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Healthcare-EMR-Patterns

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

Was ist Healthcare-EMR-Patterns?

Dieses Skill definiert bewährte Entwicklungsmuster für die Erstellung von Electronic Medical Record (EMR) und Electronic Health Record (EHR) Systemen. Der Fokus liegt auf Patientensicherheit, klinischer Genauigkeit und Effizienz für Ärzte. Es behandelt Kernbereiche wie patientenzentrierte Behandlungsabläufe (Encounter) auf einer einzigen Seite, strukturierte klinische Vorlagen mit erkennbaren Warnsignalen, ein mehrstufiges Medikationssicherheitsmuster mit Prüfung auf Wechselwirkungen und Allergien sowie das Konzept gesperrter Behandlungsdokumente (Locked Encounter), die nach der Unterzeichnung nur noch durch Addenda ergänzt werden können. Zusätzlich werden spezifische UI-Muster für Vitaldaten- und Laborergebnisanzeigen mit Referenzbereich-Hervorhebung, klinischer Bewertung und Eskalationshinweisen bereitgestellt. Das Skill unterstreicht die Bedeutung strenger Barrierefreiheitsanforderungen im Gesundheitswesen (mindestens WCAG AA mit 4,5:1-Kontrast, großen Touch-Zielen, Tastaturnavigation und Vermeidung reiner Farbindikatoren) und listet klare Anti-Patterns auf, wie z. B. das Speichern klinischer Daten im Browser-LocalStorage oder stille Fehler bei Medikationsprüfungen. Die Dokumentation enthält detaillierte Beispielabläufe für Patientenkonsultationen, Medikationssicherheit und das Sperren von Behandlungsdokumenten.

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

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Dokumentation

Healthcare EMR Entwicklungspatterns

Patterns für die Entwicklung von Electronic Medical Record (EMR) und Electronic Health Record (EHR) Systemen. Priorisiert Patientensicherheit, klinische Genauigkeit und Effizienz für Ärzte.

Wann verwenden

  • Erstellung von Patienten-Encounter-Workflows (Beschwerde, Untersuchung, Diagnose, Rezept)
  • Implementierung klinischer Notizen (strukturiert + Freitext + Sprache-zu-Text)
  • Gestaltung von Rezept-/Medikationsmodulen mit Arzneimittelinteraktionsprüfung
  • Integration von Clinical Decision Support Systems (CDSS)
  • Erstellung von Laborergebnis-Anzeigen mit Referenzbereich-Hervorhebung
  • Implementierung von Audit-Trails für klinische Daten
  • Gestaltung barrierefreier UIs für die klinische Dateneingabe im Gesundheitswesen

Wie es funktioniert

Patientensicherheit zuerst

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

  • Arzneimittelinteraktionen MÜSSEN warnen, nicht stillschweigend passieren
  • Abnormale Laborwerte MÜSSEN visuell gekennzeichnet werden
  • Kritische Vitalparameter MÜSSEN Eskalations-Workflows auslösen
  • Keine klinische Datenänderung ohne Audit-Trail

Einseitiger Encounter-Flow

Klinische Begegnungen sollten vertikal auf einer einzigen Seite ablaufen – kein Tab-Wechsel:

Patientenkopfzeile (sticky – immer sichtbar)
├── Demographische Daten, Allergien, aktive Medikamente
│
Encounter-Ablauf (vertikaler Scroll)
├── 1. Hauptbeschwerde (strukturierte Vorlagen + Freitext)
├── 2. Anamnese der aktuellen Erkrankung
├── 3. Körperliche Untersuchung (nach Systemen)
├── 4. Vitalparameter (automatische klinische Bewertung)
├── 5. Diagnose (ICD-10/SNOMED-Suche)
├── 6. Medikamente (Arzneimitteldatenbank + Interaktionsprüfung)
├── 7. Untersuchungen (Labor-/Radiologie-Anordnungen)
├── 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[]; // Pflichtfelder
  redFlags: string[];       // löst nicht-wegklickbaren Alarm aus
  icdSuggestions: string[]; // vorab zugeordnete Diagnosecodes
}

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

Medikationssicherheitsmuster

Benutzer wählt Medikament
  → Prüfung auf Wechselwirkungen mit aktuellen Medikamenten
  → Prüfung auf Wechselwirkungen mit Encounter-Medikamenten
  → Prüfung auf Patientenallergien
  → Dosisvalidierung gegen Gewicht/Alter/Nierenfunktion
  → Bei KRITISCHER Wechselwirkung: Verschreibung VOLLSTÄNDIG BLOCKIEREN
  → Arzt muss Überbrückungsgrund dokumentieren, um Blockade zu umgehen
  → Bei SCHWERWIEGENDER Wechselwirkung: Warnung anzeigen, Bestätigung erforderlich
  → Alle Warnungen und Überbrückungsgründe im Audit-Trail protokollieren

Kritische Wechselwirkungen blockieren die Verschreibung standardmäßig. Der Arzt muss explizit mit einem dokumentierten Grund im Audit-Trail überbrücken. Das System erlaubt niemals stillschweigend eine kritische Wechselwirkung.

Muster für gesperrte Encounter

Sobald ein klinischer Encounter signiert ist:

  • Keine Bearbeitung möglich – nur ein Addendum (ein separater verknüpfter Datensatz)
  • Sowohl das Original als auch das Addendum erscheinen im Patienten-Zeitstrahl
  • Der Audit-Trail erfasst, wer signiert hat, wann, und alle Addendum-Datensätze

UI-Muster für klinische Daten

Vitalparameter-Anzeige: Aktuelle Werte mit Normalbereich-Hervorhebung (grün/gelb/rot), Trendpfeile im Vergleich zu vorherigen Werten, automatisch berechnete klinische Scores (NEWS2, qSOFA), Eskalationshinweise direkt im Text.

Laborergebnis-Anzeige: Normalbereich-Hervorhebung, Vorwertsvergleich, kritische Werte mit nicht-wegklickbarem Alarm, Entnahme-/Analysenzeitstempel, ausstehende Anforderungen mit erwarteter Bearbeitungszeit.

Rezept-PDF: Ein-Klick-Erstellung mit Patientendaten, Allergien, Diagnose, Arzneimitteldetails (Generikum + Markenname, Dosis, Verabreichungsweg, Häufigkeit, Dauer), Arzt-Signaturblock.

Barrierefreiheit im Gesundheitswesen

UIs im Gesundheitswesen haben strengere Anforderungen als typische Web-Apps:

  • 4,5:1 Mindestkontrast (WCAG AA) – Ärzte arbeiten bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen
  • Große Touch-Ziele (mindestens 44x44px) – für beanspruchte/schnelle Interaktion
  • Tastaturnavigation – für Power-User, die schnell Daten eingeben
  • Keine reinen Farbindikatoren – Farbe immer mit Text/Icon kombinieren (farbenblinde Ärzte)
  • Screenreader-Labels auf allen Formularfeldern
  • Keine automatisch verschwindenden Toasts für klinische Warnungen – Arzt muss aktiv quittieren

Anti-Patterns

  • Speichern klinischer Daten im Browser-LocalStorage
  • Stille Fehler bei Arzneimittelinteraktionsprüfung
  • Wegklickbare Toasts für kritische klinische Warnungen
  • Tab-basierte Encounter-UIs, die den klinischen Workflow fragmentieren
  • Bearbeitung von signierten/gesperrten Encountern zulassen
  • Anzeige klinischer Daten ohne Audit-Trail
  • Verwendung des Typs any für klinische Datenstrukturen

Beispiele

Beispiel 1: Patienten-Encounter-Ablauf

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

Beispiel 2: Medikationssicherheits-Workflow

Arzt verschreibt Warfarin für Patient #4521
  → CDSS erkennt: Warfarin + Aspirin = KRITISCHE Wechselwirkung
  → UI: rotes nicht-wegklickbarerModal blockiert die Verschreibung
  → Arzt klickt "Mit Grund überbrücken"
  → Gibt ein: "Nutzen überwiegt Risiken — INR-Protokoll überwacht"
  → Überbrückungsgrund + Warnung im Audit-Trail gespeichert
  → Verschreibung wird mit dokumentierter Überbrückung fortgesetzt

Beispiel 3: Gesperrter Encounter + Addendum

Encounter #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 eingegangen — Troponin erhöht"
  → Neuer Datensatz E-2024-0891-A1 mit Original verknüpft
  → Zeitstrahl zeigt beides: Original-Encounter + 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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