Anpassbare Tools und Workflows
Online-Terminplanung
Kundenmanagement
Telemedizin-Dienste
Kundenportal
Automatisierte Workflows
Rechnungsstellung und Zahlungen
Niah AI, Carepatron, iHairium, Generative AI-Playbook von PromptxAI, Produkt Prompt, Midjourney, Contents.com, Components AI, ClinicIQ, PetsApp sind die besten kostenpflichtigen / kostenlosen generative ai in healthcare Tools.
Generative KI im Gesundheitswesen bezieht sich auf die Anwendung fortschrittlicher künstlicher Intelligenztechniken wie Deep Learning und Natural Language Processing, um neue Erkenntnisse, Lösungen und personalisierte Behandlungen im medizinischen Bereich zu generieren. Diese Technologie hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, indem sie genauere Diagnosen ermöglicht, neue Medikamente und Therapien entwickelt und durch datenbasierte Entscheidungsfindung die Ergebnisse für Patienten verbessert.
Wesentliche Merkmale
|
Preis
|
Wie verwenden
| |
---|---|---|---|
Carepatron | Anpassbare Tools und Workflows | Verwalten Sie Kundenzusammenfassungen, Formulare, Terminplanung, Kundenmanagement, Telemedizin-Dienste, Rechnungsstellung und mehr | |
PetsApp | Text- und SMS-Chat | Text- und SMS-Chat, Terminbuchung, Erinnerungen, digitale Zahlungen, Videoanrufe, KI-unterstützte Kommunikation (CoPilot), Wellness- und Treuepläne | |
Contents.com | Inhaltsideen | Melden Sie sich auf der Plattform an und wählen Sie aus einer Vielzahl von Tools wie AI-Chat, AI-Writer, AI-Art, Audio ↔ Text und AI-Übersetzung, um Ihre Content-Erstellungsbedürfnisse zu unterstützen. Generieren Sie hochwertige, originelle und SEO-optimierte Inhalte für Ihre digitalen Kanäle. | |
Midjourney | Hunderte von AI-Kunststilen erkunden | Um Midjourney zu verwenden, kopieren Sie einfach die Anleitung, tauschen Sie das Thema aus und fügen Sie es in Ihren bevorzugten Generator ein. Es ist komplett kostenlos! | |
Ibex | KI-gesteuerte Krebserkennung | Schauen Sie sich das Video an, um zu erfahren, wie Sie Ibex's bewährte, KI-gesteuerte Diagnoselösungen für eine bessere Krebsbehandlung nutzen können | |
Medicodio | KI-gesteuerte Code-Suchfunktion | Um Medicodio zu nutzen, können Gesundheitseinrichtungen, RCM-Unternehmen und medizinische Kodierer auf Codio zugreifen, die Software von Medicodio. Es bietet zwei Hauptlösungen: SaaS (Software as a Service) und MCaaS (Medical Coding as a Service). Mit SaaS können Benutzer von überall aus auf Codio zugreifen, um die Kodiereffizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren. Mit MCaaS können Benutzer Medicodio den gesamten medizinischen Kodierungsprozess überlassen. Benutzer können Codio auch nahtlos in ihre bestehenden EHR-/EMR-Systeme oder Arztnotizen integrieren, um eine reibungslose Dateneingabe und -analyse zu ermöglichen. | |
Components AI | Visuell gestalten Sie benutzerdefinierte Designwerkzeuge, generative Komponenten, Seiten und Websites |
Free kostenlos Grundfunktionen mit eingeschränktem Zugriff
| Erstellen Sie benutzerdefinierte Designwerkzeuge, ohne Code schreiben zu müssen. Erstellen Sie ansprechende Komponenten, Seiten und Websites, die Sie in jedem beliebigen Webprojekt verwenden können. Gestalten Sie Markup-Vorlagen mit ausgewählten Themes oder Ihren eigenen Design-Tokens. |
iHairium | Die Kernfunktionen von iHairium umfassen KI-Diagnostik für Haar- und Kopfhautzustände, Online-Beratung von führenden Trichologen, Blog-Tipps von Ärzten, eine Welt-Rangliste der Haartransplantationskliniken und globale Echtzeitabdeckung. Die App wurde in Zusammenarbeit mit Trichologen und anderen Haar- und Kopfhautexperten entwickelt, um eine genaue und schnelle Diagnosestellung zu ermöglichen. | iHairium ist ein Online-Haar- und Kopfhaut-Dienst mit KI-Diagnostik, der bei Haarausfall und Glatzenbildung hilft. Benutzer können die iHairium-App herunterladen, um ihre Ziele für Haar und Kopfhaut zu erreichen, personalisierte Empfehlungen zu erhalten und Beratungen mit Trichologen, Dermatologen und Ernährungswissenschaftlern in Anspruch zu nehmen. | |
Generative AI-Playbook von PromptxAI | Sammlung von populären Beispielen für Generative KI | Um das Generative AI-Playbook zu verwenden, können Sie die bereitgestellten populären Beispiele erkunden, wie z.B. Inhalts generierung, Inhaltsaufnahme und Trends, die die Zukunft der Arbeit beeinflussen. Sie können auch auf das erweiterte Playbook mit einem generischen Framework zugreifen, das die Verwaltung von Anweisungen, LLM-Modelle, Inhaltsverbesserung und andere Tools umfasst. Darüber hinaus können Sie Techniken zur Anpassung von Anweisungen erlernen, um die Leistung von Generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT, DALL-E und Midjourney zu optimieren. Das Playbook enthält auch Beschleunigungs-Notizbücher und Code-Bibliotheken, um Ihnen den Einstieg in die Arbeit mit Generativer KI zu erleichtern. | |
NEON | Echtzeitgespräche und Interaktion | Um NEON zu verwenden, interagieren Sie einfach mit den virtuellen Wesen über eine digitale Schnittstelle. Sie können auf Konversationen reagieren, sich in Echtzeitdialoge einbinden und Unterstützung basierend auf den Bedürfnissen oder Anfragen des Benutzers bieten. |
Onkologie: KI-gesteuerte Analyse von medizinischen Bildern und genomischen Daten zur Verbesserung der Krebsdiagnose, Stadieneinteilung und Behandlungsplanung.
Kardiologie: Vorhersagemodellierung von kardiovaskulären Risikofaktoren und KI-unterstützte Interpretation von EKG und kardialen Bildgebungsdaten.
Neurologie: KI-basierte Analyse von neurologischen Bildgebungsdaten und elektronischen Gesundheitsakten zur Unterstützung bei der Diagnose und Behandlung von neurologischen Erkrankungen.
Infektionskrankheiten: KI-gesteuerte Überwachung und Vorhersage von Krankheitsausbrüchen sowie Optimierung der Antibiotikaverschreibung.
Psychische Gesundheit: KI-unterstützte Chatbots und virtuelle Assistenten für die Durchführung von mentalen Gesundheitsuntersuchungen, Überwachung und Therapie.
Die Nutzerbewertungen von generativer KI im Gesundheitswesen sind im Allgemeinen positiv, wobei viele Gesundheitsdienstleister und Forscher ihr Potenzial zur Verbesserung der Patientenergebnisse und zur Beschleunigung der medizinischen Forschung loben. Einige Benutzer äußern jedoch Bedenken hinsichtlich der Interpretierbarkeit und Transparenz von KI-Modellen sowie der Notwendigkeit einer robusten Datenverwaltung und ethischer Rahmenbedingungen. Insgesamt sind sich die Rezensenten einig, dass generative KI ein leistungsstarkes Werkzeug für die Innovationsförderung im Gesundheitswesen ist, das jedoch in Zusammenarbeit mit Fachexperten und Interessenvertretern verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt werden muss.
Ein Patient unterzieht sich einer routinemäßigen medizinischen Bildgebung, die von einem KI-System analysiert wird, um frühzeitig Anzeichen von Krebs zu erkennen, die von menschlichen Radiologen übersehen worden sein könnten.
Ein Gesundheitsdienstleister verwendet ein KI-unterstütztes klinisches Entscheidungsunterstützungswerkzeug, um personalisierte Behandlungsempfehlungen auf der Grundlage des genetischen Profils, der Krankengeschichte und der Lebensstilfaktoren eines Patienten zu generieren.
Ein pharmazeutisches Unternehmen setzt generative KI ein, um neuartige Wirkstoffverbindungen mit gewünschten therapeutischen Eigenschaften zu entwerfen, wodurch der Arzneimittelentdeckungsprozess beschleunigt und die Entwicklungskosten reduziert werden.
Die Implementierung von generativer KI im Gesundheitswesen umfasst in der Regel die folgenden Schritte: 1) Sammeln und Vorverarbeiten großer Mengen von Patientendaten, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten, medizinischer Bilder und genomischer Informationen. 2) Schulung von Deep-Learning-Modellen auf diesen Daten, um Muster zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und neue Erkenntnisse zu generieren. 3) Validierung der KI-Modelle durch strenge Tests und klinische Studien, um ihre Sicherheit und Wirksamkeit zu gewährleisten. 4) Integration der KI-Systeme in bestehende Gesundheitsabläufe und Entscheidungsprozesse, wie diagnostische Werkzeuge und Behandlungsplanungssoftware. 5) Kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung der KI-Modelle bei Verfügbarkeit neuer Daten, um ihre Leistung zu verbessern und sich an sich ändernde Gesundheitsanforderungen anzupassen.
Verbesserte diagnostische Genauigkeit und frühzeitige Erkennung von Krankheiten
Beschleunigte Entwicklung von Arzneimitteln und kürzere Entwicklungszeiten
Personalisierte Behandlungspläne, die auf den individuellen Patientenbedürfnissen basieren
Verbesserte Patientenergebnisse und Lebensqualität
Reduzierte Gesundheitskosten durch effizientere Ressourcenallokation und präventive Versorgung