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Ground CXR findings using the trained MI2 adapter. Returns per-finding positive/possible/negative calls for the agent to use when writing the report.
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/microsoft/healthcareai-examples --skill ground-adapter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。
Ground CXR findings using MI2 zero-shot classification. Returns per-finding probabilities bucketed into positive/possible for the agent to use when writing the report.
Entry point for the MedImageInsight plugin, covering the getting-started walkthrough, how the skills work, what MI2 is, and troubleshooting.
Read a chest X-ray end-to-end: ground findings with MedImageInsight, then write a structured radiologist report (Indication, Technique, Findings, Impression). Invoke for any "write/draft a CXR report" request.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | ground-adapter |
| description | Ground CXR findings using the trained MI2 adapter. Returns per-finding positive/possible/negative calls for the agent to use when writing the report. |
| argument-hint | - image_path: required file path or http(s) URL to the CXR image (PNG or JPEG) - head: optional adapter head — "mlp" (default) or "svm" |
Calls the trained MI2 adapter and returns per-finding positive/possible/negative calls. Does not write a report — the agent produces the report using the write-report skill after grounding.
mcp_medimageinsig_adapter_classify call per image.Resolve the image. If image_path is an http(s) URL, pass it through to the tool unchanged — do NOT download it, curl it, or turn it into a local file; the MCP server fetches URLs itself. Otherwise it is a local path: the MCP tool runs in a different working directory, so if it is not absolute, resolve it via realpath; if it can't be resolved, ask the user.
Call the adapter. Call mcp_medimageinsig_adapter_classify with file_path = absolute path and head = the caller's value if provided (otherwise omit; defaults to mlp). One call per image.
Read the results. The adapter returns {label: "positive" | "possible" | "negative"}, already bucketed using per-class operating points fit during training (Youden-J for rule-in, sens90 for rule-out). No further thresholding.
Return the findings. Return the positive and possible labels. Omit negatives. Do not write a report. The agent decides what to do next.