clinical-trial-protocol-skill
為醫療器材與藥物生成臨床試驗方案。支援模組化路徑設計、研究整合,以及符合監管文件的草擬需求。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
共找到 146 個技能
為醫療器材與藥物生成臨床試驗方案。支援模組化路徑設計、研究整合,以及符合監管文件的草擬需求。
自動化臨床報告生成,包括符合 CARE 指南的病例報告、診斷總結、臨床試驗文件 (CSR/SAE) 及病人筆記,並確保法規合規性。
提供用於藥物開發的 AI 就緒數據集、基準測試與分子預測工具,涵蓋 ADME、毒性、藥物-目標交互作用及分子生成任務。
自動化檢索 PubMed 科學文獻並生成生物醫學研究的平實語言摘要。
全方位 Python 醫療 AI 工具包,用於臨床數據處理、醫學編碼轉換,以及開發用於 EHR、生理訊號和臨床預測任務的深度學習模型(如 RETAIN 與 Transformer)。
使用 Google Gemini 處理與生成多媒體內容。支援音訊轉錄、影像辨識、影片分析、PDF 解析及 AI 圖像生成,具備超長上下文窗口,適用於複雜的多模態 AI 任務。
加速在 Lovable 上進行臨床與醫療應用開發。專為 OpenClaw 臨床黑客松參與者設計,提供臨床 MVP 開發與安全合規實踐。
全面的 AI 文本檢測框架。透過詞彙分析、結構模式、模型指紋與技術後設資料比對,精準辨識 AI 生成內容與寫作痕跡。
根據最新文獻驗證研究想法的新穎性。適用於用戶詢問「查新」、「有沒有人做過」或需要確認方法原創性時。
Helm Chart 開發與部署的快速參考工具,提供 Kubernetes 模板語法與自動化部署建議。
撰寫並格式化科學論文。支援 IMRAD 結構、常見引用格式(APA, AMA, Vancouver)及標準報告規範(CONSORT, STROBE, PRISMA)。
引導式統計分析,包含測試選擇、假設檢定、效能分析及 APA 格式報告,適用於學術與實驗研究。