← Découvrir
GitHub · maziyarpanahi/openmed↑ +191 aujourd'hui

L'intelligence artificielle open source dans le domaine de la santé

OpenMed est une plateforme qui rassemble des modèles d'intelligence artificielle open source et des ensembles de données utilisés dans le domaine de la santé. Développée pour des applications à vocation médicale, cette bibliothèque basée sur Python vise à standardiser les processus de traitement des données de santé.

Mises à jour

  • 4 novembre 2026: Étoiles 5,715 → 5,772, dernière version v3.2.0 (3 novembre 2026).
  • 27 octobre 2026: Étoiles 5,457 → 5,715, dernière version v3.1.0 (26 octobre 2026).
  • 8 octobre 2026: Étoiles 5,329 → 5,457, dernière version v3.0.0 (7 octobre 2026).
  • 16 septembre 2026: Étoiles 5,217 → 5,329, dernière version v2.5.0 (15 septembre 2026).

Ce que ça vous apporte

  • Extrait des informations médicales structurées à partir de textes cliniques.
  • Anonymise les données de santé personnelles sur l’appareil.
  • Il exécute plus de 1 000 modèles d’IA médicale hors ligne.

Installation

Configuration de base
pip install "openmed[hf]"
Prise en charge du silicium Apple (MLX)
pip install "openmed[mlx]"

Exécution

Analyse simple avec Python
python -c "from openmed import extract_pii; print([(e.label, e.text) for e in extract_pii('Dr. Pedro Almeida, CPF: 123.456.789-09, email: pedro@hospital.pt', lang='pt').entities])"

Si vous ne codez pas

Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite analyser un texte médical à l'aide de la bibliothèque OpenMed. J'ai Python installé sur mon appareil. Tout d'abord, j'ai terminé l'installation avec la commande pip install "openmed[hf]". Maintenant, quelles fonctions dois-je appeler dans mon code Python pour analyser mes notes cliniques et y détecter des termes médicaux ou des données personnelles (PII) ? Veuillez me créer un exemple simple de bloc de code sur la sélection du modèle et l'impression des sorties.

Dépôt : https://github.com/maziyarpanahi/openmed. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.

Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.

Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.

Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.

Termes liés du glossaire

Pour quiIl s'adresse aux professionnels de la santé et aux développeurs de logiciels qui souhaitent effectuer des analyses axées sur la confidentialité sur leur propre matériel sans envoyer leurs données médicales aux services cloud.
LicenceApache-2.0

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-06-10 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.