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Parse trial protocols and patient data to produce criterion-level MET/NOT/UNKNOWN determinations with evidence and gaps for clinical trial screening tasks.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills- --skill trial-eligibility-agentコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
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.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | trial-eligibility-agent |
| description | Parse trial protocols and patient data to produce criterion-level MET/NOT/UNKNOWN determinations with evidence and gaps for clinical trial screening tasks. |
trial_id (NCT or sponsor ID) plus protocol text if not public.patient_summary narrative and optional patient_structured FHIR bundle.potentially_eligible, not_eligible, needs_more_information).README.md for API snippets (FHIR parsing, JSON schema) and dependency versions.Clinical/Trial_Matching/TrialGPT when retrieval/ranking is also needed.