clinical-decision-support
Prepara e valida documentos para pesquisa clínica, como perfis de evidências e coortes. Foca em documentação de pesquisa, não em atendimento ao paciente.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a organizar e verificar documentos de pesquisa sobre como tomar decisões clínicas. Ela cria relatórios para estudos, mas não para usar em pacientes de verdade.
Quando usar
- ✓Ao planejar um estudo sobre como ajudar médicos a tomar decisões.
- ✓Ao documentar a qualidade das evidências para uma pesquisa clínica.
- ✓Ao criar tabelas com dados agrupados para análise, sem usar informações de pacientes reais.
Exemplo do que pedir para a IA
“Gere um modelo de relatório para avaliar o desempenho de um modelo de decisão clínica em pesquisa.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta usa modelos pré-definidos e scripts para gerar documentos. Ela garante que todas as informações necessárias para pesquisa estejam presentes e formatadas corretamente, mas não analisa dados de pacientes.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill clinical-decision-supportOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/clinical-decision-support/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Pesquisa e Avaliação de Suporte à Decisão Clínica
Limite de Segurança Rígido
Esta habilidade produz apenas artefatos de pesquisa, avaliação, documentação e governança.
Nunca a use para:
- diagnosticar ou classificar uma pessoa;
- recomendar, selecionar, sequenciar, iniciar, parar ou modificar tratamento;
- calcular ou comunicar uma dose específica para o paciente;
- triar, priorizar, alarmar, alertar ou determinar urgência;
- tomar ou automatizar uma decisão clínica específica para o paciente;
- dar suporte à operação clínica à beira do leito, no ponto de atendimento ou em tempo real;
- substituir o julgamento profissional ou um sistema clínico validado e autorizado;
- reivindicar autorização da FDA, conformidade regulatória, conformidade com HIPAA ou conformidade legal.
Se uma solicitação puder afetar o cuidado de uma pessoa, interrompa o fluxo de trabalho e encaminhe o assunto a um profissional de saúde licenciado usando sistemas localmente validados e apropriadamente autorizados. Não redirecione para outra habilidade para cuidados específicos do paciente.
Em Escopo
- Declarações de uso pretendido e limitações para artefatos de pesquisa
- Estruturas de tabelas de coorte agregadas com controles de divulgação
- Planos de análise estatística e revisão de planos de análise de sobrevivência
- Avaliação de desempenho de modelo agregado ou biomarcador
- Checklists transparentes de perfil de evidência GRADE
- Rastreabilidade da fonte de evidência e lógica de decisão
- Checklists de processo de desidentificação
- Documentação de justiça, subgrupo, calibração, incerteza, validação externa, monitoramento, controle de mudanças, auditoria e fatores humanos
Os resultados permanecem rascunhos até que humanos qualificados os aprovem. A orientação de relatórios melhora a transparência; não estabelece qualidade do estudo, utilidade clínica, segurança, eficácia, autorização ou conformidade.
Porta de Dados
Antes de qualquer script:
- Peça ao revisor humano responsável para confirmar e documentar que a entrada é sintética ou agregada. Scripts não podem estabelecer isso a partir de nomes de campos ou metadados declarados.
- Rejeite linhas de pacientes, registros, narrativas, identificadores, texto livre, datas ligadas a pessoas, imagens, formas de onda ou sequências genômicas.
- Mantenha os arquivos de origem locais. Não busque URLs, chame APIs, leia variáveis de ambiente ou envie dados para um modelo.
- Defina os limites de divulgação antes de produzir tabelas.
- Registre a proveniência, data de corte dos dados, população, exclusões, dados ausentes e transformações.
Os scripts limitam o tamanho do arquivo, grupos, linhas e comprimento do texto. Eles rejeitam caminhos semelhantes a URLs e chaves comuns de nível de linha. Esses controles reduzem o uso indevido acidental; não são uma determinação de privacidade.
Cabeçalho de Artefato Obrigatório
Todo artefato deve incluir visivelmente:
artifact_type, título, versão, status, proprietário, data e resumo de mudanças;- propósito pretendido, usuários pretendidos, escopo da população agregada e papel da decisão;
- todos os usos proibidos do limite rígido;
- nível de dados e confirmação de que nenhum PHI ou linha bruta foi fornecido;
- limitações, incerteza e modos de falha previsíveis;
- status de validação externa e aplicabilidade a subgrupos;
- papéis de revisão humana, status de conclusão e limite de aprovação;
- citações de origem com versões ou datas;
- expectativas de monitoramento, controle de mudanças, aposentadoria e auditoria;
- a declaração: Não para cuidado do paciente ou uso clínico em tempo real.
Comece a partir de assets/artifact_intended_use_template.json.
Fluxo de Trabalho
1. Enquadre a Pergunta de Pesquisa
- Defina o estimando ou alvo de avaliação antes de visualizar os resultados.
- Distinga perguntas descritivas, prognósticas, preditivas, de precisão diagnóstica e causais.
- Pré-especifique desfechos, origem do tempo, horizonte, subgrupos, pontos de corte, tratamento de dados ausentes, multiplicidade e análises de sensibilidade.
- Separe achados exploratórios de análises confirmatórias.
2. Selecione o Artefato
| Necessidade | Ativo | Script |
|---|---|---|
| Revisão de uso pretendido/governança | assets/artifact_intended_use_template.json |
scripts/validate_cds_artifact.py |
| Perfil de evidência GRADE | assets/evidence_profile_template.json |
scripts/evidence_profile_check.py |
| Avaliação de modelo/biomarcador agregado | assets/aggregate_model_evaluation_template.json |
scripts/model_biomarker_evaluation.py |
| Tabela de coorte agregada | assets/aggregate_cohort_table_template.json |
scripts/cohort_table_generator.py |
| Plano de análise de sobrevivência | assets/survival_analysis_plan_template.json |
scripts/survival_plan_validator.py |
| Matriz de rastreabilidade de lógica | assets/decision_logic_traceability_template.json |
scripts/decision_logic_traceability.py |
…
Perguntas frequentes
Posso usar isso para ajudar um paciente agora?
Não, esta ferramenta é estritamente para pesquisa e documentação. Ela não pode ser usada para diagnóstico, tratamento ou qualquer decisão que afete um paciente em tempo real.
Ela analisa dados de pacientes?
Não, ela só trabalha com dados que foram anonimizados ou são de natureza agregada (resumos). Ela rejeita informações que possam identificar um paciente.
O que são 'artefatos'?
Artefatos são os documentos e relatórios que a ferramenta cria para organizar e validar informações de pesquisa, como planos de análise ou perfis de evidência.
Detalhes
Descrição original do autor
Prepares and validates research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Supports aggregate or synthetic research documentation and traceability, excluding patient care and live clinical operation.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 51 mil
- Posição no ranking
- #1848
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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