Beste 17 generative ai in healthcare Tools in 2024

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.

--
1
Zukunftsweisender KI-Gesundheitsassistent
--
51.59%
1
KI-gesteuerte Gesundheitsversorgung für Haar und Haut.
--
87.68%
2
Verwendung von Generativer KI für Wachstum und Innovation: PromptxAI's Playbook enthält Beispiele und Techniken.
--
3
Vereinfache die Komposition von Prompts für generative KI.
20.3K
22.20%
4
Generative AI-Stile für bessere Bilder.
52.7K
63.42%
3
Generative AI-Plattform für wirkungsvolle Inhalte.
9.0K
26.94%
0
Explorieren Sie generative Designsysteme
--
1
Ein umfassendes Werkzeug zur Unterstützung von Ärzten bei genauen Diagnosen und effektiven Behandlungsplänen.
76.7K
80.61%
1
Eine tierärztliche Engagement- und Kommunikationsplattform.
15.6K
61.48%
0
KI-gesteuerte Diagnoselösungen für die Krebsbehandlung
--
2
ThincHealth bietet personalisierte Gesundheitsversorgung und intelligente Technologielösungen in Südostasien und dem Pazifik an.
--
100.00%
3
Next-Gen KI-System empfiehlt Krankenhäuser basierend auf den Vorlieben des Benutzers.
14.0K
56.57%
3
"Medicodio ist ein KI-Assistent, der die Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Kodierung verbessert."
--
0
Entdecke bahnbrechende Medikamente mit Aitia.
--
100.00%
0
Optimierte Vorgaben für Textgenerierung.
--
41.36%
5
NEON erstellt realistische virtuelle Menschen für persönliche Interaktion und Unterstützung.
End

Was ist generative ai in healthcare?

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.

Welches sind die besten 10 KI-Tools für generative ai in healthcare ?

Wesentliche Merkmale
Preis
Wie verwenden

Carepatron

Anpassbare Tools und Workflows
Online-Terminplanung
Kundenmanagement
Telemedizin-Dienste
Kundenportal
Automatisierte Workflows
Rechnungsstellung und Zahlungen

Verwalten Sie Kundenzusammenfassungen, Formulare, Terminplanung, Kundenmanagement, Telemedizin-Dienste, Rechnungsstellung und mehr

PetsApp

Text- und SMS-Chat
Terminbuchung
Erinnerungen
Digitale Zahlungen
Videoanrufe
KI-unterstützte Kommunikation (CoPilot)
Wellness- und Treuepläne

Text- und SMS-Chat, Terminbuchung, Erinnerungen, digitale Zahlungen, Videoanrufe, KI-unterstützte Kommunikation (CoPilot), Wellness- und Treuepläne

Contents.com

Inhaltsideen
Inhaltsentwicklung
Inhaltsänderung
Schlüsselwortoptimierung
maschinelle Übersetzung
Glossarerstellung
Entwurfskorrektur
Virtuelles Lektorat
Entwurfskorrektur mit NLG
SEO-orientierte Texte
Texterstellung
Marketingtexte
Erstellung von Website-Inhalten
Blogbeitragserstellung

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
Neue Stile für Ihre AI-Bildvorschläge finden
Jede Woche neue Stile erhalten

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
Klinisch bewährte Genauigkeit
Effiziente Workflow-Optimierung

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
Intelligente Code-Vorschläge
Verifizierung durch erfahrene medizinische Kodierer
Reduzierung von Abrechnungsablehnungen
Erhöhung des Umsatzes
Reduzierung des Arbeitsüberlastung von Kodierern

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
Importieren oder definieren Sie Design-Tokens, die in all Ihren Designs verwendet werden können
Wechseln Sie zwischen generierten Designs oder erstellen Sie Ihr eigenes von Grund auf mit der Einfachheit parametrischer Steuerungen
Manipulieren Sie Parameter, bis das Design perfekt ist
Stimmen Sie generierte Designs hoch oder runter, um zukünftige Ausgaben zu kuratieren
Exportieren Sie Designs in einer wachsenden Liste von Formaten, einschließlich: React, JS, JSON, JSX, SVG, PNG, HTML, CSS, CSS-Custom-Properties und Sass
Teilen Sie Ihre Designs sofort mit Kollegen oder Kunden, um sie zu präsentieren oder zusammenzuarbeiten
Gestalten Sie mit Maßstäben und Systemen. Komponenten verwenden automatisch Ihre definierten Markenrichtlinien und behalten die Möglichkeit, jederzeit mit benutzerdefinierten Werten zu überschreiben
Beginnen Sie sofort mit Ihrer visuellen Marke. Überprüfen und bearbeiten Sie es oder verwenden Sie es, um Beschränkungen für generative Komponenten festzulegen
Schnelle visuelle Feedbackschleifen für Kontrastwerte und zugängliche Kombinationen, die in einem Theme verfügbar sind
Nicht nur für eine Bildschirmgröße gestalten. Zielen Sie problemlos auf Werte über Ihre definierten Breakpoints hinweg. Verwalten Sie responsiven Typografie, Layout und Abstand
Vollständige Unterstützung für die gesamte Google-Schriftbibliothek + alle lokal installierten Schriftarten
Das erste Designwerkzeug mit vollständiger Unterstützung für variable Schriftarten. Stellt automatisch alle benutzerdefinierten Achsen zur Verfügung, sodass Sie die fein abgestimmte Kontrolle erhalten, die variable Schriftarten ermöglichen sollten
Durchsuchen Sie kuratierte Voreinstellungen, um sie anzupassen oder in Ihren Designs zu verwenden

Free kostenlos Grundfunktionen mit eingeschränktem Zugriff
Pro $19/Monat Erweiterte Funktionen mit vollem Zugriff
Enterprise Kontaktieren Sie uns für die Preisgestaltung Anpassbare Funktionen für große Organisationen

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
Generisches Framework für die Verwaltung von Anweisungen, LLM-Modelle, Inhaltsverbesserung und mehr
Techniken zur Anpassung von Anweisungen zur Optimierung von Generativen KI-Anwendungen
Beschleunigungs-Notizbücher und Code-Bibliotheken
Trends, die die Zukunft der Arbeit beeinflussen

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
Reaktionsschnelle und fließende virtuelle Wesen
Cloud-native Infrastruktur
Hochmoderne Echtzeit-Inferenztechnologie
Hyperrealistische generative KI-gesteuerte virtuelle Wesen

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.

Neueste generative ai in healthcare AI Websites

Entdecke bahnbrechende Medikamente mit Aitia.
Explorieren Sie generative Designsysteme
KI-gesteuerte Diagnoselösungen für die Krebsbehandlung

generative ai in healthcare Hauptmerkmale

Prädiktives Modellieren zur frühzeitigen Erkennung von Krankheiten und Risikobewertung

Arzneimittelforschung und -entwicklung mit Hilfe von KI-gesteuerter molekularer Gestaltung

Personalisierte Behandlungspläne basierend auf Patientendaten und KI-Algorithmen

Medizinische Bildanalyse zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit

Natural Language Processing zur Analyse von elektronischen Gesundheitsakten und klinischer Entscheidungsunterstützung

Was kann generative ai in healthcare tun?

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.

generative ai in healthcare Review

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.

Für wen ist generative ai in healthcare geeignet?

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.

Wie funktioniert generative ai in healthcare?

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.

Vorteile von generative ai in healthcare

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

FAQ über generative ai in healthcare

Was ist generative KI im Gesundheitswesen?
Wie kann generative KI die Patientenergebnisse verbessern?
Welche Arten von Daten werden zur Schulung von generativen KI-Modellen im Gesundheitswesen verwendet?
Ist generative KI im Gesundheitswesen sicher und zuverlässig?
Wie können Gesundheitsdienstleister generative KI in ihre Praxis integrieren?
Welche potenziellen Risiken und Herausforderungen gibt es bei der generativen KI im Gesundheitswesen?