跳到正文

药代动力学与药效研究建模

组织 PK/PD 研究模型、参数、暴露与反应分析,保存数据依据、模型假设及评价结果。

开源精选医疗业务31 个文件50,135 Stars浏览次数 0K-Dense-AI/scientific-agent-skills MIT版本 a1043ef
开始使用

适用环境:Requires Python 3.12+ with NumPy 2+ and SciPy. No network access and no proprietary software. The estimation tools this skill orients you towards (NONMEM, Monolix, Phoenix, Simcyp, GastroPlus) are licensed separately and are never invoked by these scripts.

输入资料
获准使用的 PK/PD 研究资料 模型目标、参数与分析环境 阅读本节完整说明
交付内容
可复查的研究模型 模型评价与假设说明 阅读本节完整说明
  1. 获取完整包,保留配套文件的目录结构。
  2. 按照原文准备所需工具、依赖与输入资料。
  3. 阅读对应使用步骤与输入输出说明,在自己的环境中验证结果。

使用提示摘自原文,配套文件保留来源版本;实际运行条件以各包说明为准。

正文

获取原文件

README.zh-CN.md

中文导读

组织 PK/PD 研究模型、参数、暴露与反应分析,保存数据依据、模型假设及评价结果。

输入材料

  • 获准使用的 PK/PD 研究资料
  • 模型目标、参数与分析环境

交付结果

  • 可复查的研究模型
  • 模型评价与假设说明

阅读与使用

本页保存指定版本的原始 Skill 和配套文件,可查看中文导读、原文与参考资料。获取完整包后,按原文准备所需工具与材料。

来源仓库为 K-Dense-AI/scientific-agent-skills,采用 MIT 许可。Stars 表示仓库关注度,核验日期为 2026-10-15。分类表示适用的工作环节,实际执行条件以原文为准。

CONTACT HAONAN

联系haonan

医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

医疗 AI 产品化医疗 AI 商业化院内工作流效率
刘浩南的微信联系二维码
微信扫一扫,联系 haonan