OpenMed 2.3：患者数据不出机构即可对 PDF 与邮件脱敏，并在浏览器和手机上本地运行

开源医疗 AI 库 OpenMed 发布了 2.3.0 版。发布说明的标题概括了这次工作：“跨 Python、JavaScript、Swift 与 Android 的本地优先医疗 AI。”该仓库拥有 5,200 颗星。

为什么“本地优先”在这个领域是一个独立问题

医疗 AI 面前的障碍不是模型质量，而是数据去了哪里。患者记录、出院小结、影像或往来信件一旦离开机构，工作就变成法律问题。OpenMed 的整个架构建立在这一点上：处理发生在机构自己的机器上，数据不外流。

2.3 在这一侧加入了具体能力：一条重建 PDF 阅读顺序并执行嵌入式脱敏的通路，并验证源文本确实被移除、产出带掩码的证据。从 HTML 中提取可见文本时同时带出源位置偏移。此外还加入了邮件（EML）脱敏、显式隔离的可选 MSG 桥接、RTF 与定宽文本接入，以及笔记本单元格脱敏。

明确失败，而不是无声的缺口

发布说明里的一个细节，对受监管机构而言比标题更有价值。在 JavaScript 一侧的脱敏中，当某个 token 无法对齐时，系统现在会产生一个不含内容的失败；此前它会悄悄产出不完整的脱敏。

在一个安全或合规产品里，这个差别就是全部。悄悄脱敏不全的文档，会被当作已脱敏而分享出去；而明确失败的操作会停下来并交给人处理。同一版本中，默认模型也从一个不可用的模型换成了公开的 ClinicalE5 33M ONNX，为 Transformers.js 输出恢复了源位置偏移，并保留了分解重音符与增补 Unicode 字母。

可以跑在哪里

• 浏览器：WebGPU，并带确定性的 WASM 回退
• Android：QNN/NNAPI 选择，带 CPU 回退
• iOS：分享与操作扩展
• 桌面：Electron 与 Tauri 桥接
• 服务器：TensorRT 导出、GGUF、MLX 优化、边缘单板机适配

部署侧有 KServe、Triton、Kubernetes operator、HPA、自托管 Compose 与本地服务适配器。数据侧的 OpenSearch、Elasticsearch、Spark、Beam、Airflow、LlamaIndex、PostgreSQL 与 dbt 连接均为可选启用。

临床证据与边界

该版本加入了确定性的证据表、限定范围的物质使用（SDOH）抽取，以及区分经历者的患者记录跨度过滤。同意核验不再抛出异常而是返回结果，并且是在辅助性使用与合格审阅两条边界之下进行。产品把自己定位为接受人工审阅的辅助层，而非作出诊断者。

发布纪律

这些数字作为成熟度信号值得注意。自 2.2.0 以来共 253 次提交、652 个文件变更；公共 Python 符号清单从 37,735 增至 41,729，即新增 3,994 个，且没有任何删除、重命名或签名收窄。REST 契约保持兼容，19 条路径、17 个模式。项目还宣布 14,099 项 Python 测试全部通过。

安装方式：Python 侧 pip install --upgrade "openmed==2.3.0"，JavaScript 侧 npm install openmed@2.3.0；Swift Package Manager 与经由 JitPack 的 Android 包也已发布。