医疗AI大门正式打开：OpenMed发布380+免费顶尖医疗命名实体识别（NER）模型，助力行业全面升级。
• 免费开源：基于Apache 2.0许可证，零门槛使用与二次开发。
• 高性能表现：13+权威数据集验证，F1分数最高达0.998，部分模型超越商业闭源方案最高36%。
• 灵活多样：模型参数规模涵盖109M至568M，满足从轻量部署到高性能需求。
• 应用广泛：精准识别药物、疾病、基因、解剖结构、肿瘤及临床术语，全面覆盖医药研发、临床诊断、基因组学、肿瘤学等领域。
• 易用集成：兼容Hugging Face与PyTorch，仅需3行代码快速部署NER服务。
• 保障隐私：支持医疗数据脱敏，自动识别并屏蔽个人信息，合规高效。
• 促进创新：加速实体关系抽取与HCC编码，推动医疗决策智能化和费用优化。
• 社区共建：汇聚全球医学与AI专家，共享模型与实践经验，推动开放医疗AI生态发展。
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