盖诊疗记录、处方和检验结果。内容包括从主诉、检查、诊断、处方到签署的纵向布局,以及始终显示患者信息的顶部区域。还涉及药物相互作用、过敏和剂量检查、异常值警告、临床决策支持系统集成及处方 PDF 生成。

适用场景

适合构建医疗应用的诊疗流程,或审查录入界面与警告设计。也可梳理签署后锁定原记录、将补充内容保存为独立记录,以及记录修改人和修改时间的审计历史。键盘操作和屏幕阅读器标签等内容可用于评估录入便利性。

使用示例

  • “设计从主诉到签署均在同一页面完成的诊疗流程。”
  • “整理发现严重药物相互作用时的警告和例外处理。”
  • “在检验结果界面加入异常值提示和前次结果比较。”

注意事项

严重相互作用默认阻止开具处方,例外情况需要医生记录理由。重要警告不得自动消失,状态也不能仅通过颜色表达。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确说明用于设计诊疗流程、处方、检验结果显示和审计历史。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供界面结构、用药检查顺序、签署后追加记录规则及具体示例。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好明确要求严重相互作用时阻止处方、记录例外理由,并禁止编辑已签署记录。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足提及药物数据库和临床决策支持系统集成,但没有安装或连接步骤。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月19日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md6.6 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Healthcare EMR Development Patterns

Patterns for building Electronic Medical Record (EMR) and Electronic Health Record (EHR) systems. Prioritizes patient safety, clinical accuracy, and practitioner efficiency.

When to Use

  • Building patient encounter workflows (complaint, exam, diagnosis, prescription)
  • Implementing clinical note-taking (structured + free text + voice-to-text)
  • Designing prescription/medication modules with drug interaction checking
  • Integrating Clinical Decision Support Systems (CDSS)
  • Building lab result displays with reference range highlighting
  • Implementing audit trails for clinical data
  • Designing healthcare-accessible UIs for clinical data entry

How It Works

Patient Safety First

Every design decision must be evaluated against: "Could this harm a patient?"

  • Drug interactions MUST alert, not silently pass
  • Abnormal lab values MUST be visually flagged
  • Critical vitals MUST trigger escalation workflows
  • No clinical data modification without audit trail

Single-Page Encounter Flow

Clinical encounters should flow vertically on a single page — no tab switching:

Patient Header (sticky — always visible)
├── Demographics, allergies, active medications
│
Encounter Flow (vertical scroll)
├── 1. Chief Complaint (structured templates + free text)
├── 2. History of Present Illness
├── 3. Physical Examination (system-wise)
├── 4. Vitals (auto-trigger clinical scoring)
├── 5. Diagnosis (ICD-10/SNOMED search)
├── 6. Medications (drug DB + interaction check)
├── 7. Investigations (lab/radiology orders)
├── 8. Plan & Follow-up
└── 9. Sign / Lock / Print

Smart Template System

interface ClinicalTemplate {
  id: string;
  name: string;             // e.g., "Chest Pain"
  chips: string[];          // clickable symptom chips
  requiredFields: string[]; // mandatory data points
  redFlags: string[];       // triggers non-dismissable alert
  icdSuggestions: string[]; // pre-mapped diagnosis codes
}

Red flags in any template must trigger a visible, non-dismissable alert — NOT a toast notification.

Medication Safety Pattern

User selects drug
  → Check current medications for interactions
  → Check encounter medications for interactions
  → Check patient allergies
  → Validate dose against weight/age/renal function
  → If CRITICAL interaction: BLOCK prescribing entirely
  → Clinician must document override reason to proceed past a block
  → If MAJOR interaction: display warning, require acknowledgment
  → Log all alerts and override reasons in audit trail

Critical interactions block prescribing by default. The clinician must explicitly override with a documented reason stored in the audit trail. The system never silently allows a critical interaction.

Locked Encounter Pattern

Once a clinical encounter is signed:

  • No edits allowed — only an addendum (a separate linked record)
  • Both original and addendum appear in the patient timeline
  • Audit trail captures who signed, when, and any addendum records

UI Patterns for Clinical Data

Vitals Display: Current values with normal range highlighting (green/yellow/red), trend arrows vs previous, clinical scoring auto-calculated (NEWS2, qSOFA), escalation guidance inline.

Lab Results Display: Normal range highlighting, previous value comparison, critical values with non-dismissable alert, collection/analysis timestamps, pending orders with expected turnaround.

Prescription PDF: One-click generation with patient demographics, allergies, diagnosis, drug details (generic + brand, dose, route, frequency, duration), clinician signature block.

Accessibility for Healthcare

Healthcare UIs have stricter requirements than typical web apps:

  • 4.5:1 minimum contrast (WCAG AA) — clinicians work in varied lighting
  • Large touch targets (44x44px minimum) — for gloved/rushed interaction
  • Keyboard navigation — for power users entering data rapidly
  • No color-only indicators — always pair color with text/icon (colorblind clinicians)
  • Screen reader labels on all form fields
  • No auto-dismissing toasts for clinical alerts — clinician must actively acknowledge

Anti-Patterns

  • Storing clinical data in browser localStorage
  • Silent failures in drug interaction checking
  • Dismissable toasts for critical clinical alerts
  • Tab-based encounter UIs that fragment the clinical workflow
  • Allowing edits to signed/locked encounters
  • Displaying clinical data without audit trail
  • Using any type for clinical data structures

Examples

Example 1: Patient Encounter Flow

Doctor opens encounter for Patient #4521
  → Sticky header shows: "Rajesh M, 58M, Allergies: Penicillin, Active Meds: Metformin 500mg"
  → Chief Complaint: selects "Chest Pain" template
    → Clicks chips: "substernal", "radiating to left arm", "crushing"
    → Red flag "crushing substernal chest pain" triggers non-dismissable alert
  → Examination: CVS system — "S1 S2 normal, no murmur"
  → Vitals: HR 110, BP 90/60, SpO2 94%
    → NEWS2 auto-calculates: score 8, risk HIGH, escalation alert shown
  → Diagnosis: searches "ACS" → selects ICD-10 I21.9
  → Medications: selects Aspirin 300mg
    → CDSS checks against Metformin: no interaction
  → Signs encounter → locked, addendum-only from this point

Example 2: Medication Safety Workflow

Doctor prescribes Warfarin for Patient #4521
  → CDSS detects: Warfarin + Aspirin = CRITICAL interaction
  → UI: red non-dismissable modal blocks prescribing
  → Doctor clicks "Override with reason"
  → Types: "Benefits outweigh risks — monitored INR protocol"
  → Override reason + alert stored in audit trail
  → Prescription proceeds with documented override

Example 3: Locked Encounter + Addendum

Encounter #E-2024-0891 signed by Dr. Shah at 14:30
  → All fields locked — no edit buttons visible
  → "Add Addendum" button available
  → Dr. Shah clicks addendum, adds: "Lab results received — Troponin elevated"
  → New record E-2024-0891-A1 linked to original
  → Timeline shows both: original encounter + addendum with timestamps

评价

还没有评价。欢迎分享你的使用感受。

评论

无需登录即可发表。欢迎分享使用感受、提问,或说明在哪些环境下无法运行。

还没有评论。来写第一条吧。

提交后会立即公开。请勿填写邮箱、电话等个人信息。URL 最多 2 个。

0 / 1000 字

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

同一仓库的技能

accessibility

免费有简介AI 评分 100分

依据WCAG 2.2设计和检查Web、iOS及Android界面,核查读屏标签、键盘操作、配色对比度和操作目标尺寸,使界面支持辅助技术。

  • 为纯图标按钮添加说明
  • 检查键盘操作与模态框焦点
  • 检查对比度与操作目标尺寸
affaan-m/ECC28.7万2026年10月21日 更新

agent-architecture-audit

免费有简介AI 评分 80分

从指令、记忆、工具执行和界面显示等十二个层面排查人工智能代理故障,依据代码和日志梳理原因,按严重程度列出问题并提出修复方案。

  • 排查仅在应用内出现的故障
  • 调查旧对话混入回答的原因
  • 核对工具漏执行或虚报执行
affaan-m/ECC28.7万2026年10月21日 更新

agent-eval

免费有简介AI 评分 80分

用实际开发任务比较多个编程智能体,记录成功率、可获取的API费用、耗时和重复运行的稳定性,为工具选型及更新后的性能评估提供数据。

  • 用实际开发任务比较智能体
  • 采用新工具或模型前进行评估
  • 检查智能体更新后的性能
affaan-m/ECC28.7万2026年10月21日 更新

agent-harness-construction

免费有简介AI 评分 100分

设计和调整AI智能体使用的工具、输入与返回格式,明确出错后的恢复、重试和停止条件,管理上下文信息量,并以完成率、重试次数和成功任务成本评估改进。

  • 设计智能体工具及输入格式
  • 明确工具结果与下一步行动
  • 制定安全重试与停止条件
affaan-m/ECC28.7万2026年10月21日 更新

agent-introspection-debugging

免费有简介AI 评分 100分

根据错误信息和执行环境,分析AI代理反复失败或重复操作的原因。通过小范围、可撤销的恢复操作检验假设,并将结果与依据整理成可供交接的报告。

  • 诊断代理连续失败
  • 调查重复调用工具的循环
  • 检查上下文积累导致的输出退化
affaan-m/ECC28.7万2026年10月5日 更新

agent-introspection-debugging

免费有简介AI 评分 100分

在AI代理反复失败或重复操作时,记录错误与环境前提、排查原因,采取影响有限的恢复操作,并汇总结果和证据,为有依据的重试与交接提供支持。

  • 排查重复调用工具的原因
  • 调查对话膨胀导致的质量下降
  • 核对文件路径与环境差异
affaan-m/ECC28.7万2026年10月21日 更新

查看 affaan-m 的全部技能

报告此技能的问题