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healthcare-cdss-patterns

Schémas de développement de systèmes de support à la décision clinique (CDSS). Vérification des interactions médicamenteuses, validation des doses, scores cliniques (NEWS2, qSOFA), classification de la sévérité des alertes et intégration dans les flux de travail DME. À utiliser lors de la construction de fonctionnalités d'aide à la décision clinique — contrôles d'interactions, validation des doses, scores cliniques ou sévérité des alertes.

Qu'est-ce que healthcare-cdss-patterns ?

Ce skill définit des schémas de conception pour construire des systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) intégrés aux flux de travail des dossiers médicaux électroniques (DME). Il est essentiel pour les développeurs qui implémentent des fonctionnalités de sécurité patient critiques telles que la vérification des interactions médicamenteuses, la validation des doses pondérales et rénales, le calcul de scores cliniques standardisés (NEWS2, qSOFA) et la classification de la sévérité des alertes. Le skill met l'accent sur une architecture à base de fonctions pures sans effets de bord, garantissant une testabilité complète et une tolérance zéro pour les faux négatifs dans les contrôles de sécurité. Il fournit des interfaces TypeScript détaillées, des règles métier explicites (blocage en cas de données manquantes, validation bidirectionnelle des interactions), et des anti-patrons à éviter. Les alertes critiques sont bloquantes, non désactivables, et chaque dérogation doit être tracée dans la piste d'audit. Ce skill est conçu pour être utilisé avec des agents de codage comme Claude Code, Cursor, ou Codex, et son objectif est de garantir une implémentation fiable et sécurisée des modules CDSS.

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

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Documentation

Schémas de développement CDSS pour la santé

Schémas pour construire des systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) intégrés aux flux de travail DME. Les modules CDSS sont critiques pour la sécurité des patients — tolérance zéro pour les faux négatifs.

Quand l'utiliser

  • Implémenter la vérification des interactions médicamenteuses
  • Construire des moteurs de validation de doses
  • Implémenter des systèmes de scores cliniques (NEWS2, qSOFA, APACHE, GCS)
  • Concevoir des systèmes d'alerte pour les valeurs cliniques anormales
  • Mettre en place la saisie d'ordonnances avec contrôles de sécurité
  • Intégrer l'interprétation des résultats de laboratoire avec le contexte clinique

Comment ça fonctionne

Le moteur CDSS est une bibliothèque de fonctions pures sans effets de bord. Entrez des données cliniques, obtenez des alertes. Cela le rend entièrement testable.

Trois modules principaux :

  1. checkInteractions(nouveauMedicament, medicamentsActuels, allergies) — Vérifie un nouveau médicament par rapport aux médicaments actuels et aux allergies connues. Retourne un InteractionAlert[] trié par sévérité. Utilise le modèle de données DrugInteractionPair.
  2. validateDose(medicament, dose, voie, poids, age, fonctionRenale) — Valide une dose prescrite selon les règles pondérales, ajustées à l'âge et à la fonction rénale. Retourne un DoseValidationResult.
  3. calculateNEWS2(vitalSigns) — National Early Warning Score 2 à partir de NEWS2Input. Retourne un NEWS2Result avec le score total, le niveau de risque et les recommandations d'escalade.
UI DME
  ↓ (l'utilisateur saisit les données)
Moteur CDSS (fonctions pures, sans effets de bord)
  ├── Vérificateur d'interactions médicamenteuses
  ├── Validateur de doses
  ├── Scores cliniques (NEWS2, qSOFA, etc.)
  └── Classificateur d'alertes
  ↓ (retourne les alertes)
UI DME (affiche les alertes en ligne, bloque si critique)

Vérification des interactions médicamenteuses

interface DrugInteractionPair {
  drugA: string;           // nom générique
  drugB: string;           // nom générique
  severity: 'critical' | 'major' | 'minor';
  mechanism: string;
  clinicalEffect: string;
  recommendation: string;
}

function checkInteractions(
  newDrug: string,
  currentMedications: string[],
  allergyList: string[]
): InteractionAlert[] {
  if (!newDrug) return [];
  const alerts: InteractionAlert[] = [];
  for (const current of currentMedications) {
    const interaction = findInteraction(newDrug, current);
    if (interaction) {
      alerts.push({ severity: interaction.severity, pair: [newDrug, current],
        message: interaction.clinicalEffect, recommendation: interaction.recommendation });
    }
  }
  for (const allergy of allergyList) {
    if (isCrossReactive(newDrug, allergy)) {
      alerts.push({ severity: 'critical', pair: [newDrug, allergy],
        message: `Réactivité croisée avec une allergie documentée : ${allergy}`,
        recommendation: 'Ne pas prescrire sans avis allergologique' });
    }
  }
  return alerts.sort((a, b) => severityOrder(a.severity) - severityOrder(b.severity));
}

Les paires d'interactions doivent être bidirectionnelles : si le médicament A interagit avec le médicament B, alors le médicament B interagit avec le médicament A.

Validation des doses

interface DoseValidationResult {
  valid: boolean;
  message: string;
  suggestedRange: { min: number; max: number; unit: string } | null;
  factors: string[];
}

function validateDose(
  drug: string,
  dose: number,
  route: 'oral' | 'iv' | 'im' | 'sc' | 'topical',
  patientWeight?: number,
  patientAge?: number,
  renalFunction?: number
): DoseValidationResult {
  const rules = getDoseRules(drug, route);
  if (!rules) return { valid: true, message: 'Aucune règle de validation disponible', suggestedRange: null, factors: [] };
  const factors: string[] = [];

  // SÉCURITÉ : si les règles nécessitent le poids mais qu'il manque, BLOQUER (ne pas passer)
  if (rules.weightBased) {
    if (!patientWeight || patientWeight <= 0) {
      return { valid: false, message: `Poids requis pour ${drug} (médicament en mg/kg)`,
        suggestedRange: null, factors: ['weight_missing'] };
    }
    factors.push('weight');
    const maxDose = rules.maxPerKg * patientWeight;
    if (dose > maxDose) {
      return { valid: false, message: `La dose dépasse le maximum pour ${patientWeight}kg`,
        suggestedRange: { min: rules.minPerKg * patientWeight, max: maxDose, unit: rules.unit }, factors };
    }
  }

  // Ajustement selon l'âge (lorsque les règles définissent des tranches d'âge et que l'âge est fourni)
  if (rules.ageAdjusted && patientAge !== undefined) {
    factors.push('age');
    const ageMax = rules.getAgeAdjustedMax(patientAge);
    if (dose > ageMax) {
      return { valid: false, message: `Dépasse le maximum ajusté selon l'âge pour ${patientAge} ans`,
        suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: ageMax, unit: rules.unit }, factors };
    }
  }

  // Ajustement rénal (lorsque les règles définissent des tranches de DFGe et que le DFGe est fourni)
  if (rules.renalAdjusted && renalFunction !== undefined) {
    factors.push('renal');
    const renalMax = rules.getRenalAdjustedMax(renalFunction);
    if (dose > renalMax) {
      return { valid: false, message: `Dépasse le maximum ajusté selon la fonction rénale pour DFGe ${renalFunction}`,
        suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: renalMax, unit: rules.unit }, factors };
    }
  }

  // Maximum absolu
  if (dose > rules.absoluteMax) {
    return { valid: false, message: `Dépasse le maximum absolu ${rules.absoluteMax}${rules.unit}`,
      suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: rules.absoluteMax, unit: rules.unit },
      factors: [...factors, 'absolute_max'] };
  }
  return { valid: true, message: 'Dans les limites',
    suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: rules.typicalMax, unit: rules.unit }, factors };
}

Scores cliniques : NEWS2

interface NEWS2Input {
  respiratoryRate: number; oxygenSaturation: number; supplementalOxygen: boolean;
  temperature: number; systolicBP: number; heartRate: number;
  consciousness: 'alert' | 'voice' | 'pain' | 'unresponsive';
}
interface NEWS2Result {
  total: number;           // 0-20
  risk: 'low' | 'low-medium' | 'medium' | 'high';
  components: Record<string, number>;
  escalation: string;
}

Les tables de scores doivent correspondre exactement aux spécifications du Royal College of Physicians.

Sévérité des alertes et comportement UI

SévéritéComportement UIAction clinique requise
CritiqueBloquer l'action. Modale non désactivable. Rouge.Doit documenter le motif de dérogation pour continuer
MajeureBannière d'avertissement en ligne. Orange.Doit accuser réception avant de continuer
MineureNote d'information en ligne. Jaune.Sensibilisation uniquement, aucune action requise

Les alertes critiques ne doivent JAMAIS être automatiquement fermées ou implémentées sous forme de notifications toast. Les motifs de dérogation doivent être enregistrés dans la piste d'audit.

Tests CDSS (Tolérance zéro pour les faux négatifs)

describe('CDSS — Sécurité des patients', () => {
  INTERACTION_PAIRS.forEach(({ drugA, drugB, severity }) => {
    it(`détecte ${drugA} + ${drugB} (${severity})`, () => {
      const alerts = checkInteractions(drugA, [drugB], []);
      expect(alerts.length).toBeGreaterThan(0);
      expect(alerts[0].severity).toBe(severity);
    });
    it(`détecte ${drugB} + ${drugA} (inverse)`, () => {
      const alerts = checkInteractions(drugB, [drugA], []);
      expect(alerts.length).toBeGreaterThan(0);
    });
  });
  it('bloque un médicament en mg/kg lorsque le poids est manquant', () => {
    const result = validateDose('gentamicin', 300, 'iv');
    expect(result.valid).toBe(false);
    expect(result.factors).toContain('weight_missing');
  });
  it('gère élégamment les données de médicament malformées', () => {
    expect(() => checkInteractions('', [], [])).not.toThrow();
  });
});

Critère de réussite : 100%. Une seule interaction manquée est un événement de sécurité patient.

Anti-patrons

  • Rendre les vérifications CDSS optionnelles ou contournables sans motif documenté
  • Implémenter les vérifications d'interactions sous forme de notifications toast
  • Utiliser des types any pour les données de médicaments ou cliniques
  • Coder en dur les paires d'interactions au lieu d'utiliser une structure de données maintenable
  • Attraper silencieusement les erreurs dans le moteur CDSS (doit signaler les échecs bruyamment)
  • Ignorer la validation pondérale lorsque le poids n'est pas disponible (doit bloquer, ne pas passer)

Exemples

Exemple 1 : Vérification d'interaction médicamenteuse

const alerts = checkInteractions('warfarine', ['aspirine', 'metformine'], ['pénicilline']);
// [{ severity: 'critical', pair: ['warfarine', 'aspirine'],
//    message: 'Risque accru de saignement', recommendation: 'Éviter la combinaison' }]

Exemple 2 : Validation de dose

const ok = validateDose('paracétamol', 1000, 'oral', 70, 45);
// { valid: true, suggestedRange: { min: 500, max: 4000, unit: 'mg' } }

const bad = validateDose('paracétamol', 5000, 'oral', 70, 45);
// { valid: false, message: 'Dépasse le maximum absolu 4000mg' }

const noWeight = validateDose('gentamicine', 300, 'iv');
// { valid: false, factors: ['weight_missing'] }

Exemple 3 : Score NEWS2

const result = calculateNEWS2({
  respiratoryRate: 24, oxygenSaturation: 93, supplementalOxygen: true,
  temperature: 38.5, systolicBP: 100, heartRate: 110, consciousness: 'voice'
});
// { total: 13, risk: 'high', escalation: 'Évaluation clinique urgente. Envisager soins intensifs.' }

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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