医疗健康 Skill技能列表
化学信息学数据处理技能Skill datamol
Datamol 是一个用于化学信息学的 Python 库，提供分子格式转换、标准化、描述符计算、指纹生成、聚类、3D 构象生成等功能，适用于药物发现和分子分析。关键词：化学信息学、药物研发、分子处理、Python、RDKit、SMILES、指纹、聚类、数据分析。
临床报告写作Skill clinical-reports
临床报告写作技能用于撰写全面的临床文档，包括病例报告、诊断报告、临床试验报告和患者文档。支持模板、法规合规（如HIPAA、FDA）和验证工具，适用于医疗保健、研究和监管提交。关键词：临床报告、医疗文档、法规合规、病例报告、诊断报告、临床试验、HIPAA、ICH-GCP、FDA、SOAP笔记。
ZINC数据库Skill zinc-database
ZINC数据库技能用于访问包含230M+可购买化合物的ZINC数据库，支持通过ZINC ID、SMILES、供应商代码等进行搜索，用于虚拟筛选、药物发现、结构相似性搜索、化合物检索和化学空间探索。关键词：ZINC数据库，虚拟筛选，药物发现，SMILES搜索，化合物检索，化学信息学。
开放靶点数据库Skill opentargets-database
这个技能用于查询开放靶点平台，系统识别和优先化治疗药物靶点，通过整合遗传学、组学、文献等数据，支持药物靶点发现、疾病关联分析、证据检索和药物信息查询。关键词：药物靶点发现、疾病关联、遗传证据、药物研发、生物信息学、靶点评估、药物重定位。
PyHealth医疗健康AI工具包Skill pyhealth
PyHealth是一个用于开发和部署医疗健康人工智能模型的综合性Python工具包。它专注于处理电子健康记录（EHR）、执行临床预测任务（如死亡率、再入院、药物推荐）、管理医学编码系统（如ICD、NDC、ATC）和分析生理信号（如EEG、ECG）。此工具包支持多种医疗数据集（如MIMIC-III/IV）和深度学习模型（如RETAIN、SafeDrug），旨在简化医疗AI应用的开发流程。关键词：医疗AI，临床数据，机器学习，EHR，病历编码，深度学习，医疗预测，PyHealth。
Pydicom医学影像处理库Skill pydicom
pydicom是一个Python库，专门用于处理DICOM格式的医学影像文件，支持读取、写入、修改、像素数据提取、元数据处理、文件匿名化、格式转换和压缩处理。适用于医学影像分析、PACS系统、放射学工作流程和医疗保健应用。关键词：医学影像、DICOM、Python、数据处理、图像分析、匿名化、PACS。
病理图像分析工具包Skill pathml
PathML 是一个用于计算病理学的 Python 工具包，支持全切片图像加载、预处理、机器学习模型训练和多参数成像数据分析，关键词包括：计算病理学、全切片图像、机器学习、图像分析、病理数据、医学影像。
药物化学过滤库Skill medchem
Medchem 是一个用于药物发现中分子过滤和优先化的 Python 库，提供多种规则和过滤器，如 Lipinski 规则、PAINS 过滤器、结构警报和复杂度指标，以高效筛选化合物。关键词：药物化学，分子过滤，规则应用，化合物筛选，药物研发
Datamol化学信息学技能Skill datamol
Datamol 是一个用于化学信息学的Python库，专注于标准药物发现。它提供对RDKit的轻量级、Pythonic包装，简化分子操作如SMILES解析、标准化、描述符计算、指纹生成、3D构象分析、聚类和支架提取。支持并行处理和云存储，返回原生的RDKit分子对象，与RDKit生态系统完全兼容。关键词：Python, RDKit, 化学信息学, 药物发现, 分子描述符, 3D构象, 聚类分析, 支架提取, 并行处理, 云存储。
药物发现搜索Skill drug-discovery-search
该技能是一个端到端药物发现平台，通过Valyu语义搜索API，使用自然语言查询，同时搜索ChEMBL、DrugBank、FDA药物标签和Open Targets等主要药物发现数据库。适用于药物研发、目标验证、化合物筛选、安全性和有效性研究等领域。关键词包括：药物发现、语义搜索、ChEMBL、DrugBank、药物开发、目标验证、化合物筛选。