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OpenMed – オンデバイス臨床テキスト AI

概要 – OpenMed は、医療テキスト抽出と保護対象保健情報（PHI/PII）の匿名化を、自分で管理するハードウェア上でローカルに実行できるオープンソース SDK です。必要なモデルファイルをダウンロードした後（Hugging Face または OpenMed モデルカタログから取得）、ランタイムは完全にオフラインで動作し、構造化エンティティ、マスク済みテキスト、または FHIR 対応の出力を返します。

主な機能

• 臨床 NER – 疾患、薬剤、解剖、遺伝子など（例: disease_detection_superclinical）。
• PII 検出と匿名化 – 18 の Safe-Harbor カテゴリに対応し、複数のマスキング戦略（マスク、置換、ハッシュ、日付シフト）を備えます。
• 多言語サポート – 35 のモデル対応言語、42 の言語コード。
• 複数のランタイム – CPU、CUDA、Apple-Silicon MLX、Android ONNX Runtime Mobile、ブラウザ Transformers.js、および REST サービス。
• エージェント対応スキルカタログ – Claude Code、OpenAI Codex などで即使える「Agent Skills」。
• バッチおよびストリーミングパイプライン – 多数のドキュメントを効率的に処理し、スマートなエンティティマージで日付や ID などを保持します。

使用方法

from openmed import analyze_text
result = analyze_text(
    "Patient started on imatinib for chronic myeloid leukemia.",
    model_name="disease_detection_superclinical",
)
for e in result.entities:
    print(e.label, e.text, f"{e.confidence:.2f}")

CLI を呼び出したり、FastAPI スタイルのサービス（python -m openmed.service.logging）を実行したり、モバイルデバイスで Kotlin/Swift ライブラリを呼び出すこともできます。

対応プラットフォーム

• Python（pip install openmed[hf]、Apple Silicon 高速化にはオプションで [mlx]）。
• Swift / iOS – Swift Package Manager 経由の OpenMedKit。高速なトークン分類に MLX を使用。
• Kotlin / Android – JitPack アーティファクトとしてパッケージ化された ONNX Runtime Mobile モデル。
• Web – Transformers.js による ONNX エクスポート。WebGPU 対応ブラウザで実行可能。
• コンテナ / サービス – Docker イメージと組み込み REST サーバー。

モデルカタログ – このリポジトリには、専門的な NER モデル（疾患、製薬、解剖、遺伝子、PII）の厳選リストが含まれており、パラメータ数は約 1 億から約 4 億 3,400 万に及びます。モデルは Hugging Face の OpenMed/ 名前空間でホストされており、SDK はエアギャップ展開向けにローカルディレクトリから読み込むこともできます。

プライバシーに関する立場 – OpenMed は規制遵守を保証するものではありません。Safe-Harbor 準拠の PII カテゴリと設定可能なしきい値を提供しますが、導入組織は独自に検証と HIPAA/GDPR レビューを実施する必要があります。

ライセンス – SDK ソースコードは Apache-2.0。モデルおよびデータセットのライセンスは異なり、モデルカタログに表示されます。

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クイックスタートチェックリスト

1. pip install "openmed[hf]"（Apple Silicon の場合は openmed[mlx]）。
2. モデルをダウンロード（例: openmed download disease_detection_superclinical）。
3. Python から analyze_text / extract_pii / deidentify を呼び出すか、モバイル SDK を使用。
4. 本番環境では、提供された REST サービスで SDK をラップするか、iOS/Android アプリに組み込みます。

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結論 – OpenMed は、オンデバイス臨床テキスト処理のための真にオープンソースのプラットフォームであり、幅広いハードウェアと言語にわたってエンティティ抽出とプライバシー保護匿名化の両方を提供します。