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디바이스를 떠나지 않는 로컬 우선 의료 AI

한 줄의 코드로 임상 텍스트를 구조화된 인사이트로 변환하세요. 엔티티 추출, PII 비식별화, 그리고 1,000개 이상의 전문 의료 모델이 모두 사용자의 하드웨어에서 실행됩니다 — Python 한 줄부터 네이티브 Swift와 Kotlin 앱, REST/gRPC 서비스, React Native, 및 Transformers.js/WebGPU를 통한 브라우저 토큰 분류까지 가능. 클라우드 없음. 공급업체 종속 없음. 환자 데이터가 네트워크를 떠나지 않음.

1,000개 이상 모델 · 15개 PII 지원 언어 · 247개 PII 체크포인트 · 100% 디바이스 내 실행 · Apache-2.0

영어 · 简体中文 · Español · Français · Deutsch · Italiano · Português · Nederlands · العربية · हिन्दी · తెలుగు · 日本語 · Türkçe · فارسی

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실제 사용 사례

OpenMed는 완전히 디바이스 내에서 실행됩니다 — 임상 텍스트가 외부로 나가지 않습니다. iPhone에서 완전히 오프라인으로 작동하는 모습은 다음과 같습니다:

iPhone에서 OpenMedKit를 통해 — 임상 노트를 스캔하고, 비식별화하며, 임상 신호를 모두 Apple MLX로 로컬에서 추출합니다. 업로드되는 것은 없습니다.

실시간 PII 비식별화 — Nemotron Privacy Filter가 이름, 주소, ID, 청구 데이터를 임상 퇴원 패킷에서 모두 디바이스 내에서 가립니다. (표시된 모든 값은 합성 데이터입니다.)

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30초 예제

최신 임상 NER 모델이 로컬에서 실행됩니다 — API 키 필요 없음, 네트워크 호출 없음.

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OpenMed를 선택하는 이유?

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.