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解決する課題

OpenMedは、クラウドで機密性の高い医療データを処理する際のプライバシーとコストの課題に対処します。ユーザーは、患者データを外部サーバーにアップロードすることなく、生物医学的エンティティを抽出したり、個人識別情報（PII）を削除したりすることができます。

仕組み

このプロジェクトは、ユーザーのハードウェア上でローカルに動作する一連の専門的な医療モデル（2,000種類以上が利用可能）を提供します。Apple Silicon (MLX経由)、NVIDIA GPU (CUDA経由)、CPU、さらにはウェブブラウザ (Transformers.js経由) を含むさまざまなバックエンドをサポートしています。疾患、医薬品、解剖学に関する命名エンティティ認識 (NER) や、マスキング、置換、ハッシュ化によるHIPAA準拠の匿名化などのタスクを実行できます。

対象者

• ヘルスケア開発者: オフラインの臨床インテリジェンスを必要とするモバイルアプリ (iOS/Android) を構築している方。
• データサイエンティスト: データレジデンシーを維持しながら、大規模な臨床データセットの匿名化が必要な方。
• 研究者: エアギャップ環境で機密性の高い医療テキストを扱う方。

ハイライト

• 100% オンデバイス: データがローカルデバイスやネットワークから外部に出ることはありません。
• クロスプラットフォーム対応: iOS、iPadOS、macOS、Android、およびブラウザで動作します。
• 専門的な医療モデル: 疾患検出、薬理学、解剖学、遺伝子のためのモデルが含まれています。
• HIPAA準拠: 18のSafe Harbor識別子のすべてを特定し、編集することが可能です。
• 高いパフォーマンス: MLXを使用したApple Silicon向けに最適化されており、CPUのみの実行と比較して大幅なスピードアップを実現します。