openmed
क्लिनिकल नामित इकाई पहचान और HIPAA-अनुरूप PII डि-आइडेंटिफ़िकेशन के लिए ऑन-डिवाइस लोकल-फर्स्ट Python रनटाइम।
21 भाषाओं में अपने लोकल हार्डवेयर पर संरचित चिकित्सीय संस्थाओं को निकालें और रोगी PII को रिडैक्ट करें।
OpenMed हेल्थकेयर डेवलपर्स के लिए बनाया गया एक ओपन-सोर्स लोकल रनटाइम है जिन्हें लोकल डिवाइस पर क्लिनिकल संस्थाओं को निकालने और रोगी रिकॉर्ड को डि-आइडेंटिफ़िकेशन करने की आवश्यकता होती है। यह आपको रोगी डेटा को आपके लोकल नेटवर्क से बाहर छोड़े बिना मोबाइल, डेस्कटॉप और वेब प्लेटफ़ॉर्म पर क्लिनिकल नोट्स को प्रोसेस करने देता है।
यह क्या है
OpenMed, OpenMedKit, ONNX Runtime Mobile और Transformers.js बाइंडिंग जैसे नेटिव क्लाइंट एडेप्टर के साथ एक Python SDK प्रदान करता है। यह स्थानीय हार्डवेयर पर सीधे विशेष क्लिनिकल नामित इकाई पहचान मॉडल चलाते समय संवेदनशील रोगी PII को रिडैक्ट करने के लिए कच्चे मेडिकल टेक्स्ट को पार्स करता है।
किसके लिए
यह टूल हेल्थटेक डेवलपर्स, क्लिनिकल शोधकर्ताओं और मेडिकल IT विशेषज्ञों के लिए उपयुक्त है जो सख्त HIPAA अनुपालन की आवश्यकता वाले डेटा-प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाते हैं। यह गैर-तकनीकी डेस्कटॉप एप्लिकेशन चाहने वाले क्लिनिकल अंतिम-उपयोगकर्ताओं के लिए अभिप्रेत नहीं है।
मुख्य विशेषताएँ
लोकल क्लिनिकल इकाई निष्कर्षण
लोकल Python API का उपयोग करके असंरचित चिकित्सीय टेक्स्ट से बीमारियां, दवाएं और क्लिनिकल सिग्नल निकालें।
HIPAA PII रिडैक्शन इंजन
33 मॉडल-समर्थित PII भाषाओं में नाम, पते, बिलिंग विवरण और व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को रिडैक्ट करें।
क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म हार्डवेयर बाइंडिंग
MLX का उपयोग करके Apple Silicon पर, ONNX Runtime के माध्यम से मोबाइल उपकरणों पर, या Transformers.js के साथ ब्राउज़र में स्थानीय रूप से मॉडल चलाएं।
व्यापक मेडिकल कैटलॉग एक्सेस
विशेष हेल्थकेयर NLP कार्यों के लिए मैप किए गए 2,200 से अधिक मॉडल कैटलॉग मेनिफेस्ट प्रविष्टियों तक पहुंचें।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- टेक्स्ट को पूरी तरह से ऑन-डिवाइस प्रोसेस करता है ताकि रोगी डेटा कभी भी आपके आंतरिक नेटवर्क से बाहर न जाए।
- Python, Apple MLX, iOS, Android और वेब ब्राउज़र सहित बहु-प्लेटफ़ॉर्म तैनाती का समर्थन करता है।
- सिंथेटिक और वास्तविक क्लिनिकल डिस्चार्ज नोट्स के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए पूर्व-कॉन्फ़िगर गोपनीयता फ़िल्टर शामिल हैं।
- 21 क्लिनिकल भाषाओं और 33 PII रिडैक्शन भाषाओं को कवर करने वाला बहुभाषी समर्थन प्रदान करता है।
कहाँ कमी है
- ऑफ़लाइन काम करने से पहले बड़े मॉडल वेट आर्टिफ़ैक्ट डाउनलोड करने के लिए शुरुआती नेटवर्क कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है।
- क्लिनिकल प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो को बनाने और बनाए रखने के लिए Python विकास कौशल की आवश्यकता होती है।
- लोकल प्रदर्शन आपके लक्षित एज डिवाइस की मेमोरी और कंप्यूट क्षमता पर बहुत अधिक निर्भर करता है।
मूल्य & लाइसेंस
Apache-2.0 ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत उपयोग करने के लिए OpenMed पूरी तरह से मुफ़्त है। रिपॉजिटरी कोई भुगतान किया हुआ होस्टेड टियर प्रदान नहीं करती है, इसलिए आपका एकमात्र खर्च मॉडल चलाने के लिए आवश्यक लोकल हार्डवेयर बुनियादी ढांचा है।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
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सामान्य प्रश्न
क्या OpenMed रोगी डेटा को रिमोट क्लाउड सर्वर पर भेजता है?
नहीं, आवश्यक मॉडल फ़ाइलें डाउनलोड होने के बाद इन्फेरेंस पूरी तरह से आपके लोकल डिवाइस हार्डवेयर पर चलता है।
कौन से प्लेटफ़ॉर्म OpenMed मॉडल चला सकते हैं?
OpenMed Python वातावरण, MLX के माध्यम से Apple Silicon, ONNX Runtime Mobile के माध्यम से Android और Transformers.js के माध्यम से वेब ब्राउज़र का समर्थन करता है।
PII रिडैक्शन के लिए कितनी भाषाओं का समर्थन किया जाता है?
कैटलॉग में PII डि-आइडेंटिफ़िकेशन के लिए 33 भाषाओं और क्लिनिकल कार्यों के लिए 21 भाषाओं का समर्थन करने वाले मॉडल शामिल हैं।
