什麼是 tooluniverse-adverse-event-detection?
使用 FDA FAERS 數據、藥物標籤、不成比例分析(PRR、ROR、IC)和生物醫學證據檢測和分析藥物不良事件訊號。產生帶有證據分級的定量安全訊號評分 (0-100)。用於上市後監測、藥物警戒、藥物安全評估、不良事件調查和監管決策支援。 來源:mims-harvard/tooluniverse。
使用 FDA FAERS 數據、藥物標籤、不成比例分析(PRR、ROR、IC)和生物醫學證據檢測和分析藥物不良事件訊號。產生帶有證據分級的定量安全訊號評分 (0-100)。用於上市後監測、藥物警戒、藥物安全評估、不良事件調查和監管決策支援。
透過命令列快速安裝 tooluniverse-adverse-event-detection AI 技能到你的開發環境
來源: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.
使用 FDA FAERS 數據、藥物標籤、不成比例分析(PRR、ROR、IC)和生物醫學證據檢測和分析藥物不良事件訊號。產生帶有證據分級的定量安全訊號評分 (0-100)。用於上市後監測、藥物警戒、藥物安全評估、不良事件調查和監管決策支援。 來源:mims-harvard/tooluniverse。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-adverse-event-detection使用 FDA FAERS 數據、藥物標籤、不成比例分析(PRR、ROR、IC)和生物醫學證據檢測和分析藥物不良事件訊號。產生帶有證據分級的定量安全訊號評分 (0-100)。用於上市後監測、藥物警戒、藥物安全評估、不良事件調查和監管決策支援。 來源:mims-harvard/tooluniverse。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-adverse-event-detection 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/mims-harvard/tooluniverse