aipoch/medical-research-skills

何を解決するか

このプロジェクトは、AIエージェントを能力の高い医学研究アシスタントに変貌させるために設計された、550以上の専門的なスキルを備えた包括的なライブラリを提供します。エビデンスの発見、研究デザイン、バイオインフォマティクス解析、臨床統計、および学術論文執筆のための事前定義された機能を提供することで、医学研究ワークフローの複雑さに対処し、これらのタスクが医学研究基準に基づいていることを保証します。

仕組み

このライブラリは、SKILL.md プラットフォーム（Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent など）と互換性のある、厳選されたスキルのコレクションで構成されています。これらのスキルは社内で開発され、品質と信頼性を確保するために、MedSkillAudit と呼ばれるドメイン固有の監査フレームワークを通じて検証されています。スキルは、主要な研究段階に整理されています：

• Evidence Insights: 検索戦略のデザイン、文献合成、およびギャップの特定のためのツール。
• Protocol Design: 仮説生成、サンプルサイズ計算、および疾患特異的な研究プランナー。
• Data Analysis: バイオインフォマティクス・パイプライン（scRNA-seq、bulk RNA-seq）、臨床統計（生存分析、メタ解析）、およびケモインフォマティクス。
• Academic Writing: SCI論文のドラフト作成、報告ガイドライン（CONSORT/PRISMA）への準拠、および査読回答の支援。

対象者

初期の文献レビューから最終的な出版および助成金申請に至るまで、研究パイプラインを加速させるためにAIエージェントを使用する医学および生物医学研究者。

ハイライト

• 膨大なスキルセット: 検証済みの550以上の医学研究スキル。
• 幅広いカバー範囲: オミクス、創薬、および臨床試験デザインを含む、研究ライフサイクル全体を網羅。
• 標準化: SKILL.md フォーマットを使用して、複数のエージェントプラットフォームとの互換性を実現。
• 品質保証: すべてのスキルは MedSkillAudit フレームワークを通じて評価されています。
• 出版準備完了: SCIインデックス付きジャーナルの要件および報告ガイドラインのための特定のツールが含まれています。