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Niah AI, AI Co-pilot for Healthcare, Clearstep, 메디코디오, Dilseheal, ThincHealth, Aitia, Unlearn, 헬스GPT.플러스, Tekhub are the best paid / free HEALTHCARE tools.
의료 인공지능은 환자 결과를 개선하고 임상 작업을 간소화하며 건강 관리 서비스를 최적화하는 인공 지능 기술의 적용을 의미합니다. 인공 지능은 진단 및 치료 계획부터 약물 발견 및 환자 모니터링에 이르기까지 건강 관리의 다양한 측면을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Heidi | 진료 기록 전환 | 안전하고 준수한 의료용 AI 필기사를 사용하여 진류를 전환하고 자료를 생성하여 문서를 작성하고 편지를 따라 말합니다. 임상 노트를 다시 쓰지 않아도 됩니다. | |
Carepatron | 맞춤 설정 가능한 도구와 워크플로우 | 고객 메모, 양식, 일정, 고객 관리, 원격진료 서비스, 청구 및 기타를 관리합니다 | |
도큐멘트360 | 편집자, 작성자, 검토자를 위한 포털 | 도큐멘트360은 사용자가 지식베이스, 제품 문서, 매뉴얼, SOP, 위키 등을 구축, 공유 및 관리할 수 있는 플랫폼입니다. 편집자, 작성자, 검토자를 위한 포털, 고객 및 직원을 위한 사이트, SaaS 제품 및 웹사이트를 위한 위젯, 개발자를 위한 API 문서 등 다양한 기능을 제공합니다. | |
도커스 - AI 기반 건강 플랫폼 | AI 건강 어시스턴트 | 더 정확한 건강 결정을 위해 도커스 AI 건강 어시스턴트를 사용하세요. 건강 보고서를 받고 최고 의사의 의견을 검증하세요. | |
Bind | 협업형 GenAI 애플리케이션 개발 플랫폼 | 바인드를 사용하려면 제공된 예시 및 프롬프트 플레이그라운드를 사용하여 LLM 봇을 구축하는 것으로 시작할 수 있습니다. 100개 이상의 서비스에서 실시간 데이터를 연결하고 고급 AI 에이전트를 사용하여 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한, 바인드는 응용 프로그램을 쉽게 배포할 수 있는 LLM 인프라의 개인 인스턴스도 제공합니다. | |
Kore.ai | 대화형 AI 기반 가상 비서와 프로세스 비서 | Kore.ai를 사용하려면 대화형 AI 기반 가상 비서와 프로세스 비서를 배포할 수 있습니다. 이러한 인공지능으로 구동되는 비서는 은행, 보험, 의료, 소매, 영업, 마케팅, 금융, IT 지원 및 인사 지원과 같은 다양한 산업과 기능에서 사용할 수 있습니다. 이러한 비서는 음성 및 디지털 채널을 통해 고객과 직원에게 편리하고 적시적이며 개인화된 서비스 경험을 제공하기 위해 배포될 수 있습니다. Kore.ai은 대화형 AI와 디지털 UX를 결합한 XO 플랫폼이라는 플랫폼도 제공하여 고객 및 직원 경험을 최적화합니다. | |
Facia | 가장 빠른 라이브니스 감지 솔루션 | 맞춤화된 요구에 따라 우리의 기술을 비즈니스에 원활하게 통합하세요. 온프렘 통합 또는 SaaS 통합을 통해 신뢰성 있는 고객을 유치하세요. | |
Pearl | FDA-cleared dental AI solutions | Dentists, practices, and labs use Pearl's FDA-cleared dental AI solutions to elevate the efficiency, accuracy, and consistency of dental care worldwide. | |
WotNot | Bot Builder |
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Lyrebird Health | 관련 정보를 자동으로 캡처 | 데모를 예약하고 Lyrebird Health에게 노트, 문서 및 평가를 안전하고 신뢰할 수 있게 작성하도록 하여 무료로 시작하세요. |
방사선학: AI 알고리즘은 의료 영상을 분석하여 비정상을 감지하고 진단을 지원합니다.
종양학: AI는 종양학자들이 환자 데이터와 유전체 프로필을 기반으로 맞춤형 암 치료 계획을 개발하는 데 도움을 줍니다.
심장과학: AI 모델은 심장 질병 위험을 예측하고 심장 문제의 조기 검출에 도움을 줍니다.
신경학: AI는 알츠하이머병 및 파킨슨병과 같은 신경 질환이 진단하는 데 도움을 줍니다.
제약학: AI는 잠재적인 약물 후보를 식별하고 효능과 안전성을 예측함으로써 약물 발견을 가속화합니다.
사용자 및 의료 전문가들은 일반적으로 의료 인공지능을 통합함으로써 긍정적인 피드백을 제공했습니다. 많은 사람들은 개선된 진단 정확도, 맞춤형 치료, 효율성 증대 등의 잠재력을 감사히 여기고 있습니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호, AI 모델의 해석 가능성, 직업 이탈 가능성 등에 대한 우려가 제기되었습니다. 전반적으로 AI는 의료 분야에서 혁신을 이룰 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 환자 안전성, 개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항을 보장하기 위해 구현이 주의 깊게 관리되어야 합니다.
환자가 증상을 추적하고 맞춤형 건강 권고를 받기 위해 AI 기반 모바일 앱을 사용합니다.
AI 챗봇이 환자들이 예약을 잡고 기본적인 건강 관련 질문에 답변하는 데 도움을 줍니다.
환자들은 약물 준수 및 추적 방문을 위한 AI 생성 리마인더를받습니다.
의료 인공지능을 적용하는 일반적인 단계는 다음과 같습니다: 1) AI가 유익할 수 있는 특정 의료 과제 또는 기회를 식별합니다. 2) 개인 정보 보호와 보안을 보장하면서 관련 의료 데이터를 수집하고 전처리합니다. 3) 적절한 AI 알고리즘과 모델을 개발하거나 선택합니다. 4) 수집한 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하고 유효성을 검증합니다. 5) 기존 의료 인프라에 AI 시스템을 통합합니다. 6) AI 시스템의 성능을 모니터링하고 평가하여 필요에 따라 개선합니다.
진단 정확도 향상 및 질병 조기 발견
환자 특정 데이터를 기반으로 한 향상된 맞춤형 치료 계획
의료 전문가의 효율성 및 생산성 향상
최적화된 자원 할당 및 예방적 치료를 통한 의료비 절감
약물 발견 및 개발 과정 가속화
환자 결과 및 삶의 질 향상