透過整合基因組、臨床和治療數據，對精準醫療進行全面的患者分層。給定疾病/狀況、基因組數據（種系變異、體細胞突變、表達）和可選的臨床參數，執行跨 9 個階段的多階段分析，涵蓋疾病消歧、遺傳風險評估、疾病特異性分子分層、藥物基因組分析、共病/DDI 風險、路徑分析、臨床證據和指南映射、臨床試驗匹配和綜合結果預測。產生定量精準醫學風險評分 (0-100)，包括風險等級分配（低/中/高/極高）、治療演算法（第一/第二/第三行）、藥物基因組學指導、臨床試驗配對和監測計畫。當臨床醫生詢問癌症、代謝、心血管、神經或罕見疾病的患者風險分層、治療選擇、預後預測或個人化治療策略時使用。
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來源：mims-harvard/tooluniverse。
Transform patient genomic and clinical profiles into actionable risk stratification, treatment recommendations, and personalized therapeutic strategies. Integrates germline genetics, somatic alterations, pharmacogenomics, pathway biology, and clinical evidence to produce a quantitative risk score with tiered management recommendations.
| Cancer + mutations + stage | "Breast cancer, BRCA1 mut, ER+, HER2-, stage II" | disease=breastcancer, mutations=[BRCA1], biomarkers={ER:+, HER2:-}, stage=II | | Metabolic + biomarkers + PGx | "T2D, HbA1c 8.5, CYP2C19 2/2" | disease=T2D, biomarkers={HbA1c:8.5}, pgx={CYP2C19:poormetabolizer} |
| CVD risk profile | "High LDL 190, SLCO1B15, family hx MI" | disease=CVD, biomarkers={LDL:190}, pgx={SLCO1B1:5}, familyhx=positive | | Rare disease + variant | "Marfan, FBN1 c.4082G>A" | disease=Marfan, mutations=[FBN1 c.4082G>A], diseasetype=rare | | Neuro risk | "Alzheimer risk, APOE e4/e4, age 55" | disease=AD, genotype={APOE:e4/e4}, clinical={age:55} |
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npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-precision-medicine-stratification透過整合基因組、臨床和治療數據，對精準醫療進行全面的患者分層。給定疾病/狀況、基因組數據（種系變異、體細胞突變、表達）和可選的臨床參數，執行跨 9 個階段的多階段分析，涵蓋疾病消歧、遺傳風險評估、疾病特異性分子分層、藥物基因組分析、共病/DDI 風險、路徑分析、臨床證據和指南映射、臨床試驗匹配和綜合結果預測。產生定量精準醫學風險評分 (0-100)，包括風險等級分配（低/中/高/極高）、治療演算法（第一/第二/第三行）、藥物基因組學指導、臨床試驗配對和監測計畫。當臨床醫生詢問癌症、代謝、心血管、神經或罕見疾病的患者風險分層、治療選擇、預後預測或個人化治療策略時使用。 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-precision-medicine-stratification 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
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