임상 의사결정 지원 연구·평가 문서화

무엇을 해주나

임상 의사결정 지원(CDS) 연구에서 필요한 문서와 검증 산출물을 표준 템플릿과 로컬 스크립트로 만들어 줍니다.

• 의도된 사용·한계 선언문, 산출물 헤더(버전·소유자·승인 경계 등) 자동 점검
• GRADE 근거 프로파일 체크리스트 완결성 검증(확실성 등급 자체는 사람이 판단)
• 집계 단위 코호트 표 생성(최소 셀 임계값·1·2차 억제 적용)
• 생존분석 계획 검증(시간 0점, 경쟁위험, 검열, 추정량, 비례위험 가정)
• 집계 혼동행렬 기반 모델·바이오마커 성능 평가(Wilson 신뢰구간, 캘리브레이션 갭, 하위군 차이)
• 비식별화 절차 체크리스트, 의사결정 로직 추적 매트릭스

모든 스크립트는 표준 라이브러리만 사용하며 네트워크·API 키·LLM 호출이 없습니다. 개별 환자 행, 식별자, 자유서술, 영상·유전체 데이터는 입력 단계에서 거부합니다.

중요: 진단, 치료 결정, 용량 계산, 트리아지, 실시간 임상 운영에는 절대 사용할 수 없다고 스킬 자체가 명시합니다.

이런 분께 추천

• 임상 연구자·의학통계학자로서 SAP(통계분석계획)와 보고 지침 준수 문서를 정리해야 하는 분
• 의료 AI 스타트업에서 TRIPOD+AI, PROBAST+AI, STARD-AI 등 보고 체계를 갖추려는 분
• 병원 IRB·데이터 거버넌스 담당자로서 비식별화·공개 억제 정책 문서를 표준화하려는 분
• 규제 문서(FDA CDS 가이던스, ICH E6(R3)/E9 맥락) 초안을 정리하는 RA/QA 담당자

활용 예시

1. 모델 성능 리포트: 외부검증 코호트의 집계 혼동행렬만 넘겨 model_biomarker_evaluation.py를 돌리면 민감도·특이도에 Wilson 구간이 붙고 하위군 표본이 작은 셀은 자동 억제된 표가 나옵니다.
2. 근거 프로파일 감사: 심사자가 제출한 GRADE 표에 비뚤림 위험·비일관성·근거 출처 ID가 빠진 항목을 evidence_profile_check.py가 목록으로 뽑아 줍니다.
3. 생존분석 계획 사전 점검: 시간 0점과 불멸시간 편향, 경쟁위험 처리, RMST 대체 분석이 명시되었는지 survival_plan_validator.py로 프로토콜 확정 전에 확인합니다.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/clinical-decision-support 폴더를 내 ~/.claude/skills/clinical-decision-support/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.