Aperivue/medsci-skills

Agent Skills for medical research — literature search, reporting-guideline & citation checks, statistics, publication figures, submission. Works with Claude Code, Codex, Cursor & GitHub Copilot. Built by a physician-researcher, tested on real publications. MIT.

MedSci Skills – 概要

MedSci Skillsは、コーディングアシスタント（Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codexなど）が臨床研究プロジェクトの全ライフサイクル（文献検索から論文作成、さらには再現可能な医療AIモデルの構築まで）を推進できるようにするAgent Skillsのオープンソースコレクションです。

このリポジトリには、AIコーディングエージェントにインストール可能な59の即戦力「スキル」（小型で自己完結型のスクリプト）が含まれています。各スキルは、search-lit、clean-data、analyze-stats、check-reporting、verify-refs、make-figures、write-paper、scaffold-modelなど、特定の明確に定義されたステップを実行します。スキルは9つのプラグインカテゴリ（文献、データ、モデリング、分析、執筆、レビュー、投稿、プロジェクト、プレゼンテーション）にグループ化されており、ユーザーは必要な部分だけをインストールできます。

なぜ重要なのか

コンプライアンス第一 – すべての出力は、49の報告ガイドライン（STARD、PRISMA、STROBE、CLAIM、TRIPOD-AIなど）および引用整合性ツールに対してチェックを行う決定論的な「整合性ゲート」を通過します。これにより、生成された論文やモデルコードは投稿レベルの生物医学研究に適したものとなります。
モデルエンジニアリングレーン – バージョン5から、このツールキットは完全なPyTorchトレーニングリポジトリ（MONAI、nnU-Net、timm、torchvisionを使用）を構築し、リークのないデータ分割を強制し、モデルカードを生成し、スモークテストのフォワードパスを実行できるようになりました。これは診断AIではありません。研究者が再現可能なAIモデルを構築および監査するのを支援するものです。
エージェント中心 – スキルは、AIコーディングアシスタントから直接呼び出されるように設計されています（/orchestrate、/analyze-stats、/medsci-analysis:analyze-statsなど）。npx medsci-skills、GitHub CLI (gh skill)、またはClaude Codeプラグインマーケットプレイスのいずれからインストールしても、同じコードが機能します。
エンドツーエンドのデモ – リポジトリには、5つの完全なパイプライン（診断精度、メタ分析、疫学、CNNセグメンテーション、3-D外部検証）が含まれており、論文、図表、コンプライアンスチェックリスト、およびAIレーンの場合はトレーニングログと外部検証レポートを作成します。

主要コンポーネント

コンポーネント	機能	スキルの例
文献と探索	PubMed/Europe PMCの検索、全文取得、Zoteroとの同期、参考文献の監査。	`medsci-literature:search-lit`
データ準備	研究プロトコルの設計、サンプルサイズの計算、PHIの匿名化、CSV/Parquetのクリーニング、コードブックの構築。	`clean-data`
統計分析	R/Python統計の実行、フォレストプロット/ROCプロットの作成、再現可能なノートブックの生成。	`analyze-stats`
論文執筆	IMRaDセクションの生成、AI生成パターンの除去、引用のフォーマット。	`write-paper`
コンプライアンスとレビュー	EQUATORガイドラインとの照合、自己レビュー評価の実行、欠落項目のフラグ立て。	`check-reporting`, `self-review`
モデルエンジニアリング	論文に基づいたアーキテクチャの選択、PyTorchリポジトリの構築、リークチェックの実行、モデルカード/データシートの作成。	`scaffold-model`, `profile-imaging`
投稿パッケージング	論文、図表、チェックリストのバンドル、ICMJE/IRBフォームの記入、ジャーナルの提案。	`sync-submission`, `find-journal`
プレゼンテーション	PPTX/PDFのレンダリング、スキルバンドルの公開。	`present-paper`

一般的なユーザーワークフロー

論文投稿前監査 – ほぼ完成したドラフトに対して /self-review → /check-reporting → /verify-refs → /sync-submission を実行し、査読者スタイルのコメントリストとコンプライアンスチェックリストを取得します。
データから論文へ – クリーニング済みのデータセットから開始し、/clean-data → /analyze-stats → /make-figures → /write-paper → /check-reporting → /find-journal を呼び出して、分析コード、出版可能な図表、論文ドラフト、適切なジャーナルのリストを取得します。
システマティックレビュー / メタ分析 – /search-lit → /meta-analysis → /make-figures → /check-reporting をチェーンして、PRISMAプロトコル、抽出テーブル、プールされた推定値、論文ドラフトを作成します。
医療AIモデル研究 – モデルエンジニアリングレーンを使用：/choose-arch → /scaffold-model → /run-training → /profile-imaging → /evaluate → /check-reporting を実行して、再現可能なトレーニングリポジトリ、検証メトリクス、CLAIM準拠の監査を取得します。

インストールオプション（クイック）

ワンライナー (git不要): npx medsci-skills install [--enable-update-notify]
GitHub CLI (スキルプレビューと選択的インストール): gh skill install Aperivue/medsci-skills check-reporting
Claude Code プラグインマーケットプレイス: /plugin marketplace add Aperivue/medsci-skills
クラスルーム用ZIPインストーラー (GUIを好むユーザー向け)。

開発者

蔚山大学（ソウル）の放射線科医兼研究者である Yoojin Nam, MD によって作成・保守されています。プロジェクトはMITライセンスで、npm (medsci-skills) で公開されており、DOI (Zenodo) とarXivプレプリント (arXiv:2606.09500) があります。

結論： MedSci Skillsは、AIコーディングエージェントが臨床AIの研究面（文献レビューからコンプライアンスに準拠した論文生成、再現可能なモデルエンジニアリングまで）を自動化できるようにする、本格的なオープンソースソフトウェアスイートです。生物医学研究におけるAI/MLの最前線に位置しています。