MD.ai
Übersicht von MD.ai
MD.ai: KI-gestützte Berichterstellung und Annotation für die Radiologie
Was ist MD.ai?
MD.ai ist eine KI-Plattform für medizinische Bildgebung, die die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen in der Radiologie beschleunigen soll. Sie zielt darauf ab, die Effizienz und Produktivität von Radiologen zu steigern, indem sie Tools für die Datenannotation und Berichterstellung bereitstellt.
Hauptmerkmale:
- MD.ai Reporting: Beschleunigt klinische Berichtsworkflows mit LLMs und ermöglicht die automatische Vorlagenauswahl, die Zuordnung von Schlüsselbefunden, die Erstellung von Impressionen und mehr. Es rationalisiert auch administrative Aufgaben mit der automatisierten Generierung von Abrechnungscodes.
- MD.ai Annotator: Ermöglicht die Erstellung hochwertiger, beschrifteter Datensätze. Es unterstützt natives DICOM, KI-gestützte Annotation und PHI-Erkennung und De-ID.
So verwenden Sie MD.ai:
- Berichterstellung: Integrieren Sie MD.ai über HL7/DICOM in EHR/HIS/RIS-Systeme. Verwenden Sie es auf Desktops, Laptops, Tablets oder Mobilgeräten. Verwenden Sie KI-gesteuerte oder traditionelle Berichtsmodi mit mehrsprachiger Unterstützung und kontextbezogenem KI-Chat.
- Annotator: Erstellen und validieren Sie Modelle mithilfe von nativem DICOM-Support und KI-gestützter Annotation. Skalieren Sie nahtlos und verwenden Sie Entwickler-APIs.
Warum ist MD.ai wichtig?
MD.ai hilft:
- Beschleunigung der KI-Entwicklung und -Bereitstellung in der medizinischen Bildgebung.
- Verbesserung der Effizienz und Produktivität von Radiologen.
- Verbesserung der Patientenkommunikation und -aufklärung.
Wo kann ich MD.ai verwenden?
MD.ai wird von Ärzten und Mitarbeitern verwendet, um große, hochwertige, beschriftete Datensätze zu erstellen, Modelle bereitzustellen und zu validieren sowie KI-gesteuerte klinische Workflows zu erstellen.
Beste Möglichkeit, MD.ai zu nutzen:
- Integration in bestehende Gesundheitssysteme für eine optimierte Berichterstellung.
- Verwenden Sie KI-gestützte Annotation für eine effiziente Datensatzerstellung.
- Nutzen Sie LLMs, um klinische Berichtsworkflows zu verbessern.
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