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Gesundheitswesen-EMR-Entwicklungsmuster

EMR/EHR-Entwicklungsmuster für Gesundheitsanwendungen. Klinische Sicherheit, Behandlungsabläufe, Rezepterstellung, Integration klinischer Entscheidungsunterstützung und barrierefreie UI für medizinische Dateneingabe. Verwenden Sie diese beim Erstellen von EMR- oder EHR-Funktionen wie Behandlungsabläufen, Rezepterstellung oder klinischer Dateneingabe-UI.

Was ist Gesundheitswesen-EMR-Entwicklungsmuster?

Diese Skill-Sammlung definiert bewährte Entwurfsmuster für die Entwicklung von Electronic Medical Record (EMR) und Electronic Health Record (EHR) Systemen. Sie priorisiert Patientensicherheit, klinische Genauigkeit und Effizienz des medizinischen Personals. Die Muster decken vertikale Single-Page-Behandlungsabläufe (von Beschwerde über Untersuchung, Vitaldaten, Diagnose, Medikation bis hin zum Abschluss), intelligente Vorlagen mit nicht schließbaren roten Flaggen, Medikationssicherheitsprüfungen mit Blockieren bei kritischen Wechselwirkungen und gesperrte Behandlungsdokumente (Addendums-only nach Unterzeichnung) ab. Verwendbar in Tools wie Claude Code, Cursor und Codex, enthält die Skill spezifische TypeScript-Schnittstellen, UI-Muster für Vitaldaten- und Laborergebnissanzeigen, Rezept-PDF-Erstellung und Barrierefreiheitsanforderungen (4.5:1 Kontrast, 44x44px Touch-Ziele, Tastaturnavigation, keine farb-exklusiven Indikatoren). Anti-Patterns wie das Speichern klinischer Daten im Browser-LocalStorage oder stille Fehler in Medikationsprüfungen werden explizit ausgeschlossen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/healthcare-emr-patterns

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Dokumentation

Was macht Gesundheitswesen-EMR-Entwicklungsmuster?

Muster für den Aufbau von Electronic Medical Record (EMR) und Electronic Health Record (EHR) Systemen. Priorisiert Patientensicherheit, klinische Genauigkeit und Effizienz des medizinischen Fachpersonals.

Wann Verwenden

  • Erstellung von Patientenkontakt-Workflows (Beschwerde, Untersuchung, Diagnose, Rezept)
  • Implementierung klinischer Notizen (strukturiert + Freitext + Sprache-zu-Text)
  • Entwicklung von Rezept-/Medikationsmodulen mit Wechselwirkungsprüfung
  • Integration von Clinical Decision Support Systems (CDSS)
  • Erstellung von Laborergebnissen mit Referenzbereichs-Hervorhebung
  • Implementierung von Prüfpfaden für klinische Daten
  • Entwurf barrierefreier Gesundheits-UI für klinische Dateneingabe

Wie Es Funktioniert

Patientensicherheit zuerst

Jede Designentscheidung muss anhand folgender Frage bewertet werden: "Könnte dies einem Patienten schaden?"

  • Medikamentenwechselwirkungen MÜSSEN warnen, nicht still durchlaufen
  • Abnormale Laborwerte MÜSSEN visuell gekennzeichnet werden
  • Kritische Vitalwerte MÜSSEN Eskalations-Workflows auslösen
  • Keine klinische Datenänderung ohne Prüfpfad

Einseitiger Behandlungsablauf

Klinische Behandlungen sollten vertikal auf einer einzigen Seite fließen – kein Tab-Wechsel:

Patientenkopf (klebrig – immer sichtbar)
├── Demografie, Allergien, aktive Medikamente
│
Behandlungsablauf (vertikaler Scroll)
├── 1. Hauptbeschwerde (strukturierte Vorlagen + Freitext)
├── 2. Krankheitsgeschichte der aktuellen Erkrankung
├── 3. Körperliche Untersuchung (systembezogen)
├── 4. Vitalwerte (automatische klinische Bewertung)
├── 5. Diagnose (ICD-10/SNOMED-Suche)
├── 6. Medikamente (Arzneimitteldatenbank + Wechselwirkungsprüfung)
├── 7. Untersuchungen (Labor/Radiologie-Anforderungen)
├── 8. Plan & Nachsorge
└── 9. Signieren / Sperren / Drucken

Intelligentes Vorlagensystem

interface ClinicalTemplate {
  id: string;
  name: string;             // z. B. "Brustschmerz"
  chips: string[];          // anklickbare Symptom-Chips
  requiredFields: string[]; // obligatorische Datenpunkte
  redFlags: string[];       // löst nicht schließbaren Alarm aus
  icdSuggestions: string[]; // vorab zugeordnete Diagnosecodes
}

Rote Flaggen in jeder Vorlage MÜSSEN einen sichtbaren, nicht schließbaren Alarm auslösen – KEINE Toast-Benachrichtigung.

Medikationssicherheitsmuster

Benutzer wählt Medikament
  → Aktuelle Medikamente auf Wechselwirkungen prüfen
  → Behandlungsmedikamente auf Wechselwirkungen prüfen
  → Patient Allergien prüfen
  → Dosis gegen Gewicht/Alter/Nierenfunktion validieren
  → Wenn KRITISCHE Wechselwirkung: Rezeptierung VOLLSTÄNDIG BLOCKIEREN
  → Kliniker muss Überbrückungsgrund dokumentieren, um Blockade zu umgehen
  → Wenn SCHWERWIEGENDE Wechselwirkung: Warnung anzeigen, Bestätigung erforderlich
  → Alle Warnungen und Überbrückungsgründe im Prüfpfad protokollieren

Kritische Wechselwirkungen blockieren die Rezeptierung standardmäßig. Der Kliniker muss explizit mit einem dokumentierten Grund im Prüfpfad überbrücken. Das System lässt niemals still eine kritische Wechselwirkung zu.

Gesperrter Behandlungs-Eintrag

Sobald ein klinischer Behandlungseintrag signiert ist:

  • Keine Bearbeitungen zulässig – nur ein Addendum (ein separater verknüpfter Datensatz)
  • Sowohl das Original als auch das Addendum erscheinen in der Patienten-Zeitleiste
  • Der Prüfpfad erfasst, wer signiert hat, wann und alle Addendum-Datensätze

UI-Muster für klinische Daten

Vitalwerteanzeige: Aktuelle Werte mit Normalbereich-Hervorhebung (grün/gelb/rot), Trendpfeile vs. vorherige, klinische Bewertung automatisch berechnet (NEWS2, qSOFA), Eskalationsrichtlinien inline.

Laborergebnisanzeige: Normalbereich-Hervorhebung, vorheriger Wertvergleich, kritische Werte mit nicht schließbarem Alarm, Entnahme-/Analysazeitstempel, ausstehende Anforderungen mit erwarteter Bearbeitungszeit.

Rezept-PDF: Ein-Klick-Erstellung mit Patientendemografie, Allergien, Diagnose, Medikamentendetails (Generikum + Markenname, Dosis, Verabreichungsweg, Häufigkeit, Dauer), Kliniker-Unterschriftsblock.

Barrierefreiheit im Gesundheitswesen

Gesundheits-UI haben strengere Anforderungen als typische Web-Apps:

  • 4.5:1 Mindestkontrast (WCAG AA) – Kliniker arbeiten bei unterschiedlicher Beleuchtung
  • Große Touch-Ziele (mindestens 44x44px) – für Handschuh- oder hektische Interaktion
  • Tastaturnavigation – für Power-User, die schnell Daten eingeben
  • Keine farbexklusiven Indikatoren – immer Farbe mit Text/Symbol kombinieren (farbenblinde Kliniker)
  • Screen-Reader-Beschriftungen auf allen Formularfeldern
  • Keine automatisch ausblendenden Toasts für klinische Alarme – Kliniker muss aktiv bestätigen

Anti-Patterns

  • Speichern klinischer Daten im Browser-LocalStorage
  • Stille Fehler bei der Medikamentenwechselwirkungsprüfung
  • Schließbare Toasts für kritische klinische Alarme
  • Tab-basierte Behandlungs-UI, die den klinischen Workflow fragmentiert
  • Bearbeitungen signierter/gesperrter Behandlungseinträge zulassen
  • Anzeigen klinischer Daten ohne Prüfpfad
  • Verwendung des any-Typs für klinische Datenstrukturen

Beispiele

Beispiel 1: Patientenbehandlungsablauf

Arzt öffnet Behandlung für Patient #4521
  → Klebriger Kopf zeigt: "Rajesh M, 58M, Allergien: Penicillin, Aktive Medikamente: Metformin 500mg"
  → Hauptbeschwerde: wählt Vorlage "Brustschmerz"
    → Klickt Chips: "substernal", "ausstrahlend in den linken Arm", "drückend"
    → Rote Flagge "drückender substernaler Brustschmerz" löst nicht schließbaren Alarm aus
  → Untersuchung: KVS-System — "S1 S2 normal, kein Geräusch"
  → Vitalwerte: HF 110, RR 90/60, SpO2 94%
    → NEWS2 automatisch berechnet: Score 8, Risiko HOCH, Eskalationsalarm angezeigt
  → Diagnose: sucht "ACS" → wählt ICD-10 I21.9
  → Medikamente: wählt Aspirin 300mg
    → CDSS prüft gegen Metformin: keine Wechselwirkung
  → Signiert Behandlung → gesperrt, ab diesem Zeitpunkt nur Addendum

Beispiel 2: Medikationssicherheits-Workflow

Arzt verschreibt Warfarin für Patient #4521
  → CDSS erkennt: Warfarin + Aspirin = KRITISCHE Wechselwirkung
  → UI: rotes, nicht schließbares Modal blockiert Rezeptierung
  → Arzt klickt "Mit Grund überbrücken"
  → Gibt ein: "Nutzen überwiegt Risiken — überwachtes INR-Protokoll"
  → Überbrückungsgrund + Warnung im Prüfpfad gespeichert
  → Rezeptierung erfolgt mit dokumentierter Überbrückung

Beispiel 3: Gesperrter Behandlungseintrag + Addendum

Behandlung #E-2024-0891 signiert von Dr. Shah um 14:30
  → Alle Felder gesperrt — keine Bearbeitungsschaltflächen sichtbar
  → Schaltfläche "Addendum hinzufügen" verfügbar
  → Dr. Shah klickt auf Addendum, fügt hinzu: "Laborergebnisse erhalten — Troponin erhöht"
  → Neuer Datensatz E-2024-0891-A1 mit Original verknüpft
  → Zeitleiste zeigt beide: Originalbehandlung + Addendum mit Zeitstempeln

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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