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搜索 OpenMed ，共找到 29 条记录

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FHIR术语服务查询与编码

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maziyarpanahi/openmed

该技能用于连接OpenMed提取的文本实体与最终的FHIR编码输出。通过调用用户持牌的FHIR术语服务器，实现临床代码的验证、值集扩展、代码查询和系统间映射（如ICD-10到SNOMED）。确保文本跨度能被转化为结构化、经过标准确认的编码概念，是医疗数据互操作性的关键环节。

OpenMed设备端本地部署指南

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maziyarpanahi/openmed

本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。

零样本生物医学实体抽取

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maziyarpanahi/openmed

零样本命名实体识别（NER）工具，可从临床或生物医学文本中提取自定义实体类型（如药物、症状），无需预设标签或进行模型微调。它利用GLiNER/GLiNER2模型，用户可以在运行时定义所需标签。通过构建模型索引和运行推理，适用于快速原型开发或标签结构不稳定的场景。

构建SMART on FHIR用于临床AI

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maziyarpanahi/openmed

本指南提供将OpenMed驱动的工具嵌入到Epic、Cerner等电子健康记录（EHR）的完整流程。它涵盖了SMART on FHIR的全过程，包括OAuth2 PKCE授权、细粒度范围限定（如patient/DocumentReference.rs）、安全令牌处理，以及在设备本地对临床笔记进行去身份化和命名实体识别（NER）处理。

OpenMed临床NLP REST API部署

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maziyarpanahi/openmed

本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。

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