القائمة
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills- --skill radgpt-radiology-reporterيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
Operate MedSAM2 for promptable segmentation of 3D medical images and medical videos, including CT lesion propagation, MRI volumes, RECIST-guided prompts, efficient CPU-oriented variants, training, and 3D Slicer integration. Use when generating or validating volumetric masks from sparse prompts or propagating masks through image slices or video frames.
Build reproducible healthcare imaging pipelines with Project MONAI for DICOM, NIfTI, pathology, and multidimensional imaging tasks including preprocessing, augmentation, training, sliding-window inference, evaluation, model bundles, labeling, and deployment. Use when implementing medical image classification, segmentation, registration, detection, generative, or foundation-model workflows in PyTorch.
Operate Google TxGemma prediction and chat models for therapeutic property prediction across small molecules, proteins, nucleic acids, diseases, targets, and cell lines. Use when formatting Therapeutics Data Commons tasks, choosing TxGemma model size or variant, running local or Model Garden inference, fine-tuning on private therapeutic data, or evaluating TxGemma in drug-discovery workflows.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | radgpt-radiology-reporter |
| description | Radiology Reporter |
| keywords | ["radiology","report-generation","patient-friendly","summarization","explanation"] |
| measurable_outcome | Generate a patient-friendly explanation of a radiology report with <1% hallucination rate within 30 seconds. |
| license | MIT |
| metadata | {"author":"Stanford Medicine","version":"1.0.0"} |
| compatibility | [{"system":"Python 3.9+"}] |
| allowed-tools | ["run_shell_command","read_file"] |
An LLM-based agent designed to summarize and explain complex radiology reports for patients and clinicians.
User: "Explain this chest X-ray report to the patient."
Agent Action:
python -m radgpt.explain --report ./report.txt --target_audience patient