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批量处理临床文本，本地运行NER、去标识化并生成可续跑的JSONL结果
batch-processing-clinical-text
batch-processing-clinical-text 是 SkillFeeder 收录的Agent Skill，来自 GitHub 仓库 maziyarpanahi/openmed，★ 5,783。批量处理临床文本，本地运行NER、去标识化并生成可续跑的JSONL结果。适合处理千份临床文档的研究员。场景是数据与复盘。能做的事包括本地全链路处理，数据不出设备、失败隔离+断点续跑，不重算已成功项、追加写入JSONL，实时流式输出。打开 GitHub 自行安装。
能做什么
- 本地全链路处理，数据不出设备
- 失败隔离+断点续跑，不重算已成功项
- 追加写入JSONL，实时流式输出
原文简介
Run large-scale batch NER, PII extraction, or de-identification over many clinical notes on-device with OpenMed, with sharding, checkpointing, resumability, and append-only JSONL output. Use when the user needs to process a corpus or folder of notes, de-identify a dataset, run NER over thousands of documents, build a resumable batch pipeline, or stream results to JSONL without holding everything i
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