OpenMed 3.0 출시: 로컬에서 완전히 구동되는 Apache-2.0 임상 AI

안녕하세요, r/LocalLLaMA! 유지 관리자입니다. 몇 분 전 OpenMed 1.8 게시물을 기억하는 분들이 계실 겁니다. 간단히 요약하자면, 이것은 오픈 소스(Apache-2.0) 의료 AI 툴킷이며 우리가 절대 어기지 않는 규칙이 하나 있습니다: 환자 데이터는 항상 사용자의 장치에 머무릅니다. API 키도 없고, 클라우드 호출도 없으며, 오프라인에서 작동합니다. Hugging Face에는 2,200개 이상의 오픈 모델이 있으며, 이들은 자체 llama.cpp를 통해 Transformers, ONNX, GGUF로 실행되거나, WebGPU/WASM을 사용한 브라우저 또는 휴대폰에서 실행할 수 있습니다. 저희가 방금 3.0 버전을 출시했는데, 큰 업데이트입니다.

새로운 기능:

지금까지 OpenMed은 대부분 한 번에 하나의 문서를 처리했습니다: 이 메모에서 진단을 찾거나, 저 PDF에서 이름을 제거하는 식입니다. 하지만 실제 환자는 클리닉 노트, 병원 FHIR 피드, 다른 클리닉의 HL7 메시지, 검사 CSV 파일 및 영상 보고서 등 여러 곳에 흩어져 있으며, 이러한 출처들은 항상 서로 불일치합니다.

3.0은 환자 여정(Patient Journey) 기능을 추가하여, 이 모든 것을 환자당 하나의 타임라인으로 사용자의 하드웨어에서 직접 연결합니다. 제가 가장 자랑스러운 부분은 이것입니다: 추측을 거부한다는 것입니다. 99% 일치하는 항목이 있더라도 아직 병합되지 않았으므로 사람이 검토해야 합니다. 잘못된 병합은 한 환자의 알레르기를 다른 사람의 차트에 넣을 수 있습니다. 두 출처가 진단에 대해 의견이 다르면, 둘 다 유지되며 검토를 위해 플래그가 지정됩니다. 검사 결과가 6.8에서 4.4로 수정되었다면, 둘 다 보존되며 이전과 동일하게 기록을 읽을 수 있습니다. 메모에 '1월'이라고만 적혀 있다면, OMOP 열을 채우기 위해 임의로 '1월 1일'을 만들지 않습니다. 로컬 모델을 사용하여 다운로드하지 않은 요약을 요청하면? 거부합니다. 결코 조용히 호스팅된 클라우드 API를 호출하지 않습니다. 이것이 전체 철학입니다. 임상 데이터에서, 호스팅된 모델로의 침묵적인 폴백(fallback)은 아무도 결정하지 않은 개인 정보 보호 문제입니다.

사용해보고 싶으신가요? 데모는 완전히 오프라인으로 실행됩니다: 다섯 개의 지저분한 합성 출처가 약 0.07초 만에 하나의 여정이 됩니다.

pip install "openmed==3.0.0" git clone --depth 1 --branch v3.0.0 https://github.com/maziyarpanahi/openmed python openmed/examples/v3_golden_journey.py 솔직히 말씀드리자면: 데모 환자는 합성(synthetic)이며, 요약 파이프라인은 3.0에서 합성 전용입니다 (아직 실제 환자에게는 준비되지 않았습니다). 그리고 이 릴리스에는 새로운 임상 모델 체크포인트가 포함되어 있지 않습니다. 이것을 로컬 모델들이 연결할 수 있는 배관(plumbing)이라고 생각하세요. 이제 요청 사항이 있습니다: 여러분의 도움이 필요합니다! 3.0 버전에는 10명으로부터 148개의 PR(Pull Request)이 들어왔으며, 그중 46개는 커뮤니티에서 왔고, 3명은 첫 기여를 했습니다. 3.1 버전은 현재 오픈 상태로 구축되고 있으며, 422개의 열린 이슈와 30개의 좋은 첫 이슈(good first issues)가 기다리고 있습니다. 시작하기에 재미있는 몇 가지: 저자원 언어의 날짜 및 ID 트랩 테스트 추가 (#3894), 멀티모달 사전 비행 검사기(preflight)가 GIF, WebP 및 BMP 파일을 감지하도록 교육 (#3833), 연합 라운드(federated round)에 대한 오프라인 워크스루 작성 (#3882), 임상 워크플로우 계약을 위한 실행 가능한 합성 예제 추가 (#3794). 만약 헬스케어 분야의 로컬 AI가 관심사라면, 참여해 주세요: 이슈를 선택하고, 인사말을 남겨주시면 다음 릴리스 노트에 이름이 올라갈 것입니다. 별점(Stars), 버그 보고서, 그리고 "제 컴퓨터에서는 작동하지 않습니다"와 같은 보고도 큰 도움이 됩니다. 리포지토리: https://github.com/maziyarpanahi/openmed 릴리스 노트: https://github.com/maziyarpanahi/openmed/releases/tag/v3.0.0 좋은 첫 이슈: https://github.com/maziyarpanahi/openmed/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22 제가 댓글에서 지켜보고 있을게요, 무엇이든 물어보세요! (영어는 제 모국어가 아니기 때문에 LLM의 도움을 받아 이 게시물을 작성했습니다. 코드, 릴리스, 그리고 여기에 있는 모든 숫자는 저희가 만든 것입니다. 🤗) /u/dark-night-rises에 의해 제출됨 [링크] [댓글]}**```jsoncsharp
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