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Extracts medical entities (Diseases, Medications, Procedures) from unstructured clinical text using regex and simple rules (or LLM wrappers).
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/swaruplab/operon --skill clinical-nlp-extractor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。
Install and run the BD Rhapsody™ Sequence Analysis Pipeline (v3.0) on a shared cluster or remote Linux server with no root and no container runtime. Covers the self-contained install bundle, reference archives, FASTQ manifests, per-library YML generation, SLURM array execution, outputs, sample-tag demultiplexing, and the failure modes that cost hours — wrong Sample_Tags_Version on nuclei runs, uncapped Maximum_Threads, node-local scratch, and pinning a stale `latest` bundle.
Advanced single-cell multi-omics analysis including scRNA-seq, scCITE-seq, scATAC-seq, and TARGET-seq. Use when analyzing single-cell data, cell type identification, trajectory analysis, differential expression, UMAP/clustering, integrating protein and RNA modalities (TotalVI), or working with Scanpy, Seurat, scvi-tools. Includes workflows for MPN, hematologic malignancies, megakaryocyte biology.
Detects differential alternative splicing between conditions using rMATS-turbo (binomial LRT on junction counts), leafcutter (Dirichlet-multinomial GLM on intron clusters), MAJIQ V3 deltapsi/HET (Bayesian posterior on LSVs), SUPPA2 (empirical-null on TPM-derived PSI), or Shiba (junction-imbalance-corrected, 2025 SOTA at low coverage). Reports FDR-corrected significance and delta PSI effect sizes. Tools differ in statistical model, annotation dependence, calibration regime, and replicate-count requirements. Use when comparing splicing patterns between treatment groups, tissues, or disease states.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | clinical-nlp-extractor |
| description | Extracts medical entities (Diseases, Medications, Procedures) from unstructured clinical text using regex and simple rules (or LLM wrappers). |
| measurable_outcome | Execute skill workflow successfully with valid output within 15 minutes. |
| allowed-tools | ["read_file","run_shell_command"] |
The Clinical NLP Skill converts free-text clinical notes into structured data. It identifies key medical entities like problems/diagnoses, medications, and procedures.
User: "Extract entities from this note."
Agent Action:
python3 Skills/Clinical/Clinical_NLP/entity_extractor.py \
--text "Patient has diabetes type 2. Prescribed Metformin 500mg. No chest pain." \
--output entities.json