OpenMed 3.0, 로컬 임상 AI 툴킷 출시

Apache-2.0 라이선스의 오픈소스 임상 AI 툴킷 OpenMed 3.0이 출시됐다. 이 업데이트는 환자 데이터를 완전히 로컬 하드웨어에서 처리하는 것을 핵심으로 하며, Patient Journey 기능을 도입해 진료 기록, FHIR 피드, HL7 메시지, 실험실 CSV 등 분산된 데이터 소스를 통합된 환자 타임라인으로 집계하고 조정한다.

주요 기능 및 안전 제약

이 툴킷은 Transformers, ONNX, GGUF (llama.cpp), WebGPU/WASM, 모바일 디바이스를 통해 Hugging Face의 2,200개 이상 오픈 모델을 지원하며 엄격하게 오프라인으로 작동한다. 추측이나 클라우드 API로의 조용한 폴백을 거부하는 것이 중앙 설계 원칙이다:

• 신원 확인: 99%의 신원 일치도 자동으로 병합되지 않으며, 환자 간 데이터 오염을 방지하기 위해 인간 검토를 거친다.
• 데이터 무결성: 상충하는 진단이나 수정된 실험실 값(예: 6.8에서 4.4로 변경)은 덮어쓰지 않고 모두 보존한 뒤 검토 대상으로 표시한다.
• 시간적 정확성: 모호한 날짜(예: '1월')는 데이터 충실도를 유지하기 위해 기본 일자로 자동 채워지지 않는다.
• 엄격한 로컬 실행: 필요한 로컬 모델이 없으면 호스팅된 API를 호출하는 대신 요청 처리를 거부한다.

릴리스 상태 및 커뮤니티 기여

버전 3.0은 새로운 임상 모델 체크포인트가 아닌 로컬 모델을 위한 인프라 배관으로 설명된다. 요약 파이프라인은 현재 합성 데이터 전용이며 실제 환자 데이터에는 사용할 수 없다. 이번 릴리스에는 10명의 기여자가 제출한 148개 PR이 포함됐으며, 그중 46개는 커뮤니티에서 나왔다. 프로젝트는 현재 422개의 열린 이슈와 30개의 좋은 첫 이슈가 있는 버전 3.1을 위해 기여자를 활발히 모집하고 있다.