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Diversos280 mil · #201

healthcare-emr-patterns

Ajuda seu agente a criar padrões de desenvolvimento para sistemas de saúde. Ele foca em segurança clínica, fluxos de atendimento e geração de prescrições. É útil ao construir funcionalidades de prontuários eletrônicos.

O que ela faz

Este código ajuda a criar sistemas de prontuários médicos eletrônicos (EMR/EHR) mais seguros e fáceis de usar. Ele foca em proteger os pacientes, garantir a precisão das informações e tornar o trabalho dos médicos mais eficiente.

Quando usar

  • ✓Ao construir o fluxo de atendimento de um paciente.
  • ✓Ao criar um sistema para receitar medicamentos com segurança.
  • ✓Ao desenhar formulários para entrada de dados médicos acessíveis.

Exemplo do que pedir para a IA

“Como posso garantir que o sistema de prontuário médico alerte sobre interações perigosas entre medicamentos?”

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

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/healthcare-emr-patterns/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/healthcare-emr-patterns/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ele estabelece regras claras, como sempre alertar sobre interações medicamentosas perigosas e nunca permitir que elas passem despercebidas. Também organiza o atendimento do paciente em uma única página para facilitar o acompanhamento.

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 affaan-m/ECC --skill healthcare-emr-patterns

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/healthcare-emr-patterns/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Padrões de Desenvolvimento de Prontuários Eletrônicos de Saúde (EMR)

Padrões para a construção de sistemas de Prontuário Eletrônico de Paciente (PEP) e Prontuário Eletrônico de Saúde (PES). Prioriza a segurança do paciente, a precisão clínica e a eficiência do profissional.

Quando Usar

  • Construção de fluxos de atendimento ao paciente (queixa, exame, diagnóstico, prescrição)
  • Implementação de anotações clínicas (estruturadas + texto livre + voz para texto)
  • Design de módulos de prescrição/medicação com verificação de interação medicamentosa
  • Integração de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (CDSS)
  • Construção de exibição de resultados de exames laboratoriais com destaque para valores de referência
  • Implementação de trilhas de auditoria para dados clínicos
  • Design de interfaces de usuário acessíveis na área da saúde para entrada de dados clínicos

Como Funciona

Segurança do Paciente em Primeiro Lugar

Toda decisão de design deve ser avaliada sob a ótica: "Isso poderia prejudicar um paciente?"

  • Interações medicamentosas DEVEM alertar, não passar silenciosamente
  • Valores laboratoriais anormais DEVEM ser visualmente sinalizados
  • Sinais vitais críticos DEVEM acionar fluxos de escalonamento
  • Nenhuma modificação de dados clínicos sem trilha de auditoria

Fluxo de Atendimento em Página Única

Os atendimentos clínicos devem fluir verticalmente em uma única página — sem troca de abas:

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

Sistema Inteligente de Modelos

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
}

Sinalizações vermelhas em qualquer modelo devem acionar um alerta visível e não dispensável — NÃO uma notificação "toast".

Padrão de Segurança de Medicação

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

Interações críticas bloqueiam a prescrição por padrão. O profissional de saúde deve explicitamente substituir com um motivo documentado, armazenado na trilha de auditoria. O sistema nunca permite silenciosamente uma interação crítica.

Padrão de Atendimento Bloqueado

Uma vez que um atendimento clínico é assinado:

  • Nenhuma edição permitida — apenas um adendo (um registro separado e vinculado)
  • Tanto o original quanto o adendo aparecem na linha do tempo do paciente
  • A trilha de auditoria captura quem assinou, quando e quaisquer registros de adendo

Padrões de UI para Dados Clínicos

Exibição de Sinais Vitais: Valores atuais com destaque para o intervalo normal (verde/amarelo/vermelho), setas de tendência em comparação com os anteriores, pontuações clínicas calculadas automaticamente (NEWS2, qSOFA), orientação de escalonamento em linha.

Exibição de Resultados Laboratoriais: Destaque para o intervalo normal, comparação com valores anteriores, valores críticos com alerta não dispensável, carimbos de data/hora de coleta/análise, pedidos pendentes com tempo esperado de resposta.

PDF de Prescrição: Geração com um clique contendo dados demográficos do paciente, alergias, diagnóstico, detalhes do medicamento (genérico + marca, dose, via, frequência, duração), bloco de assinatura do profissional.

Acessibilidade para a Área da Saúde

Interfaces de usuário na área da saúde têm requisitos mais rigorosos do que aplicativos web típicos:

  • Contraste mínimo de 4.5:1 (WCAG AA) — profissionais trabalham em iluminação variada
  • Alvos de toque grandes (mínimo de 44x44px) — para interação com luvas/com pressa
  • Navegação por teclado — para usuários avançados que inserem dados rapidamente
  • Nenhum indicador apenas de cor — sempre combine cor com texto/ícone (profissionais daltônicos)
  • Rótulos de leitor de tela em todos os campos de formulário
  • Sem "toasts" de alerta clínico que se auto-dispensam — o profissional deve reconhecer ativamente

Anti-Padrões

  • Armazenar dados clínicos no localStorage do navegador
  • Falhas silenciosas na verificação de interação medicamentosa
  • Notificações "toast" dispensáveis para alertas clínicos críticos
  • Interfaces de atendimento baseadas em abas que fragmentam o fluxo de trabalho clínico
  • Permitir edições em atendimentos assinados/bloqueados
  • Exibir dados clínicos sem trilha de auditoria

…

Perguntas frequentes

O que significa 'segurança do paciente em primeiro lugar'?

Significa que qualquer decisão de design deve ser pensada para evitar qualquer possibilidade de prejudicar o paciente, como alertar sobre medicamentos perigosos.

O que é um 'fluxo de encontro de página única'?

É uma forma de organizar as informações do atendimento do paciente em uma única tela, rolando de cima para baixo, sem precisar ficar trocando de abas ou páginas.

Por que é importante ter um 'registro de auditoria'?

Um registro de auditoria guarda um histórico de todas as alterações feitas nos dados do paciente, mostrando quem fez a alteração, quando e o que foi alterado, garantindo transparência e segurança.

Detalhes

Descrição original do autor

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.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#201
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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