OpenMed: ローカルファーストの臨床NERとPII非識別化

ローカルファーストの臨床テキスト処理

OpenMedは、制御するハードウェア上で臨床テキストを構造化された非識別化された洞察に変換するためのPython SDKおよびランタイムです。コアランタイムは、必要なモデルアーティファクトが利用可能になった後に抽出と非識別化を実行します。モデルのダウンロード、リモートプロバイダーアダプター、テレメトリ対応パス、ユーザー設定の統合はネットワークを使用する場合があります。各モデルとデータセットの条件を確認してください。SDKはApache-2.0でリリースされ、Python 3.10以上が必要で、PyPIパッケージとして利用可能です。READMEには、アーティファクトが利用可能になった後、ランタイムがローカルで処理し、導入担当者がモデルとデータセットの条件、プライバシー動作、臨床適合性を検証することが記載されています。リポジトリメタデータは、プロジェクトを2200以上の医療モデルと21言語を備えたローカルファーストの医療AIと説明していますが、README本文にはそれらの数は明記されていません。 実行日時、版、環境、入力識別子、出力要約、警告を記録し、再現不能な結果は成功例として扱いません。 OpenMedは、制御するハードウェア上で臨床テキストを構造化された非識別化された洞察に変換するためのPython SDKおよびランタイムです。コアランタイムは、必要なモデルアーティファクトが利用可能になった後に抽出と非識別化を実行します。モデルのダウンロード、リモートプロバイダーアダプター、テレメトリ対応パス、ユーザー設定の統合はネットワークを使用する場合があります。各モデルとデータセットの条件を確認してください。SDKはApache-2.0でリリースされ、Python 3.10以上が必要で、PyPIパッケージとして利用可能です。READMEには、アーティファクトが利用可能になった後、ランタイムがローカルで処理し、導入担当者がモデルとデータセットの条件、プライバシー動作、臨床適合性を検証することが記載されています。リポジトリメタデータは、プロジェクトを2200以上の医療モデルと21言語を備えたローカルファーストの医療AIと説明していますが、README本文にはそれらの数は明記されていません。 実行日時、版、環境、入力識別子、出力要約、警告を記録し、再現不能な結果は成功例として扱いません。 OpenMedは、制御するハードウェア上で臨床テキストを構造化された非識別化された洞察に変換するためのPython SDKおよびランタイムです。コアランタイムは、必要なモデルアーティファクトが利用可能になった後に抽出と非識別化を実行します。モデルのダウンロード、リモートプロバイダーアダプター、テレメトリ対応パス、ユーザー設定の統合はネットワークを使用する場合があります。各モデルとデータセットの条件を確認してください。SDKはApache-2.0でリリースされ、Python 3.10以上が必要で、PyPIパッケージとして利用可能です。READMEには、アーティファクトが利用可能になった後、ランタイムがローカルで処理し、導入担当者がモデルとデータセットの条件、プライバシー動作、臨床適合性を検証することが記載されています。リポジトリメタデータは、プロジェクトを2200以上の医療モデルと21言語を備えたローカルファーストの医療AIと説明していますが、README本文にはそれらの数は明記されていません。 実行日時、版、環境、入力識別子、出力要約、警告を記録し、再現不能な結果は成功例として扱いません。 OpenMedは、制御するハードウェア上で臨床テキストを構造化された非識別化された洞察に変換するためのPython SDKおよびランタイムです。コアランタイムは、必要なモデルアーティファクトが利用可能になった後に抽出と非識別化を実行します。モデルのダウンロード、リモートプロバイダーアダプター、テレメトリ対応パス、ユーザー設定の統合はネットワークを使用する場合があります。各モデルとデータセットの条件を確認してください。SDKはApache-2.0でリリースされ、Python 3.10以上が必要で、PyPIパッケージとして利用可能です。READMEには、アーティファクトが利用可能になった後、ランタイムがローカルで処理し、導入担当者がモデルとデータセットの条件、プライバシー動作、臨床適合性を検証することが記載されています。リポジトリメタデータは、プロジェクトを2200以上の医療モデルと21言語を備えたローカルファーストの医療AIと説明していますが、README本文にはそれらの数は明記されていません。 実行日時、版、環境、入力識別子、出力要約、警告を記録し、再現不能な結果は成功例として扱いません。

クイックスタートとインターフェース

pipでコアランタイムをインストールします。pip install --upgrade 'openmed[hf]'はLinux、macOS、Windows（CPUまたはCUDA）向けで、Apple Siliconアクセラレーションには[mlx]を追加します。30秒の例では、analyze_textをmodel_name='disease_detection_superclinical'などのモデル名で使用し、エンティティをラベル、テキスト、信頼度とともに出力します。READMEには、バッチプロセッサー、uvicornを介したRESTサービス、ONNXエクスポートとTransformers.jsを使用したブラウザ/WebGPUパスも示されています。オフラインまたはエアギャップ環境では、model_idをローカルディレクトリに指定すると、OpenMedはHugging Face Hubに接続せずにロードします。クイックスタートセクションには正確なコマンドとコードが含まれており、これらはドキュメントにも記載されています。 pipでコアランタイムをインストールします。pip install --upgrade 'openmed[hf]'はLinux、macOS、Windows（CPUまたはCUDA）向けで、Apple Siliconアクセラレーションには[mlx]を追加します。30秒の例では、analyze_textをmodel_name='disease_detection_superclinical'などのモデル名で使用し、エンティティをラベル、テキスト、信頼度とともに出力します。READMEには、バッチプロセッサー、uvicornを介したRESTサービス、ONNXエクスポートとTransformers.jsを使用したブラウザ/WebGPUパスも示されています。オフラインまたはエアギャップ環境では、model_idをローカルディレクトリに指定すると、OpenMedはHugging Face Hubに接続せずにロードします。クイックスタートセクションには正確なコマンドとコードが含まれており、これらはドキュメントにも記載されています。 pipでコアランタイムをインストールします。pip install --upgrade 'openmed[hf]'はLinux、macOS、Windows（CPUまたはCUDA）向けで、Apple Siliconアクセラレーションには[mlx]を追加します。30秒の例では、analyze_textをmodel_name='disease_detection_superclinical'などのモデル名で使用し、エンティティをラベル、テキスト、信頼度とともに出力します。READMEには、バッチプロセッサー、uvicornを介したRESTサービス、ONNXエクスポートとTransformers.jsを使用したブラウザ/WebGPUパスも示されています。オフラインまたはエアギャップ環境では、model_idをローカルディレクトリに指定すると、OpenMedはHugging Face Hubに接続せずにロードします。クイックスタートセクションには正確なコマンドとコードが含まれており、これらはドキュメントにも記載されています。 pipでコアランタイムをインストールします。pip install --upgrade 'openmed[hf]'はLinux、macOS、Windows（CPUまたはCUDA）向けで、Apple Siliconアクセラレーションには[mlx]を追加します。30秒の例では、analyze_textをmodel_name='disease_detection_superclinical'などのモデル名で使用し、エンティティをラベル、テキスト、信頼度とともに出力します。READMEには、バッチプロセッサー、uvicornを介したRESTサービス、ONNXエクスポートとTransformers.jsを使用したブラウザ/WebGPUパスも示されています。オフラインまたはエアギャップ環境では、model_idをローカルディレクトリに指定すると、OpenMedはHugging Face Hubに接続せずにロードします。クイックスタートセクションには正確なコマンドとコードが含まれており、これらはドキュメントにも記載されています。

モデルカタログと臨床NER

OpenMedには、専門的な医療NERモデルのキュレーションされたレジストリが含まれています。READMEには5つの例が表で示されています。disease_detection_superclinical（DISEASE、CONDITION、DIAGNOSIS、434M）、pharma_detection_superclinical（DRUG、MEDICATION、TREATMENT、434M）、pii_superclinical_large（NAME、DATE、SSN、PHONE、EMAIL、ADDRESS、434M）、anatomy_detection_electramed（ANATOMY、ORGAN、BODY_PART、109M）、gene_detection_genecorpus（GENE、PROTEIN、109M）です。完全なカタログはopenmed.life/docs/model-registryからリンクされています。モデルとデータセットの条件は異なり、導入担当者はユースケースに合わせて各モデルを検証する必要があります。 OpenMedには、専門的な医療NERモデルのキュレーションされたレジストリが含まれています。READMEには5つの例が表で示されています。disease_detection_superclinical（DISEASE、CONDITION、DIAGNOSIS、434M）、pharma_detection_superclinical（DRUG、MEDICATION、TREATMENT、434M）、pii_superclinical_large（NAME、DATE、SSN、PHONE、EMAIL、ADDRESS、434M）、anatomy_detection_electramed（ANATOMY、ORGAN、BODY_PART、109M）、gene_detection_genecorpus（GENE、PROTEIN、109M）です。完全なカタログはopenmed.life/docs/model-registryからリンクされています。モデルとデータセットの条件は異なり、導入担当者はユースケースに合わせて各モデルを検証する必要があります。 OpenMedには、専門的な医療NERモデルのキュレーションされたレジストリが含まれています。READMEには5つの例が表で示されています。disease_detection_superclinical（DISEASE、CONDITION、DIAGNOSIS、434M）、pharma_detection_superclinical（DRUG、MEDICATION、TREATMENT、434M）、pii_superclinical_large（NAME、DATE、SSN、PHONE、EMAIL、ADDRESS、434M）、anatomy_detection_electramed（ANATOMY、ORGAN、BODY_PART、109M）、gene_detection_genecorpus（GENE、PROTEIN、109M）です。完全なカタログはopenmed.life/docs/model-registryからリンクされています。モデルとデータセットの条件は異なり、導入担当者はユースケースに合わせて各モデルを検証する必要があります。 OpenMedには、専門的な医療NERモデルのキュレーションされたレジストリが含まれています。READMEには5つの例が表で示されています。disease_detection_superclinical（DISEASE、CONDITION、DIAGNOSIS、434M）、pharma_detection_superclinical（DRUG、MEDICATION、TREATMENT、434M）、pii_superclinical_large（NAME、DATE、SSN、PHONE、EMAIL、ADDRESS、434M）、anatomy_detection_electramed（ANATOMY、ORGAN、BODY_PART、109M）、gene_detection_genecorpus（GENE、PROTEIN、109M）です。完全なカタログはopenmed.life/docs/model-registryからリンクされています。モデルとデータセットの条件は異なり、導入担当者はユースケースに合わせて各モデルを検証する必要があります。

PII検出と非識別化

extract_pii関数は個人識別子を検出し、deidentifyはmask、replace、hash、shift_datesの4つのメソッドを提供します。READMEの例では、文字列からNAME、DATE、SSNを抽出し、マスク、置換、ハッシュ、日付シフトの出力を生成しています。スマートマージは、日付などの複合値を断片化せずに保持します。ポリシー認識パイプラインは、HIPAA/GDPR/研究プロファイル、校正済みしきい値、署名付き監査レポート、編集プレビュー、最小必要アクション選択を追加します。Fakerベースの難読化は、CPF、CNPJ、BSN、NIR、Codice Fiscale、NIE、Aadhaar、Steuer-ID、NPIなどのカスタム臨床IDプロバイダーをサポートします。READMEは、Safe Harbor準拠カテゴリは実装支援であり、専門家による導入レビューが依然として必要であり、SDKの使用だけではHIPAA準拠を確立しないことを明示しています。 extract_pii関数は個人識別子を検出し、deidentifyはmask、replace、hash、shift_datesの4つのメソッドを提供します。READMEの例では、文字列からNAME、DATE、SSNを抽出し、マスク、置換、ハッシュ、日付シフトの出力を生成しています。スマートマージは、日付などの複合値を断片化せずに保持します。ポリシー認識パイプラインは、HIPAA/GDPR/研究プロファイル、校正済みしきい値、署名付き監査レポート、編集プレビュー、最小必要アクション選択を追加します。Fakerベースの難読化は、CPF、CNPJ、BSN、NIR、Codice Fiscale、NIE、Aadhaar、Steuer-ID、NPIなどのカスタム臨床IDプロバイダーをサポートします。READMEは、Safe Harbor準拠カテゴリは実装支援であり、専門家による導入レビューが依然として必要であり、SDKの使用だけではHIPAA準拠を確立しないことを明示しています。 extract_pii関数は個人識別子を検出し、deidentifyはmask、replace、hash、shift_datesの4つのメソッドを提供します。READMEの例では、文字列からNAME、DATE、SSNを抽出し、マスク、置換、ハッシュ、日付シフトの出力を生成しています。スマートマージは、日付などの複合値を断片化せずに保持します。ポリシー認識パイプラインは、HIPAA/GDPR/研究プロファイル、校正済みしきい値、署名付き監査レポート、編集プレビュー、最小必要アクション選択を追加します。Fakerベースの難読化は、CPF、CNPJ、BSN、NIR、Codice Fiscale、NIE、Aadhaar、Steuer-ID、NPIなどのカスタム臨床IDプロバイダーをサポートします。READMEは、Safe Harbor準拠カテゴリは実装支援であり、専門家による導入レビューが依然として必要であり、SDKの使用だけではHIPAA準拠を確立しないことを明示しています。 extract_pii関数は個人識別子を検出し、deidentifyはmask、replace、hash、shift_datesの4つのメソッドを提供します。READMEの例では、文字列からNAME、DATE、SSNを抽出し、マスク、置換、ハッシュ、日付シフトの出力を生成しています。スマートマージは、日付などの複合値を断片化せずに保持します。ポリシー認識パイプラインは、HIPAA/GDPR/研究プロファイル、校正済みしきい値、署名付き監査レポート、編集プレビュー、最小必要アクション選択を追加します。Fakerベースの難読化は、CPF、CNPJ、BSN、NIR、Codice Fiscale、NIE、Aadhaar、Steuer-ID、NPIなどのカスタム臨床IDプロバイダーをサポートします。READMEは、Safe Harbor準拠カテゴリは実装支援であり、専門家による導入レビューが依然として必要であり、SDKの使用だけではHIPAA準拠を確立しないことを明示しています。

多言語PIIサポート

抽出と非識別化は、34のPII言語コードをサポートしています：am、ar、as、bn、cs、da、de、el、en、es、fr、he、hi、id、it、ja、ko、mr、nl、no、or、pt、ro、ru、sv、sw、ta、te、th、tr、uk、xh、zh、zu。ロシア語のルーティングは現在、文書化された多言語デフォルトモデルのプレースホルダーを使用しています。ベンガル語、中国語、タミル語には専用のレジストリエントリがあります。オプションのユーザー設定Indic NERファミリーは、gu、kn、ml、paの4つの追加ルートを受け入れ、アッサム語、ベンガル語、ヒンディー語、マラーティー語、オディア語、タミル語、テルグ語にも対応できます。OPENMED_INDIC_NER_MODELで設定します。READMEには、ポーランド語、ラトビア語、スロバキア語、マレー語、フィリピン語、フィンランド語などのIDのみのロケールに対するバリデータベースの国内IDカバレッジも記載されています。READMEには、ポルトガル語、オランダ語、ヒンディー語、アラビア語、日本語、トルコ語の言語別の例が示されています。 抽出と非識別化は、34のPII言語コードをサポートしています：am、ar、as、bn、cs、da、de、el、en、es、fr、he、hi、id、it、ja、ko、mr、nl、no、or、pt、ro、ru、sv、sw、ta、te、th、tr、uk、xh、zh、zu。ロシア語のルーティングは現在、文書化された多言語デフォルトモデルのプレースホルダーを使用しています。ベンガル語、中国語、タミル語には専用のレジストリエントリがあります。オプションのユーザー設定Indic NERファミリーは、gu、kn、ml、paの4つの追加ルートを受け入れ、アッサム語、ベンガル語、ヒンディー語、マラーティー語、オディア語、タミル語、テルグ語にも対応できます。OPENMED_INDIC_NER_MODELで設定します。READMEには、ポーランド語、ラトビア語、スロバキア語、マレー語、フィリピン語、フィンランド語などのIDのみのロケールに対するバリデータベースの国内IDカバレッジも記載されています。READMEには、ポルトガル語、オランダ語、ヒンディー語、アラビア語、日本語、トルコ語の言語別の例が示されています。 抽出と非識別化は、34のPII言語コードをサポートしています：am、ar、as、bn、cs、da、de、el、en、es、fr、he、hi、id、it、ja、ko、mr、nl、no、or、pt、ro、ru、sv、sw、ta、te、th、tr、uk、xh、zh、zu。ロシア語のルーティングは現在、文書化された多言語デフォルトモデルのプレースホルダーを使用しています。ベンガル語、中国語、タミル語には専用のレジストリエントリがあります。オプションのユーザー設定Indic NERファミリーは、gu、kn、ml、paの4つの追加ルートを受け入れ、アッサム語、ベンガル語、ヒンディー語、マラーティー語、オディア語、タミル語、テルグ語にも対応できます。OPENMED_INDIC_NER_MODELで設定します。READMEには、ポーランド語、ラトビア語、スロバキア語、マレー語、フィリピン語、フィンランド語などのIDのみのロケールに対するバリデータベースの国内IDカバレッジも記載されています。READMEには、ポルトガル語、オランダ語、ヒンディー語、アラビア語、日本語、トルコ語の言語別の例が示されています。 抽出と非識別化は、34のPII言語コードをサポートしています：am、ar、as、bn、cs、da、de、el、en、es、fr、he、hi、id、it、ja、ko、mr、nl、no、or、pt、ro、ru、sv、sw、ta、te、th、tr、uk、xh、zh、zu。ロシア語のルーティングは現在、文書化された多言語デフォルトモデルのプレースホルダーを使用しています。ベンガル語、中国語、タミル語には専用のレジストリエントリがあります。オプションのユーザー設定Indic NERファミリーは、gu、kn、ml、paの4つの追加ルートを受け入れ、アッサム語、ベンガル語、ヒンディー語、マラーティー語、オディア語、タミル語、テルグ語にも対応できます。OPENMED_INDIC_NER_MODELで設定します。READMEには、ポーランド語、ラトビア語、スロバキア語、マレー語、フィリピン語、フィンランド語などのIDのみのロケールに対するバリデータベースの国内IDカバレッジも記載されています。READMEには、ポルトガル語、オランダ語、ヒンディー語、アラビア語、日本語、トルコ語の言語別の例が示されています。

導入ターゲットとエージェントツール

OpenMedは複数の実行パスをサポートしています。Apple Siliconでは、MLXとOpenMedKitを使用してローカル処理が可能で、サポートされているトークン分類アーティファクトにはCoreMLフォールバックパスがあります。READMEは、MLXがプライバシーフィルターの推論ステップあたりの中央値レイテンシでCPU PyTorchより24〜33倍高速であると報告しています。Androidでは、OpenMedKitはネイティブKotlinライブラリとして提供され、ONNX Runtime Mobileを介してローカルドキュメント取り込み、OCRハンドオフ、PII編集、トークン分類推論をサポートします。v2.0.0リリースはJitPackから入手できます。同じONNXモデルはPython CPUとブラウザでTransformers.jsを介して実行できます。FastAPIで構築されたRESTサービスが文書化されており、/analyze、/pii/extract、/pii/deidentify、/healthエンドポイントとモデルライフサイクル制御が含まれます。エージェント統合には、Claude Code、OpenAI Codex、OpenCodeなどのエージェントと互換性のあるSKILL.mdフォルダーを含むスキルカタログと、インストーラスクリプトがリポジトリに含まれています。完全なドキュメントはopenmed.life/docsにあります。 OpenMedは複数の実行パスをサポートしています。Apple Siliconでは、MLXとOpenMedKitを使用してローカル処理が可能で、サポートされているトークン分類アーティファクトにはCoreMLフォールバックパスがあります。READMEは、MLXがプライバシーフィルターの推論ステップあたりの中央値レイテンシでCPU PyTorchより24〜33倍高速であると報告しています。Androidでは、OpenMedKitはネイティブKotlinライブラリとして提供され、ONNX Runtime Mobileを介してローカルドキュメント取り込み、OCRハンドオフ、PII編集、トークン分類推論をサポートします。v2.0.0リリースはJitPackから入手できます。同じONNXモデルはPython CPUとブラウザでTransformers.jsを介して実行できます。FastAPIで構築されたRESTサービスが文書化されており、/analyze、/pii/extract、/pii/deidentify、/healthエンドポイントとモデルライフサイクル制御が含まれます。エージェント統合には、Claude Code、OpenAI Codex、OpenCodeなどのエージェントと互換性のあるSKILL.mdフォルダーを含むスキルカタログと、インストーラスクリプトがリポジトリに含まれています。完全なドキュメントはopenmed.life/docsにあります。 OpenMedは複数の実行パスをサポートしています。Apple Siliconでは、MLXとOpenMedKitを使用してローカル処理が可能で、サポートされているトークン分類アーティファクトにはCoreMLフォールバックパスがあります。READMEは、MLXがプライバシーフィルターの推論ステップあたりの中央値レイテンシでCPU PyTorchより24〜33倍高速であると報告しています。Androidでは、OpenMedKitはネイティブKotlinライブラリとして提供され、ONNX Runtime Mobileを介してローカルドキュメント取り込み、OCRハンドオフ、PII編集、トークン分類推論をサポートします。v2.0.0リリースはJitPackから入手できます。同じONNXモデルはPython CPUとブラウザでTransformers.jsを介して実行できます。FastAPIで構築されたRESTサービスが文書化されており、/analyze、/pii/extract、/pii/deidentify、/healthエンドポイントとモデルライフサイクル制御が含まれます。エージェント統合には、Claude Code、OpenAI Codex、OpenCodeなどのエージェントと互換性のあるSKILL.mdフォルダーを含むスキルカタログと、インストーラスクリプトがリポジトリに含まれています。完全なドキュメントはopenmed.life/docsにあります。 OpenMedは複数の実行パスをサポートしています。Apple Siliconでは、MLXとOpenMedKitを使用してローカル処理が可能で、サポートされているトークン分類アーティファクトにはCoreMLフォールバックパスがあります。READMEは、MLXがプライバシーフィルターの推論ステップあたりの中央値レイテンシでCPU PyTorchより24〜33倍高速であると報告しています。Androidでは、OpenMedKitはネイティブKotlinライブラリとして提供され、ONNX Runtime Mobileを介してローカルドキュメント取り込み、OCRハンドオフ、PII編集、トークン分類推論をサポートします。v2.0.0リリースはJitPackから入手できます。同じONNXモデルはPython CPUとブラウザでTransformers.jsを介して実行できます。FastAPIで構築されたRESTサービスが文書化されており、/analyze、/pii/extract、/pii/deidentify、/healthエンドポイントとモデルライフサイクル制御が含まれます。エージェント統合には、Claude Code、OpenAI Codex、OpenCodeなどのエージェントと互換性のあるSKILL.mdフォルダーを含むスキルカタログと、インストーラスクリプトがリポジトリに含まれています。完全なドキュメントはopenmed.life/docsにあります。

セキュリティ、貢献、ライセンス

READMEは、脆弱性（特に編集バイパスまたはPHI/PIIリーク）を公開問題としてではなく、セキュリティ勧告フォームを通じて非公開で報告するよう求めています。責任ある開示ポリシーについてはSECURITY.mdを参照し、レポートに実際の患者データを含めないよう指示しています。バグレポート、機能リクエスト、PRによる貢献を歓迎します。貢献ガイドと行動規範へのリンクがあります。OpenMed SDKソースはApache-2.0ライセンスでリリースされ、サードパーティの資産に関する通知はNOTICEに記録されています。ライセンスの抜粋は、作品に対する永続的、世界的、非独占的、無償、ロイヤリティフリー、取消不能の著作権および特許ライセンスを付与し、特許訴訟が提起された場合は終了します。ライセンステキストは、サポート、保証、セキュリティ保証については言及していません。 READMEは、脆弱性（特に編集バイパスまたはPHI/PIIリーク）を公開問題としてではなく、セキュリティ勧告フォームを通じて非公開で報告するよう求めています。責任ある開示ポリシーについてはSECURITY.mdを参照し、レポートに実際の患者データを含めないよう指示しています。バグレポート、機能リクエスト、PRによる貢献を歓迎します。貢献ガイドと行動規範へのリンクがあります。OpenMed SDKソースはApache-2.0ライセンスでリリースされ、サードパーティの資産に関する通知はNOTICEに記録されています。ライセンスの抜粋は、作品に対する永続的、世界的、非独占的、無償、ロイヤリティフリー、取消不能の著作権および特許ライセンスを付与し、特許訴訟が提起された場合は終了します。ライセンステキストは、サポート、保証、セキュリティ保証については言及していません。 READMEは、脆弱性（特に編集バイパスまたはPHI/PIIリーク）を公開問題としてではなく、セキュリティ勧告フォームを通じて非公開で報告するよう求めています。責任ある開示ポリシーについてはSECURITY.mdを参照し、レポートに実際の患者データを含めないよう指示しています。バグレポート、機能リクエスト、PRによる貢献を歓迎します。貢献ガイドと行動規範へのリンクがあります。OpenMed SDKソースはApache-2.0ライセンスでリリースされ、サードパーティの資産に関する通知はNOTICEに記録されています。ライセンスの抜粋は、作品に対する永続的、世界的、非独占的、無償、ロイヤリティフリー、取消不能の著作権および特許ライセンスを付与し、特許訴訟が提起された場合は終了します。ライセンステキストは、サポート、保証、セキュリティ保証については言及していません。 READMEは、脆弱性（特に編集バイパスまたはPHI/PIIリーク）を公開問題としてではなく、セキュリティ勧告フォームを通じて非公開で報告するよう求めています。責任ある開示ポリシーについてはSECURITY.mdを参照し、レポートに実際の患者データを含めないよう指示しています。バグレポート、機能リクエスト、PRによる貢献を歓迎します。貢献ガイドと行動規範へのリンクがあります。OpenMed SDKソースはApache-2.0ライセンスでリリースされ、サードパーティの資産に関する通知はNOTICEに記録されています。ライセンスの抜粋は、作品に対する永続的、世界的、非独占的、無償、ロイヤリティフリー、取消不能の著作権および特許ライセンスを付与し、特許訴訟が提起された場合は終了します。ライセンステキストは、サポート、保証、セキュリティ保証については言及していません。

編集部の結論

OpenMedの中核的価値はローカルファースト設計にあります。必要なアーティファクトが利用可能になった後、ランタイムはデバイス上で臨床テキストを処理し、ネットワーク使用はオプションのダウンロードと統合に限定されます。導入担当者はモデル、データセット、コンプライアンスを検証する必要があります。プロジェクトはApache-2.0でオープンソースであり、v2.0.0などのリリースで進化し続けています。

公式情報源

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes