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Modèles de développement EMR/DME pour les soins de santé

Modèles de développement pour systèmes de dossiers médicaux électroniques (EMR/DME) axés sur la sécurité clinique, les flux de consultation, la génération d'ordonnances, l'intégration de systèmes d'aide à la décision clinique et une interface utilisateur accessible pour la saisie de données médicales.

Qu'est-ce que DME pour les soins de santé ?

Ce skill fournit un ensemble structuré de modèles de développement pour la construction de systèmes de dossiers médicaux électroniques (EMR/DME), mettant l'accent sur la sécurité des patients, la précision clinique et l'efficacité des praticiens. Il couvre les flux de consultation sur une seule page, les systèmes de modèles intelligents avec des champs obligatoires et des alertes non ignorables, les motifs de sécurité des médicaments incluant un processus rigoureux de vérification des interactions, et les modèles de consultation verrouillés pour garantir l'intégrité des données après signature. Le skill insiste sur l'accessibilité dans les soins de santé avec des contrastes élevés (WCAG AA), de grandes cibles tactiles, une navigation au clavier et des indicateurs non basés uniquement sur la couleur. Il inclut des anti-modèles à éviter, comme le stockage de données cliniques dans le localStorage du navigateur ou les échecs silencieux dans la vérification des interactions médicamenteuses. Des exemples concrets de flux de consultation et de workflow de sécurité des médicaments illustrent l'application pratique de ces modèles.

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

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Documentation

Modèles de développement DME pour les soins de santé

Modèles pour la construction de systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME) et de dossier de santé électronique (DSE). Priorise la sécurité des patients, la précision clinique et l'efficacité des praticiens.

Quand l'utiliser

  • Construire des flux de consultation patient (plainte, examen, diagnostic, ordonnance)
  • Mettre en œuvre la prise de notes cliniques (structurée + texte libre + voix-texte)
  • Concevoir des modules d'ordonnance/médicaments avec vérification des interactions médicamenteuses
  • Intégrer des systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS)
  • Construire des affichages de résultats de laboratoire avec surlignage des plages de référence
  • Mettre en œuvre des pistes d'audit pour les données cliniques
  • Concevoir des interfaces utilisateur accessibles aux soins de santé pour la saisie de données cliniques

Comment ça fonctionne

La sécurité du patient d'abord

Chaque décision de conception doit être évaluée selon le critère : "Cela pourrait-il nuire à un patient ?"

  • Les interactions médicamenteuses DOIVENT alerter, ne pas passer silencieusement
  • Les valeurs de laboratoire anormales DOIVENT être signalées visuellement
  • Les signes vitaux critiques DOIVENT déclencher des workflows d'escalade
  • Aucune modification de données cliniques sans piste d'audit

Flux de consultation sur une seule page

Les consultations cliniques doivent se dérouler verticalement sur une seule page — pas de changement d'onglets :

En-tête patient (fixe — toujours visible)
├── Données démographiques, allergies, médicaments actifs
│
Flux de consultation (défilement vertical)
├── 1. Motif principal (modèles structurés + texte libre)
├── 2. Histoire de la maladie actuelle
├── 3. Examen physique (par système)
├── 4. Signes vitaux (déclenchement automatique du score clinique)
├── 5. Diagnostic (recherche CIM-10/SNOMED)
├── 6. Médicaments (base de données médicaments + vérification interactions)
├── 7. Examens complémentaires (prescriptions de laboratoire/radiologie)
├── 8. Plan & Suivi
└── 9. Signer / Verrouiller / Imprimer

Système de modèles intelligent

interface ClinicalTemplate {
  id: string;
  name: string;             // ex., "Douleur thoracique"
  chips: string[];          // puces de symptôme cliquables
  requiredFields: string[]; // points de données obligatoires
  redFlags: string[];       // déclenche une alerte non ignorable
  icdSuggestions: string[]; // codes de diagnostic pré-mappés
}

Les drapeaux rouges dans tout modèle doivent déclencher une alerte visible et non ignorable — PAS une notification toast.

Motif de sécurité des médicaments

L'utilisateur sélectionne un médicament
  → Vérifier les médicaments actuels pour les interactions
  → Vérifier les médicaments de la consultation pour les interactions
  → Vérifier les allergies du patient
  → Valider la dose par rapport au poids/âge/fonction rénale
  → Si interaction CRITIQUE : BLOQUER complètement la prescription
  → Le clinicien doit documenter une raison de dérogation pour passer un blocage
  → Si interaction MAJEURE : afficher un avertissement, exiger un accusé de réception
  → Enregistrer toutes les alertes et raisons de dérogation dans la piste d'audit

Les interactions critiques bloquent la prescription par défaut. Le clinicien doit explicitement déroger avec une raison documentée stockée dans la piste d'audit. Le système ne permet jamais silencieusement une interaction critique.

Motif de consultation verrouillée

Une fois qu'une consultation clinique est signée :

  • Aucune modification autorisée — seulement un addendum (un enregistrement lié séparé)
  • L'original et l'addendum apparaissent dans la chronologie du patient
  • La piste d'audit capture qui a signé, quand, et tout enregistrement d'addendum

Modèles d'interface utilisateur pour les données cliniques

Affichage des signes vitaux : Valeurs actuelles avec surlignage de la plage normale (vert/jaune/rouge), flèches de tendance vs précédent, score clinique calculé automatiquement (NEWS2, qSOFA), conseils d'escalade en ligne.

Affichage des résultats de laboratoire : Surlignage de la plage normale, comparaison avec la valeur précédente, valeurs critiques avec alerte non ignorable, horodatages de collecte/analyse, ordres en attente avec délai de traitement attendu.

PDF d'ordonnance : Génération en un clic avec données démographiques du patient, allergies, diagnostic, détails du médicament (générique + marque, dose, voie, fréquence, durée), bloc de signature du clinicien.

Accessibilité dans les soins de santé

Les interfaces utilisateur des soins de santé ont des exigences plus strictes que les applications Web typiques :

  • Contraste minimum de 4,5:1 (WCAG AA) — les cliniciens travaillent dans des conditions d'éclairage variées
  • Grandes cibles tactiles (minimum 44x44px) — pour une interaction avec des gants / en situation d'urgence
  • Navigation au clavier — pour les utilisateurs expérimentés qui entrent des données rapidement
  • Aucun indicateur uniquement basé sur la couleur — toujours associer la couleur avec du texte/une icône (cliniciens daltoniens)
  • Étiquettes de lecteur d'écran sur tous les champs de formulaire
  • Aucun toast à fermeture automatique pour les alertes cliniques — le clinicien doit accuser réception activement

Anti-modèles

  • Stocker des données cliniques dans le localStorage du navigateur
  • Échecs silencieux dans la vérification des interactions médicamenteuses
  • Toasts ignorables pour les alertes cliniques critiques
  • Interfaces utilisateur de consultation basées sur des onglets qui fragmentent le flux de travail clinique
  • Autoriser des modifications aux consultations signées/verrouillées
  • Afficher des données cliniques sans piste d'audit
  • Utiliser le type any pour les structures de données cliniques

Exemples

Exemple 1 : Flux de consultation patient

Le médecin ouvre la consultation pour Patient #4521
  → L'en-tête fixe affiche : "Rajesh M, 58M, Allergies : Pénicilline, Médicaments actifs : Metformine 500mg"
  → Motif principal : sélectionne le modèle "Douleur thoracique"
    → Clique sur les puces : "substernal", "irradiant vers le bras gauche", "oppressant"
    → Le drapeau rouge "douleur thoracique oppressante substernale" déclenche une alerte non ignorable
  → Examen : Système CVS — "S1 S2 normal, pas de souffle"
  → Signes vitaux : FC 110, TA 90/60, SpO2 94%
    → NEWS2 calculé automatiquement : score 8, risque ÉLEVÉ, alerte d'escalade affichée
  → Diagnostic : recherche "SCA" → sélectionne CIM-10 I21.9
  → Médicaments : sélectionne Aspirine 300mg
    → Vérification CDSS par rapport à Metformine : aucune interaction
  → Signe la consultation → verrouillée, addendum uniquement à partir de ce point

Exemple 2 : Workflow de sécurité des médicaments

Le médecin prescrit de la Warfarine pour Patient #4521
  → CDSS détecte : Warfarine + Aspirine = interaction CRITIQUE
  → Interface utilisateur : modal rouge non ignorable bloque la prescription
  → Le médecin clique sur "Déroger avec raison"
  → Tape : "Les bénéfices dépassent les risques — protocole INR surveillé"
  → Raison de la dérogation + alerte stockées dans la piste d'audit
  → La prescription se poursuit avec une dérogation documentée

Exemple 3 : Consultation verrouillée + addendum

Consultation #E-2024-0891 signée par Dr. Shah à 14:30
  → Tous les champs verrouillés — aucun bouton d'édition visible
  → Bouton "Ajouter un addendum" disponible
  → Dr. Shah clique sur addendum, ajoute : "Résultats de laboratoire reçus — Troponine élevée"
  → Nouvel enregistrement E-2024-0891-A1 lié à l'original
  → La chronologie affiche les deux : consultation originale + addendum avec horodatages

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.

Skills associés