四步快速入门指南
步骤1：环境准备
需安装Python 3.7+和必备库：pip install transformers datasets pandas
步骤2：模型选择
とおす模型发现应用筛选适合场景的模型，如临床用药分析可选用”PharmaDetect”系列
步骤3：代码实现
基础调用示例：from transformers import pipeline
ner_pipeline = pipeline("token-classification",
model="OpenMed/OpenMed-NER-PharmaDetect-SuperClinical-434M")
print(ner_pipeline("患者服用10毫克阿司匹林"))
步骤4：结果应用
输出为结构化JSON格式，可直接集成到电子病历系统或研究数据库。对于需要隐私保护的场景，平台模型可自动去除PHI（受保护健康信息）。
注：初次运行会自动下载模型权重（约1.5GB），建议在稳定网络环境下操作
この答えは記事から得たものである。OpenMed：ヘルスケアにおける無料のAIモデルのためのオープンソースプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何快速开始使用OpenMed进行临床文本分析？
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