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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 個開源技能，涵蓋完整的醫學研究全生命週期。由醫師打造，於真實出版物上測試。
AI 翻譯
個人 GitHub 帳號下公開儲存庫的擁有者可以登入並驗證所有權，自行管理介紹，無需管理員核准。
登入並產生驗證檔案，在 30 分鐘內將其提交至此儲存庫的預設分支。其他分支或分叉儲存庫中的檔案無效。然後在下方檢查檔案，即可無需管理員核准直接管理專案。請保留檔案以維持管理權限。
如需登入，將前往登入頁面。登入後請回到此處，再次點擊所選的驗證按鈕。
在專案資料夾中執行 /nomorevibe verify，即可驗證所有權並自行管理介紹。
一分鐘完成驗證Asistente para crear, definir y comprobar indicadores de calidad y seguridad del paciente (PWA docente, sin dependencias)
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取自儲存庫 README
正在載入完整 README。
檢視完整 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.