유지 관리자입니다. OpenMed는 임상 NLP (Natural Language Processing)를 위한 Apache-2.0 툴킷으로, 단 하나의 엄격한 규칙이 있습니다: 환자 데이터는 절대로 사용자의 하드웨어를 떠나지 않습니다. 클라우드 호출도 없고, API 키도 필요 없으며, 비행기 모드에서도 작동합니다.

이번 주 1.8 버전에 출시된 내용:

• Android용 OpenMedKit (Kotlin, ONNX Runtime Mobile + ML Kit OCR): 문서를 읽고 모든 이름/MRN(Medical Record Number)/날짜를 완전히 휴대폰 내에서 제거합니다. iOS/Swift 및 React Native 브릿지도 추가되었습니다.
• 브라우저 런타임 (Browser runtime): wasm + WebGPU 백엔드를 사용하는 Transformers.js / ONNX Runtime Web을 통한 비식별화 (de-identification). 완전히 클라이언트 측에서 실행되며 서버 호출이 전혀 없습니다.
• verify-pdf: 대부분의 "검게 가려진(redacted)" PDF는 텍스트 레이어가 아래에 살아있는 상태에서 단순히 검은 상자만 그립니다 (복사-붙여넣기를 하면 이름이 그대로 추출됨). 텍스트가 실제로 삭제되지 않는 한 이는 비식별화에 실패한 것입니다.
• DICOM 비식별화 (OCR을 통한 픽셀 내 삽입 텍스트 포함), 5개의 새로운 언어 ID 팩, 5개의 새로운 임상 NER (Named Entity Recognition) 도메인.

모델 정보:
HF (Hugging Face)에 1500개 이상의 모델이 있으며, 모두 Apache 2.0 라이선스입니다. PII (Personally Identifiable Information, 개인 식별 정보) 관련 모델은 MLX (Apple silicon), GGUF/llama.cpp, ONNX 또는 일반 transformers를 통해 실행됩니다. 그중 두 모델은 현재 (독립적인) PII Masking Benchmark 영어 부문에서 1위와 2위를 차지하고 있으며, 4위를 기록 중인 44M 파라미터 모델은 휴대폰에서 실행하기에 충분히 작습니다.

제가 글을 올리는 실제 이유는 다음과 같습니다: 1.9 버전이 현재 공개적으로 구축되고 있으며 400개 이상의 오픈 이슈가 있습니다. 몇 가지 정말 재미있는 시작용 이슈들은 다음과 같습니다:

• 귀하의 국가를 위한 PII 언어 팩 추가 (국가 ID 검증기 포함: 에스토니아 isikukood #891, 세르비아 JMBG #890, 크로아티아 OIB #889, 불가리아 EGN #888은 이미 열려 있습니다 — 더 많은 기여를 환영합니다)
• 새로운 임상 NER 도메인: 소아과 성장 파라미터 #896, 폐 기능/폐활량 측정 #893, 예방 접종 #897
• 문자 오프셋 맵(char-offset maps)을 포함한 RTF #856 / ODT #857 텍스트 추출

11명의 외부 기여자가 1.8 버전에 코드를 제출했습니다; 그들 중 몇 명은 정확히 이러한 이슈들로 시작했습니다. 만약 로컬(local), 프라이빗(private), 의료용 AI (medical AI)가 관심 분야라면: 이슈를 하나 선택하여 인사를 남겨주세요. 그러면 당신도 다음 릴리스의 일원이 됩니다.

Repo: https://github.com/maziyarpanahi/openmed
Models: https://huggingface.co/OpenMed
Good first issues: https://github.com/maziyarpanahi/openmed/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22
댓글을 통해 기술적인 질문에 무엇이든 기꺼이 답변해 드리겠습니다. /u/dark-night-rises 님이 r/LocalLLaMA에 게시함 [link] [comments]