med-llm-wiki管理医疗领域患者临床咨询知识库，结构化存储患者信息、问答、干预方案及循证概念，支持精准细节检索与推理。
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Generated May 21, 2026
医生在处理复杂病例时，可通过此技能精准检索患者基线数据、既往问答记录和循证干预方案，辅助临床决策。例如，查询某COPD患者术前FEV1值及对应的呼吸训练建议。
医学生可调用该知识库，按患者案例学习多学科诊疗思路，从问题-回答对中理解推理过程，并结合概念页深化对疾病指南和药物机制的认识。
将技能集成到在线问诊平台，当患者提出类似问题时，AI可基于结构化Wiki快速生成带证据来源的答复，提高咨询效率和一致性。
研究者可利用索引和交叉引用，提取特定患者群体的关键指标（如白蛋白、FEV1）和干预方案，进行回顾性分析或生成假设。
知识管理员通过标准化的摄入流程，将新病例转化为Wiki页面，确保知识库持续丰富，保持内容时效性和完整性。
医院或诊所按月/年订阅该技能，获得私有化部署的Wiki知识库，支持内部病例管理、员工培训和临床决策支持系统集成。
向第三方问诊平台、AI助手开发者开放API，按查询次数或处理文档量收费，为在线医疗服务提供知识增强。
与药企或医学出版机构合作，将技能适配到特定疾病领域（如肿瘤、心血管），定制知识图谱并收取授权费或项目开发费。
💬 Integration Tip
建议优先与医院HIS系统或电子病历(EMR)对接，自动抓取患者基线数据；同时提供API供问诊平台调用，实现即时的知识回填。
Scored May 21, 2026
Work with Obsidian vaults (plain Markdown notes) and automate via notesmd-cli.
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Obsidian笔记库按KG笔记法整理——四种笔记类型、链接权限、关系中转、命名规范、新旧分离。自动纠错+建关系+去重+补缺+无关内容分离+分层加载
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