Herramientas y flujos de trabajo personalizables
Programación en línea
Gestión de clientes
Servicios de telesalud
Portal del cliente
Flujos de trabajo automatizados
Facturación y pagos
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La IA generativa en el campo de la salud se refiere a la aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, para generar ideas nuevas, soluciones y tratamientos personalizados en el ámbito médico. Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar la atención médica al permitir diagnósticos más precisos, desarrollar nuevos medicamentos y terapias, y mejorar los resultados de los pacientes a través de la toma de decisiones basada en datos.
Características principales
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Precio
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Modo de empleo
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Carepatron | Herramientas y flujos de trabajo personalizables | Administra notas de clientes, formularios, programación, gestión de clientes, servicios de telesalud, facturación y más | |
PetsApp | Chat de texto y SMS | Chat de texto y SMS, reserva de citas, recordatorios, pagos digitales, video llamadas, comunicación asistida por IA (CoPilot), Planes de bienestar y fidelidad | |
Contents.com | ideación de contenido | Inicia sesión en la plataforma, elige entre una variedad de herramientas como AI Chat, AI Writer, AI Art, Audio ↔ Text y AI Translation para satisfacer tus necesidades de creación de contenido. Genera contenido original y optimizado para SEO de alto rendimiento para tus canales digitales. | |
Midjourney | Explora cientos de estilos de arte de IA | Para usar Midjourney, simplemente copia el texto, cambia el tema y pégalo en tu generador favorito. ¡Es completamente gratuito! | |
Ibex | Detección de cáncer impulsada por IA | Mira el video para aprender cómo utilizar las soluciones de diagnóstico comprobadas en el campo y impulsadas por IA de Ibex para ofrecer un mejor cuidado del cáncer | |
Medicodio | Función de búsqueda de códigos con IA | Para utilizar Medicodio, las instalaciones de atención médica, las empresas de RCM y los codificadores médicos pueden acceder a Codio, el software provisto por Medicodio. Ofrece dos soluciones principales: SaaS (Software como Servicio) y MCaaS (Codificación Médica como Servicio). Con SaaS, los usuarios pueden acceder a Codio desde cualquier lugar para aumentar la eficiencia de la codificación y reducir errores. Con MCaaS, los usuarios pueden dejar que Medicodio se encargue de todo el proceso de codificación médica. Los usuarios también pueden integrar Codio con sus sistemas EHR/EMR existentes o las notas del médico para una entrada y análisis de datos sin problemas. | |
Components AI | Visually design custom design tools, generative components, pages, and sites |
Free Free Basic features with limited access
| Build custom design tools without writing any code. Create responsive components, pages, and sites that you can use in any type of web project. Style markup templates with curated themes or your own design tokens. |
iHairium | Las características principales de iHairium incluyen diagnóstico de IA para condiciones del cabello y cuero cabelludo, asesoramiento en línea de los mejores tricólogos, consejos de blogs de médicos, clasificación mundial de clínicas de trasplante de cabello y cobertura global en tiempo real. La aplicación se desarrolla en colaboración con tricólogos y otros expertos en cabello y cuero cabelludo para proporcionar un diagnóstico preciso y rápido. | iHairium es un servicio en línea de cabello y cuero cabelludo con diagnóstico de IA, que proporciona ayuda para la pérdida de cabello y la calvicie. Los usuarios pueden descargar la aplicación iHairium para lograr sus objetivos de cabello y cuero cabelludo, recibir recomendaciones personalizadas y acceder a consultas con tricólogos, dermatólogos y nutricionistas. | |
Guía de IA Generativa de PromptxAI | Colección de ejemplos populares de IA generativa | Para utilizar la Guía de IA Generativa, puedes explorar los ejemplos populares proporcionados, como generación de contenido, ingestión de contenido e influencias en las tendencias futuras del trabajo. También puedes acceder a la guía extendida con un marco genérico que incluye gestión de indicaciones, modelos LLM, mejora de contenido y otras herramientas. Además, puedes aprender sobre técnicas de ingeniería de indicaciones para optimizar el rendimiento de aplicaciones de IA generativa como ChatGPT, DALL-E y Midjourney. La guía también proporciona cuadernos de aceleración y bibliotecas de código para ayudarte a comenzar a trabajar con la IA generativa. | |
NEON | Conversación y participación en tiempo real | Para usar NEON, simplemente interactúa con los seres virtuales a través de una interfaz digital. Pueden responder a conversaciones, entablar diálogos en tiempo real y brindar asistencia basada en las necesidades o consultas del usuario. |
Oncología: análisis impulsado por IA de imágenes médicas y datos genómicos para mejorar el diagnóstico, la etapificación y la planificación del tratamiento del cáncer.
Cardiología: modelado predictivo de factores de riesgo cardiovascular e interpretación asistida por IA de ECG y datos de imágenes cardiacas.
Neurología: análisis basado en IA de datos de neuroimagen y registros médicos electrónicos para ayudar en el diagnóstico y manejo de trastornos neurológicos.
Enfermedades infecciosas: vigilancia y predicción impulsada por IA de brotes de enfermedades, así como optimización de las prácticas de prescripción de antibióticos.
Salud mental: chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA para la detección, seguimiento y entrega de terapia de salud mental.
Las opiniones de los usuarios sobre la IA generativa en el campo de la salud son generalmente positivas, con muchos proveedores de atención médica e investigadores elogiando su potencial para mejorar los resultados de los pacientes y acelerar la investigación médica. Sin embargo, algunos usuarios expresan preocupaciones sobre la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la necesidad de una gobernanza de datos sólida y marcos éticos. En general, los revisores coinciden en que la IA generativa es una herramienta poderosa para la innovación en la atención médica, pero que debe desarrollarse e implementarse de manera responsable en colaboración con expertos en el campo y partes interesadas.
Un paciente se somete a un escaneo de imágenes médicas de rutina, que es analizado por un sistema de IA para detectar signos tempranos de cáncer que podrían haber sido pasados por alto por los radiólogos humanos.
Un proveedor de atención médica utiliza una herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas impulsada por IA para generar recomendaciones de tratamiento personalizadas basadas en el perfil genético, el historial médico y los factores de estilo de vida de un paciente.
Una compañía farmacéutica utiliza la IA generativa para diseñar nuevos compuestos de medicamentos con propiedades terapéuticas deseadas, acelerando el proceso de descubrimiento de medicamentos y reduciendo los costos de desarrollo.
La implementación de la IA generativa en el campo de la salud generalmente implica los siguientes pasos: 1) Recopilar y procesar grandes cantidades de datos de pacientes, incluidos registros médicos electrónicos, imágenes médicas e información genómica. 2) Entrenar modelos de aprendizaje profundo con estos datos para identificar patrones, predecir resultados y generar ideas nuevas. 3) Validar los modelos de IA a través de pruebas rigurosas y ensayos clínicos para garantizar su seguridad y eficacia. 4) Integrar los sistemas de IA en los flujos de trabajo existentes y los procesos de toma de decisiones en el ámbito de la salud, como herramientas de diagnóstico y software de planificación de tratamientos. 5) Monitorear y actualizar continuamente los modelos de IA a medida que haya nuevos datos disponibles para mejorar su rendimiento y adaptarse a las necesidades cambiantes de la salud.
Mayor precisión diagnóstica y detección temprana de enfermedades
Reducción de los plazos de descubrimiento y desarrollo de medicamentos
Planes de tratamiento personalizados adaptados a las necesidades individuales de los pacientes
Mejora de los resultados de los pacientes y calidad de vida
Reducción de los costos de atención médica a través de una asignación de recursos más eficiente y la atención preventiva