case-summary

bởi nvidia

Chuẩn bị một bản tóm tắt ca lâm sàng đầy đủ cho bệnh nhân từ các điểm cuối FHIR. Sử dụng khi được yêu cầu tóm tắt bệnh nhân, tổng hợp ca bệnh, hoặc chuẩn bị cho hội đồng khối u.

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.
============================================================

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…