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A deep learning toolkit for healthcare AI: EHR (MIMIC, eICU, OMOP), clinical text, signals and imaging. 30+ models, reproducible pipelines.
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58 项开源技能，覆盖完整的医学研究全生命周期。由医生构建，基于真实出版物测试。
AI 翻译
个人 GitHub 账号下公开仓库的所有者可以登录并验证所有权，自行管理介绍，无需管理员批准。
登录并生成验证文件，在 30 分钟内将其提交到此仓库的默认分支。其他分支或分叉仓库中的文件无效。然后在下方检查文件，即可无需管理员批准直接管理项目。请保留文件以维持管理权限。
如需登录，将前往登录页面。登录后请回到此处，再次点击所选的验证按钮。
在项目文件夹中运行 /nomorevibe verify，即可验证所有权并自行管理介绍。
一分钟完成验证Asistente para crear, definir y comprobar indicadores de calidad y seguridad del paciente (PWA docente, sin dependencias)
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取自仓库 README
正在加载完整 README。
查看完整 README ↗PWA estática (HTML/CSS/JS puro, sin dependencias ni CDN, funciona sin conexión) para crear, definir y comprobar indicadores de calidad y seguridad del paciente, paso a paso, como en el curso «Auditorías para la Mejora de la Seguridad del Paciente. Del Mapa de Riesgos a la Mejora Continua».
Asistente en seis pasos: del hallazgo del Mapa de Riesgos al indicador, caracterización (tipo y forma de cálculo), definición operativa, comprobación de su calidad (SMART, válido, fiable, útil, con pilotaje), muestra (enlazando con Tamaño Muestral) y ficha imprimible. Además: indicador compuesto con su desglose, cuadro de indicadores exportable a Excel, copia de seguridad e importación, enlace para compartir un indicador, «Aprende», glosario y «Ponte a prueba». Los datos se guardan solo en el dispositivo.
Servir la carpeta y abrir index.html:
python3 -m http.server 8766
Tests de la lógica y del Excel:
node tests/logic.test.mjs
Documentación técnica y decisiones: ver CLAUDE.md.
Aplicación desarrollada por:
Área de Gestión Sanitaria Sur de Córdoba · Andalucía. De libre uso con fines docentes y divulgativos. No sustituye el criterio profesional.