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rwd-editor-in-chief
RWD研究の企画から完成までを統括する編集長Skill。他のSkillを適切な順序で呼び出し、 研究案Top3の選定、スコアリング、感度分析計画、次アクションを統合出力する。
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tito-gh AI Skills
GitHub ↗Browse published AI skills maintained by tito-gh. Compare skill descriptions and follow each source repository for setup instructions.
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phenotype-lab-spec
研究対象集団・アウトカムのフェノタイプ定義と検査値活用仕様を作成する。 コンピューター実行可能なアルゴリズム形式で記述し、バリデーション計画を含める。
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input-normalizer
3つの入力モード（薬剤起点/PICO起点/CQ起点）を統一フォーマットに変換し、 後続のRWD研究企画スキルが利用できる構造化データを生成する。
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business-value
研究案のビジネス価値を評価する。収益機会、競合優位性、パートナーシップ可能性、 知財・パブリケーション戦略、ブランド価値への貢献を多角的に評価。
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novelty-gap-mapper
evidence-scoutの結果を受け、研究ギャップを体系的にマッピングし、 新規性の高い研究機会を特定・スコアリングする。EHR-RWDの優位性を活かした差別化ポイントを明確化。
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narrative-event-extractor
経過記録・臨床サマリー等のナラティブテキストから臨床イベント（有害事象、効果判定、 症状変化等）を抽出する仕様を設計する。NLP/正規表現パターンと品質管理計画を含む。
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clinical-value
研究案の臨床的価値を評価する。患者アウトカム改善への貢献度、臨床意思決定への影響、 ガイドライン・治療戦略変更の可能性を多角的に評価。
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evidence-scout
指定薬剤・適応・国・データベース特性に基づき、PubMed/Web検索で先行RWD研究・RCT・ガイドラインを調査し、 エビデンスランドスケープを要約する。JMDC/MDV等クレームDBとの差別化観点を必ず含める。
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finer-gate
FINER基準（Feasible, Interesting, Novel, Ethical, Relevant）で研究案を評価し、 Go/No-Go判定と改善提案を行う。RWD特有のバイアス・限界も評価項目に含む。
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ehr-advantage-designer
当社EHR-RWDの強み（経過記録テキスト、臨床サマリー、検査値）を最大限活用する 研究デザインを設計する。クレームDB（JMDC/MDV）では不可能な研究要素を具体化。
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