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préparation à la conformité aux normes ISO

Prépare et examine structurellement les preuves de conformité pour les normes ISO de système de management et de compétence des laboratoires – ISO 13485 (SMQ dispositifs médicaux), ISO 14971 (gestion des risques), ISO/CEI 17025 (laboratoires d'essais et d'étalonnage) et ISO 15189 (laboratoires médicaux). À utiliser lors de l'organisation du champ déclaré, des documents maîtrisés, des dossiers de gestion des risques, de la portée d'accréditation, de la traçabilité, des CAPA, des contrôles des prestataires externes ou des manifests de preuves locaux bornés, et pour séparer les frontières de preuves entre certification ISO, accréditation de laboratoire, inspection FDA QMSR, certification CLIA, MDSAP et MDR/IVDR UE. Ne remplace pas les décisions juridiques, de conformité, de certification ou d'accréditation ; ne contient pas de texte d'exigences.

Qu'est-ce que préparation à la conformité aux normes ISO ?

Ce skill d'agent IA est un routeur dédié à la préparation structurée de preuves pour l'examen humain de la conformité aux normes ISO de système de management et de compétence des laboratoires. Il ne certifie, n'accrédite ni n'audite rien, mais fournit un cadre déterministe pour organiser les preuves, vérifier la cohérence et séparer les voies d'assurance (certification vs accréditation vs inspection réglementaire). Les profils couverts incluent ISO 13485, ISO 14971, ISO/CEI 17025 et ISO 15189, chacun avec son propre fichier de référence dédié dans le dossier references/. Le skill suit un workflow en huit étapes, de la déclaration du périmètre et des propriétaires jusqu'à la revue humaine et la remise contrôlée, en passant par le gel des versions des sources, l'inventaire des documents, la revue de la mise en œuvre des processus et l'exécution de contrôles ciblés (traçabilité, CAPA, fournisseurs). Tous les CLIs fournis utilisent uniquement la bibliothèque standard Python, n'effectuent aucune requête réseau, et produisent un JSON trié et déterministe. Le skill insiste sur la séparation stricte des voies d'assurance : une organisation est certifiée, un laboratoire est accrédité, et aucun certificat ne remplace un régulateur. Les sorties doivent toujours être étiquetées « matériel de préparation de preuves provisoire destiné à un examen humain autorisé ».

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/iso-standards-readiness

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Documentation

Préparation des preuves de conformité aux normes ISO

Objectif

Utilisez ce skill pour organiser le périmètre déclaré, les documents maîtrisés, les enregistrements de mise en œuvre, la traçabilité et les preuves de conformité en vue d'un examen humain approfondi par rapport à une norme désignée. Il résume les flux de travail des processus et fournit des vérifications locales déterministes. Il ne contient pas de texte d'exigences et n'effectue aucun audit.

Ceci est un routeur. SKILL.md contient le périmètre, la discipline de voie, le flux de travail partagé et le contrat CLI. La profondeur par norme se trouve dans references/.

Périmètre non négociable

Ce skill ne peut pas :

  • certifier ou accréditer quoi que ce soit, délivrer ou valider un certificat, un calendrier d'accréditation ou une licence, ou promettre un résultat d'audit, d'évaluation ou d'inspection ;
  • déterminer l'applicabilité juridique/réglementaire, la classification du dispositif, la déclarabilité, la voie de conformité, l'autorisation de mise sur le marché, l'accès au marché, l'habilitation du personnel ou la conformité ;
  • remplacer la direction autorisée, le représentant de la direction, le directeur de laboratoire, le responsable qualité, le signataire autorisé, l'AR/AQ, le conseiller juridique, les autorités réglementaires/compétentes, un organisme notifié, un organisme d'audit MDSAP, un organisme d'accréditation, un évaluateur ou un organisme de certification ;
  • valider une méthode, calculer ou approuver l'incertitude de mesure, établir une traçabilité métrologique, définir des critères d'acceptabilité du risque, ou juger si un risque, une règle de décision ou un intervalle de référence est adapté à l'objectif ; ou
  • déduire la mise en œuvre, la compétence, la conformité, la conformité réglementaire ou l'état de préparation à partir d'un modèle, d'une liste de contrôle, d'un nom de fichier, d'un mot-clé, d'un nombre de documents, d'un pourcentage ou d'un résultat de script.

Toujours étiqueter les sorties comme matériel de préparation de preuves provisoire destiné à un examen humain autorisé. Conserver les décisions non résolues comme des bloqueurs plutôt que de les résoudre.

Droit d'auteur ISO et CEI

Les normes ISO et CEI sont protégées par le droit d'auteur. Obtenez chaque norme auprès de l'ISO, de la CEI, d'un membre national de l'ISO ou d'une autre source autorisée. Ne récupérez, ne collez, ne reproduisez et ne générez pas de texte d'exigences. Résumez le processus propre à l'organisation et citez la copie autorisée maîtrisée. Voir le droit d'auteur ISO. Les listes de contrôle des organismes d'accréditation, du CAP et des programmes qui citent des exigences sont sous licence distincte – tenez-les à l'écart des référentiels partagés et des invites.

Normes couvertes

Lisez le fichier de référence de la norme concernée avant de préparer les preuves. Chacune comporte sa propre édition en vigueur, sa voie, son vocabulaire de domaine et ses modes de défaillance.

NormeClé de profilVoieRéférence
ISO 13485 SMQ dispositifs médicauxiso-13485Certificationreferences/iso-13485.md
ISO 14971 Gestion des risques des dispositifsiso-14971Pas de voie proprereferences/iso-14971.md
ISO/CEI 17025 Laboratoires d'essais et d'étalonnageiso-17025Accréditationreferences/iso-17025.md
ISO 15189 Laboratoires médicauxiso-15189Accréditationreferences/iso-15189.md

Une norme absente de ce tableau est hors du périmètre des vérifications regroupées. Ne réutilisez pas un profil pour une norme qu'il ne nomme pas – un vocabulaire de domaine emprunté à une norme différente produit un rapport qui semble complet et ne signifie rien.

Base de référence actuelle (lisez le registre avant toute déclaration sensible au facteur temps)

  • ISO 13485:2016 Édition 3, confirmée après son examen systématique de 2025. EN ISO 13485:2016/A11:2021 est un amendement européen, pas un "Amendement 1:2021" international ISO.
  • ISO 14971:2019 Édition 3, confirmée en 2025, avec ISO/TR 24971:2020 comme guide d'information compagnon. Il n'existe pas de certificat ISO 14971.
  • ISO/CEI 17025:2017 L'édition 3 reste en vigueur ; aucune édition successeur identifiée.
  • ISO 15189:2022 L'édition 4 a remplacé l'édition 2012, a absorbé les exigences POCT anciennement dans l'ISO 22870, et sa transition d'accréditation s'est achevée en décembre 2025 – mise en œuvre, pas à venir.
  • FDA QMSR en vigueur et appliqué depuis le 2026-02-02 ; la Partie 820 est intitulée Quality Management System Regulation ; le QSIT est retiré au profit du programme de conformité 7382.850.
  • MDSAP L'approche d'audit actuelle est MDSAP AU P0002.010, version datée du 2026-02-02.
  • Reconnaissance de l'accréditation : Global Accreditation Cooperation Incorporated a commencé ses opérations complètes le 2026-01-01, remplaçant l'ILAC et l'IAF, avec son propre MRA ; les sorties de l'ancien IAF MLA / ILAC MRA restent reconnues pendant la transition.
  • UE : utilisez les textes consolidés actuels du MDR/IVDR, les décisions actuelles de l'OJEU sur les normes harmonisées, les orientations actuelles du MDCG et la voie de conformité spécifique au produit.

Lisez references/source-ledger.md avant toute déclaration sensible au facteur temps. Il documente les limites de la provenance, y compris les entrées qui ont encore besoin d'être confirmées par rapport au catalogue ISO.

Gardez les voies d'assurance séparées

La confusion des voies, et non les documents manquants, provoque la plupart des erreurs substantielles ici. La certification, l'accréditation, l'inspection réglementaire, l'habilitation obligatoire, les programmes d'audit réglementaire et l'évaluation de la conformité des produits sont décidés par différents organismes sur des bases différentes, et aucun ne se substitue à un autre. Deux règles constamment violées :

  • Les organismes sont certifiés ; les laboratoires sont accrédités. "ISO 17025 certifié" et "ISO 15189 certifié" sont des erreurs de catégorie.
  • Un certificat ne remplace jamais un régulateur. La certification ISO 13485 n'exempte personne d'une inspection FDA, et l'accréditation ISO 15189 ne satisfait pas à la CLIA.

Lisez references/assurance-lanes.md pour le tableau complet des voies, les limites de la déclaration de portée et la règle de titrage.

Flux de travail principal

Étape 1 : Déclarez la norme, l'objectif et les propriétaires autorisés

Nommez la/les norme(s), la/les voie(s) soutenue(s) par le travail et les propriétaires : représentant de la direction ou directeur de laboratoire, responsable qualité, responsable juridique/applicabilité, responsables processus ou techniques, approbateurs et voie d'escalade. Une voie est une entrée déclarée, jamais une inférence.

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/validate_scope_intake.py \
  assets/templates/scope-intake-template.json --standard iso-13485

Utilisez le modèle et le profil correspondants :

ProfilModèle
iso-13485, iso-14971assets/templates/scope-intake-template.json
iso-17025assets/templates/laboratory-scope-intake-template.json
iso-15189assets/templates/medical-laboratory-scope-intake-template.json

--standard par défaut iso-13485. Chaque modèle distribué échoue intentionnellement par défaut ; copiez-le en dehors du skill et complétez-le avec des preuves organisationnelles maîtrisées. Une applicabilité indéterminée lève HUMAN_DECISION_REQUIRED – laissez-la comme bloqueur.

Étape 2 : Figez les preuves de source/version

Pour chaque norme, règlement, orientation, document de programme, modèle d'audit et source de produit, enregistrez l'éditeur, le titre officiel, l'édition/version/date, l'emplacement autorisé, les dates de révision d'accès et de devise, le propriétaire du périmètre/applicabilité, l'évaluation d'impact, le statut, les preuves et l'approbation.

N'utilisez pas d'extraits de recherche comme exigences maîtrisées. Ne mettez pas à jour silencieusement une édition incorporée lorsqu'un éditeur en publie une nouvelle – la FDA a incorporé une édition spécifique de l'ISO 13485, et une publication ISO ou EN ultérieure ne la modifie pas.

Étape 3 : Inventoriez les documents et enregistrements maîtrisés

Ne comptez pas les procédures nommées et ne scannez pas les mots-clés. Construisez un registre explicite reliant les documents, les enregistrements, les versions sources, les propriétaires, les approbations, les dates d'entrée en vigueur, les bases de conservation, la formation et les enregistrements de modifications.

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/audit_document_records.py \
  assets/templates/document-register-template.json

Cette vérification est indépendante de la norme. Lisez references/evidence-architecture.md pour l'architecture des preuves.

Étape 4 : Examinez la mise en œuvre des processus

Évaluez les procédures maîtrisées et les enregistrements échantillonnés dans tous les domaines que votre profil déclare – le fichier de référence par norme les liste. Chaque élément nécessite un propriétaire, un statut, des identifiants de preuve, une source/version, une approbation et des liens de lacunes ouvertes.

Une procédure décrivant une activité n'est pas une preuve que l'activité a eu lieu. Échantillonnez des enregistrements dans chaque domaine sur lequel vous faites rapport, et indiquez ce que vous avez échantillonné et ce que vous n'avez pas échantillonné.

Étape 5 : Exécutez les vérifications ciblées qui s'appliquent à la voie

Voies dispositifs (iso-13485, iso-14971) – chaîne risque/conception/production/post-commercialisation :

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_traceability.py \
  assets/templates/traceability-matrix-template.json

Toutes les normes – action corrective et efficacité :

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_capa.py \
  assets/templates/capa-record-template.json

Toutes les normes – fournisseurs et produits et services fournis en externe, y compris les prestataires d'étalonnage, les fournisseurs de matériaux de référence et les laboratoires de référence ou sous-traités :

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_supplier_controls.py \
  assets/templates/supplier-controls-template.json

Les preuves d'efficacité CAPA en attente ou inefficaces bloquent la clôture. Les contrôles critiques des fournisseurs restent bloqués jusqu'à ce que les contrôles et approbations basés sur les risques soient attestés.

Notez que check_traceability.py concerne la traçabilité de la conception et des risques, pas la traçabilité métrologique – les mots entrent en collision et c'est le mauvais outil pour le travail en laboratoire.

Étape 6 : Traitez les preuves réglementaires spécifiques à la voie séparément

Pour la voie dispositifs américains uniquement :

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_qmsr_transition.py \
  assets/templates/qmsr-transition-template.json

Examinez la base source actuelle de la Partie 820/FDA, les dispositions supplémentaires, les références obsolètes QSR/QSIT, les enregistrements antérieurs à la date d'entrée en vigueur, les enregistrements d'audit de gestion/qualité/fournisseur accessibles à l'inspection, la formation actuelle au processus d'inspection, les enregistrements de réclamations et de service, les contrôles d'étiquetage/emballage, les preuves de contrôle des fournisseurs/logiciels/modifications et les réclamations interdites d'équivalence de certificat. Ne construisez pas une carte de l'ancienne clause 820 à ISO comme cadre de contrôle actuel.

Les voies laboratoires n'ont pas de vérification groupée équivalente. Les preuves d'inspection CLIA, d'habilitation et nationale restent avec le responsable de la conformité autorisé ; voir references/iso-15189.md.

Étape 7 : Rassemblez un manifeste de preuves borné

Copiez le modèle de preuves en dehors du skill. Utilisez des chemins relatifs vers les preuves locales .json, .md ou .markdown uniquement, et un objectif de voie déclaré par manifeste.

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/validate_evidence_manifest.py \
  /path/to/evidence-manifest.json \
  --standard iso-17025 \
  --base-dir /path/to/controlled-export \
  --verify-files \
  --output /path/to/manifest-report.json

Générez ensuite une vue des lacunes au niveau du domaine par rapport au même profil :

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/gap_analyzer.py \
  /path/to/evidence-manifest.json \
  --standard iso-17025 \
  --base-dir /path/to/controlled-export \
  --verify-files \
  --output /path/to/gap-report.json

L'analyseur utilise des étiquettes de manifeste explicites. Il ne déduit pas de preuves des noms de fichiers, des mots-clés ou du texte de norme propriétaire, et ne calcule pas de score de conformité. Un domaine absent de expected_domains est rapporté not-assessed, ce qui n'est pas une détermination de non-applicabilité.

Lisez references/gap-analysis-checklist.md pour les questions de révision qui échouent par défaut.

Étape 8 : Examen humain et remise contrôlée

Présentez :

  • la norme déclarée, la portée, la/les voie(s) d'assurance et les décisions d'applicabilité non résolues ;
  • la base de référence exacte source/version ;
  • les preuves échantillonnées et les limites de cet échantillon ;
  • les constatations structurelles regroupées par processus et risque ;
  • les actions, les changements et les propriétaires de CAPA avec les dates ;
  • l'état d'approbation ; et
  • la partie autorisée responsable de la prochaine décision.

Ne titre jamais le résultat "certificat", "accréditation", "rapport de conformité", "réussite d'audit", "statut réputé" ou "prêt pour l'inspection". Un titre approprié est Examen provisoire des preuves pour évaluation humaine autorisée, en nommant la voie pour laquelle il a été préparé.

Comportement et sécurité des CLI

Tous les CLI regroupés :

  • utilisent uniquement la bibliothèque standard Python ;
  • n'effectuent aucune requête réseau ;
  • acceptent du JSON local borné ; la vérification facultative des preuves n'accepte que du JSON/Markdown local borné ;
  • rejettent les entrées de liens symboliques, les clés JSON en double, les nombres non finis, la taille/imbrication/éléments excessifs et les chemins de preuves non sécurisés ;
  • refusent une valeur --standard non listée plutôt que de revenir à une valeur par défaut ;
  • n'utilisent aucune évaluation dynamique, désérialisation exécutable, pickle ou exécution shell ;
  • refusent d'écraser les rapports sauf si --force est explicite ; et
  • produisent un JSON trié déterministe.

Traitez le manifeste lui-même comme un enregistrement organisationnel maîtrisé. Une comparaison SHA-256 facultative détecte uniquement une discordance de fichier local ; elle n'établit pas la provenance, l'authenticité, l'adéquation ou la confiance dans un manifeste fourni par l'utilisateur. Les valeurs dans les champs JSON local_path et evidence.location font référence à l'exportation maîtrisée de l'utilisateur, pas aux ressources du skill regroupées ; les espaces réservés non résolus ne doivent jamais être ouverts.

Codes de sortie :

  • 0 : aucune constatation structurelle pour les champs fournis ; pas un résultat de conformité, de conformité réglementaire, de compétence ou d'accréditation ;
  • 1 : lacunes structurelles/de preuves trouvées ;
  • 2 : entrée/sortie invalide ou non sécurisée, y compris une norme non listée.

Exécutez python3 scripts/<name>.py --help pour chaque interface.

Modèles

Saisie du périmètre, par profil :

  • assets/templates/scope-intake-template.json — cycle de vie du dispositif
  • assets/templates/laboratory-scope-intake-template.json — essais/étalonnage
  • assets/templates/medical-laboratory-scope-intake-template.json — examens

Registres et enregistrements partagés :

  • assets/templates/document-register-template.json
  • assets/templates/capa-record-template.json
  • assets/templates/traceability-matrix-template.json
  • assets/templates/supplier-controls-template.json
  • assets/templates/evidence-manifest-template.json
  • assets/templates/qmsr-transition-template.json — voie dispositifs US uniquement

Documentation du système de management :

  • assets/templates/quality-policy-template.json
  • assets/templates/quality-manual-template.json

Scripts CLI

  • scripts/validate_scope_intake.py — valide la déclaration de périmètre
  • scripts/audit_document_records.py — vérifie le registre documentaire
  • scripts/check_traceability.py — vérifie la traçabilité conception/risques
  • scripts/check_capa.py — vérifie les enregistrements CAPA
  • scripts/check_supplier_controls.py — vérifie les contrôles fournisseurs
  • scripts/check_qmsr_transition.py — vérifie la transition QMSR (US)
  • scripts/validate_evidence_manifest.py — valide le manifeste de preuves
  • scripts/gap_analyzer.py — analyse les écarts par domaine

Individual skills in this repo

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

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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