OpenMed发布开源医疗AI框架，含1500+模型与72个技能

OpenMed 发布了开源医疗 AI 生态，包含 1500+ 个模型与 72 个智能体技能，并在本地隐私保护下实测 Kimi K3 成功处理脱敏病历，展示了临床智能体工作流的可行性。

已确认

• OpenMed 发布了开源医疗 AI 生态，包含 1500+ 个模型，专注于临床命名实体识别（NER）和隐私去标识化，支持 16 种语言，采用 Apache-2.0 协议。
• 所有数据处理均在本地进行，确保隐私安全。
• 作者为 OpenMed 2.0 编写了 72 个 skills，并已在 Claude Code、Codex 和 OpenCode 中直接使用，旨在让智能体自主编写工作流程。

实测案例

• 作者将其中一个 skill 交给 Kimi K3 进行测试。
• 测试场景为读取患者病历：在 Mac 本地先将 25 个标识符进行脱敏处理，数据未离开本机。
• 结果显示，Kimi K3 在脱敏数据的基础上成功答对了全部调用指令。

为什么重要

• 该项目将开源医疗模型与前沿大模型（如 Kimi K3、Claude）的智能体能力结合，解决了医疗数据处理中极其敏感的隐私合规问题。
• 通过提供丰富的预置 skills，大幅降低了在本地环境中构建复杂临床智能体工作流的门槛。

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