case-summary

tarafından nvidia

Bir hastanın FHIR uç noktalarından tam bir klinik vaka özeti hazırlayın. Bir hastayı özetlemesi, vaka derlemesi veya tümör kuruluna hazırlık istendiğinde kullanın.

npx skills add https://github.com/nvidia/dgx-spark-playbooks --skill case-summary

Prepare a complete case summary for $ARGUMENTS

Use your fhir-basics skill to query the FHIR endpoints. Use your clinical-knowledge skill to flag abnormal values and identify relevant clinical context.

Steps

  1. Find the patient -- Query GET /Patient?name={name}&_count=5 or GET /Patient?_count=1 for "first patient". Extract id, full name, birthDate, gender.

  2. Get active conditions -- Query GET /Condition?patient={id}&clinical-status=active. Extract each condition's display name, SNOMED/ICD code, onset date, and verification status. Also query for resolved conditions and list them separately (they provide clinical history context).

  3. Get recent labs -- Query GET /Observation?patient={id}&category=laboratory&_sort=-date&_count=50. "Recent" means the most recent value for each distinct LOINC code within the past 12 months. For each lab, report: name, value, unit, date, and whether it's normal/abnormal per the clinical-knowledge skill. If the Observation includes a referenceRange, use that for flagging.

  4. Get recent vitals -- Query GET /Observation?patient={id}&category=vital-signs&_sort=-date&_count=20. For blood pressure, handle the component Observation format (LOINC 85354-9 panel with systolic/diastolic in component[]). Report the most recent BP, heart rate, BMI, temperature.

  5. Get current medications -- Query GET /MedicationRequest?patient={id}&status=active. For each medication, report: drug name, dosage text, and drug class (per clinical-knowledge skill). Organize by drug class when possible.

  6. Get recent encounters (optional but adds context) -- Query GET /Encounter?patient={id}&_sort=-date&_count=5. Report type, date, and reason if available. This shows how recently the patient was seen.

  7. Compile the case summary with these sections:

    • Demographics: Name, age (calculated from birthDate), gender, address if available
    • Active Conditions: With codes and onset dates
    • Resolved Conditions (if any): Brief list for clinical history
    • Recent Labs: Grouped by category (metabolic, lipids, renal, hematology), abnormal values highlighted
    • Recent Vitals: Most recent BP, HR, BMI
    • Current Medications: With drug class annotations
    • Clinical Flags: Any abnormal values, potential care gaps (e.g., diabetic patient without A1c in 12 months, hypertensive with uncontrolled BP), or comorbidity patterns worth noting
  8. Disclaimer: "This summary is auto-generated from FHIR data for research and operational use. Verify all information before clinical decision-making."

Output Format

============================================================
PATIENT CASE SUMMARY
============================================================
Generated: {date/time}
Source: {FHIR endpoint URL}

DEMOGRAPHICS
  Name:     {full name}
  Age:      {age} years (DOB: {birthDate})
  Gender:   {gender}

ACTIVE CONDITIONS ({count})
  1. {display} (SNOMED {code}) -- onset {date}
  2. ...

RESOLVED CONDITIONS ({count})
  1. {display} -- resolved

RECENT LABS (most recent per test, past 12 months)
  Metabolic:
    HbA1c:          {value}% ({date})     ⚠ ABOVE TARGET (>7.0%)
    Fasting Glucose: {value} mg/dL ({date}) -- Normal
  Renal:
    Creatinine:     {value} mg/dL ({date}) -- Normal
    eGFR:           {value} mL/min ({date}) -- Normal
  Lipids:
    LDL:            {value} mg/dL ({date})  ⚠ ELEVATED (>100)
    ...

RECENT VITALS
  Blood Pressure: {systolic}/{diastolic} mmHg ({date})
  Heart Rate:     {value} bpm ({date})

CURRENT MEDICATIONS ({count})
  Diabetes:
    - Metformin 1000mg twice daily
  Antihypertensive:
    - Lisinopril 20mg daily
  Statin:
    - Atorvastatin 40mg daily

CLINICAL FLAGS
  ⚠ HbA1c 9.2% indicates poor glycemic control (CMS122 gap)
  ⚠ LDL 165 mg/dL above target for diabetic patient
  ✓ On statin therapy (appropriate for diabetes + elevated LDL)
  ✓ On ACE inhibitor (appropriate for diabetes + hypertension)

============================================================
Disclaimer: This summary is auto-generated from FHIR data
for research and operational use. Verify all information
before clinical decision-making.
============================================================

nvidia tarafından daha fazla skill

compileiq-debug
nvidia
Bir şeyler yanlış olduğunda kullanın: Search() takılıyor, tüm değerlendirmeler INVALID_SCORE döndürüyor, puanlar iyileşmiyor, her yapılandırma aynı sayıyı döndürüyor, ptxas hataları…
create-github-pr
nvidia
gh CLI kullanarak GitHub pull request'leri oluşturun. Kullanıcı yeni bir PR oluşturmak, kodu incelemeye göndermek veya bir pull request açmak istediğinde kullanın. Tetikleyici anahtar kelimeler -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Diğer açık sorunları tarayarak, belirli bir PR'ın da düzeltebileceği veya yanlışlıkla bozabileceği sorunları bulur. Dosya:satır… ile bitişik düzeltme fırsatlarını ve çelişki risklerini çıktı olarak verir.
fhir-basics
nvidia
Ajanlara FHIR R4 API'lerinin nasıl çalıştığını, hangi kaynakların mevcut olduğunu, arama parametreleriyle nasıl sorgulanacağını ve tüm yanıt formatlarının nasıl doğru şekilde ayrıştırılacağını öğretir…
compileiq-validate-result
nvidia
Bir arama tamamlandıktan SONRA ve herhangi bir hızlandırma talep etmeden veya bir ACF göndermeden ÖNCE kullanın. dump_results CSV dosyasını yükler, en iyi K adayı (tek amaçlı) çıkarır…
changelog-audit
nvidia
Bir sürüm öncesinde Warp CHANGELOG.md dosyasını denetle: kayıp girdileri kurtar, kullanıcı etkisine göre sırala, girdi dilini iyileştir, satır kaydırma yap ve (sürüm dalı modunda) karşılaştırmayı artır…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
NeMo Relay dinamik eklenti yükleyicilerini, manifestolarını, Rust yerel SDK'larını, gRPC işçi protokolünü, Python işçi SDK'sını, dokümantasyonu, testleri ve sürüm iş akışı kapsamını korur
dgx-diagnose
nvidia
Yaygın DGX Station GB300 sorunlarını teşhis edin — CUDA çökmeleri, yanlış GPU hedefleme, vLLM/SGLang konteyner hataları, MIG durumu sorunları, NVLink/Fabric Manager hataları,…