Clinical Decision Support 说明文档

# 临床决策支持技能 面向制药和临床研究领域医疗专业人员的专业临床决策支持文档。 ## 快速入门 此技能支持生成三种类型的临床文档： 1. **个体患者治疗计划** - 针对特定患者的个性化方案 2. **患者队列分析** - 具有结果的生物标志物分层组分析 3. **治疗建议报告** - 基于证据的临床指南 所有文档均生成为紧凑、专业的 LaTeX/PDF 文件。 ## 目录结构 clinical-decision-support/ ├── SKILL.md # 主要技能定义 ├── README.md # 本文件 │ ├── references/ # 临床指导文档 │ ├── patient_cohort_analysis.md │ ├── treatment_recommendations.md │ ├── clinical_decision_algorithms.md │ ├── biomarker_classification.md │ ├── outcome_analysis.md │ └── evidence_synthesis.md │ ├── assets/ # 模板和示例 │ ├── cohort_analysis_template.tex │ ├── treatment_recommendation_template.tex │ ├── clinical_pathway_template.tex │ ├── biomarker_report_template.tex │ ├── example_gbm_cohort.md │ ├── recommendation_strength_guide.md │ └── color_schemes.tex │ └── scripts/ # 分析和生成工具 ├── generate_survival_analysis.py ├── create_cohort_tables.py ├── build_decision_tree.py ├── biomarker_classifier.py └── validate_cds_document.py ## 示例用例 ### 创建患者队列分析 > 分析 45 名按 PD-L1 表达分层（ 使用 GRADE 方法为 HER2 阳性转移性乳腺癌创建基于证据的治疗建议 ### 构建临床路径 > 生成具有 TIMI 风险评分的急性胸痛管理临床决策算法 ## 关键特性 - **GRADE 方法论**：证据质量分级（高/中/低/极低） - **建议强度**：强（1 级）与条件（2 级） - **生物标志物整合**：基因组、表达和分子亚型分类 - **统计分析**：Kaplan-Meier、Cox 回归、对数秩检验 - **指南一致性**：NCCN、ASCO、ESMO、AHA/ACC 整合 - **专业输出**：0.5 英寸页边距，颜色编码框