·tooluniverse-adverse-event-detection
{}

tooluniverse-adverse-event-detection

FDA FAERS 데이터, 약물 라벨, 불균형 분석(PRR, ROR, IC) 및 생물의학 증거를 사용하여 약물 부작용 신호를 탐지하고 분석합니다. 증거 등급을 통해 정량적 안전 신호 점수(0-100)를 생성합니다. 시판 후 감시, 약물 감시, 약물 안전성 평가, 부작용 조사 및 규제 결정 지원에 사용됩니다.

97설치·2트렌드·@mims-harvard

설치

$npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-adverse-event-detection

tooluniverse-adverse-event-detection 설치 방법

명령줄에서 tooluniverse-adverse-event-detection AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치

  1. 터미널 열기: 터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다
  2. 설치 명령어 실행: 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-adverse-event-detection
  3. 설치 확인: 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

출처: mims-harvard/tooluniverse.

Automated pipeline for detecting, quantifying, and contextualizing adverse drug event signals using FAERS disproportionality analysis, FDA label mining, mechanism-based prediction, and literature evidence. Produces a quantitative Safety Signal Score (0-100) for regulatory and clinical decision-making.

Differentiation from tooluniverse-pharmacovigilance: This skill focuses specifically on signal detection and quantification using disproportionality analysis (PRR, ROR, IC) with statistical rigor, produces a quantitative Safety Signal Score (0-100), and performs comparative safety analysis across drug classes. The pharmacovigilance skill provides broader safety profiling without the same depth of signal detection...

CRITICAL: This is the core of the skill. For each top adverse event (at least top 15-20), calculate PRR, ROR, and IC with 95% confidence intervals.

FDA FAERS 데이터, 약물 라벨, 불균형 분석(PRR, ROR, IC) 및 생물의학 증거를 사용하여 약물 부작용 신호를 탐지하고 분석합니다. 증거 등급을 통해 정량적 안전 신호 점수(0-100)를 생성합니다. 시판 후 감시, 약물 감시, 약물 안전성 평가, 부작용 조사 및 규제 결정 지원에 사용됩니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.

인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-adverse-event-detection
카테고리
{}데이터 분석
인증됨
최초 등록
2026-02-20
업데이트
2026-03-10

Browse more skills from mims-harvard/tooluniverse

빠른 답변

tooluniverse-adverse-event-detection이란?

FDA FAERS 데이터, 약물 라벨, 불균형 분석(PRR, ROR, IC) 및 생물의학 증거를 사용하여 약물 부작용 신호를 탐지하고 분석합니다. 증거 등급을 통해 정량적 안전 신호 점수(0-100)를 생성합니다. 시판 후 감시, 약물 감시, 약물 안전성 평가, 부작용 조사 및 규제 결정 지원에 사용됩니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.

tooluniverse-adverse-event-detection 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-adverse-event-detection 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/mims-harvard/tooluniverse