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maziyarpanahi/openmed

本地运行的临床命名实体识别与 PII 去标识化 SDK，数据不必离开自有硬件。

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这是什么？

OpenMed 是一个本地优先的医疗 AI 工具包。它使用一组专用 NER 模型，从医学文本中抽取疾病、药物、解剖部位、基因等临床实体；同时能识别并去除姓名、日期、证件号、联系方式等个人信息。模型文件就绪后，核心运行时在本机处理文本；模型下载以及可选的远程服务或遥测功能是单独的网络环节。

项目提供 Python API、支持 Docker 的 REST 服务和批量处理能力。在 Apple Silicon 上可通过 MLX 与 Swift 包 OpenMedKit 运行，Android 和浏览器场景则分别基于 ONNX Runtime Mobile 与 Transformers.js 导出。PII 抽取覆盖 35 种有模型支持的语言，去标识化方式包括掩码、替换、哈希和日期偏移。

SDK 以 Apache-2.0 协议开源。工具本身并不构成 HIPAA 合规认证，部署前需自行审核模型与数据集的使用条款。

核心功能

  • 01基于模型库的临床 NER，可识别疾病、药物、解剖部位和基因
  • 02PII 检测与去标识化，支持掩码、替换、哈希和日期偏移
  • 03通过 Hugging Face 在 CPU 或 CUDA 上运行，并支持 Apple Silicon 上的 MLX
  • 04提供用于 Swift/iOS 的 OpenMedKit，以及面向 Android 和浏览器的 ONNX 导出
  • 05内置 FastAPI REST 服务和多文档批处理
  • 06支持从本地目录加载模型，便于离线或内网部署

适用场景

  • 在共享临床笔记用于科研或分析前进行去标识化
  • 在院内私有环境中从出院小结抽取药物与病症实体
  • 在不允许使用云 API 的医院内网中进行 PII 脱敏
  • 为 iPhone 或 Android 应用构建端侧病历扫描功能

快速上手

  1. 1

    安装带 Hugging Face 运行时的核心 Python 包

    pip install --upgrade "openmed[hf]"
  2. 2

    在 Python 中对临床句子运行 analyze_text

使用前须知

  • 模型和数据集条款各不相同，使用前需自行审查。
  • 部署前需自行验证隐私行为和临床适用性。
  • 模型下载和远程适配器等可选路径会使用网络。

收录于专题

本地运行大模型Android 应用与手机工具

标签

#healthcare#clinical-nlp#pii-detection#ner#local-llm#on-device#hipaa#mlx#android#ios

常见问题

openmed 是什么？
本地运行的临床命名实体识别与 PII 去标识化 SDK，数据不必离开自有硬件。 OpenMed 是一个本地优先的医疗 AI 工具包。它使用一组专用 NER 模型，从医学文本中抽取疾病、药物、解剖部位、基因等临床实体；同时能识别并去除姓名、日期、证件号、联系方式等个人信息。模型文件就绪后，核心运行时在本机处理文本；模型下载以及可选的远程服务或遥测功能是单独的网络环节。
openmed 可以免费使用吗？用的什么许可证？
openmed 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
openmed 还在维护吗？
活跃维护中。openmed 最近一次提交是在 2026年11月6日。
openmed 适合用来做什么？
在共享临床笔记用于科研或分析前进行去标识化 在院内私有环境中从出院小结抽取药物与病症实体 在不允许使用云 API 的医院内网中进行 PII 脱敏 为 iPhone 或 Android 应用构建端侧病历扫描功能
openmed 怎么安装和运行？
安装带 Hugging Face 运行时的核心 Python 包: pip install --upgrade "openmed[hf]" 在 Python 中对临床句子运行 analyze_text
在哪里获取 openmed？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/maziyarpanahi/openmed

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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