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Niah AI, Carepatron, iHairium, PromptxAI提供的生成AI藍圖, 產品提示, Midjourney, Contents.com, Components AI, ClinicIQ, PetsApp 是最好的付費/免費 generative ai in healthcare tools.
在醫療領域,生成式人工智慧是指運用先進的人工智慧技術,如深度學習和自然語言處理,以產生新的見解、解決方案和個性化治療。這項技術有潛力通過更準確的診斷、開發新藥物和療法以及通過數據驅動的決策來改變醫療保健。
核心功能
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價格
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如何使用
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Carepatron | 可定制的工具和工作流程 | 管理客户备注、表单、日程安排、客户管理、遠程健康服務、发票等 | |
Midjourney | 探索數百種 AI 藝術風格 | 要使用 Midjourney,只需複製提示,交換主題,然後將其放入您最喜歡的生成器中。它完全免費! | |
PetsApp | 短信聊天 | 短信聊天、預約預訂、提醒、數字支付、視頻通話、AI協助溝通(CoPilot)、健康和忠誠計劃 | |
Contents.com | 內容構思 | 登錄平台,選擇從AI聊天、AI寫手、AI藝術、音頻轉文字和AI翻譯等各種工具中挑選,來支援您的內容創作需求,生成高效、原創和SEO優化的內容,以滿足您的數字渠道需求。 | |
Ibex | 基於人工智能的癌症檢測 | 觀看視頻以了解如何使用Ibex的經過實踐驗證的基於人工智能的診斷解決方案,為更好的癌症護理服務。 | |
Components AI | 以視覺化方式設計自定義設計工具、生成元件、頁面和網站 |
免費 免費 基本功能,使用限制
| 不需撰寫任何程式碼即可建立自定義設計工具。創建可在任何類型網頁項目中使用的響應式元件、頁面和網站。使用精選主題或自己的設計 Token 來設計樣式的標記範本。 |
NEON | 實時對話和參與 | 要使用NEON,只需通過數字界面與虛擬人物進行互動。他們可以對對話做出回應,進行實時對話,並根據用戶的需求或查詢提供協助。 | |
Medicodio | AI 助力的代碼搜索功能 | 要使用Medicodio,醫療機構,RCM公司和醫療編碼人員可以訪問Medicodio提供的Codio軟件。它提供兩個主要解決方案:SaaS(軟件即服務)和MCaaS(醫療編碼即服務)。通過SaaS,用戶可以隨時隨地訪問Codio,提高編碼效率並減少錯誤。通過MCaaS,用戶可以讓Medicodio為他們處理完整的醫療編碼過程。用戶還可以將Codio與現有的EHR/EMR系統或醫生的註釋集成,實現無縫的數據輸入和分析。 | |
iHairium | iHairium 的核心功能包括頭髮和頭皮狀況的人工智能診斷、頭部毛髮專家的在線諮詢、來自醫生的博客提示、毛髮移植診所的世界排名和全球即時覆蓋。該應用程序是與毛髮學家和其他頭髮和頭皮專家合作開發的,可提供準確和快速的診斷。 | iHairium 是一個在線頭髮和頭皮服務,具有人工智能診斷功能,提供解決脫髮和禿頭問題的幫助。用戶可以下載 iHairium 應用程序來實現他們的頭髮和頭皮目標,獲得個性化建議,並與毛髮學家、皮膚病學家和營養師進行咨詢。 | |
PromptxAI提供的生成AI藍圖 | 熱門生成AI示例的集合 | 要使用生成AI藍圖,您可以探索提供的熱門示例,例如內容生成、內容摄取和影響未來工作趨勢。您還可以訪問包含提示管理、LLM模型、內容增強和其他工具的擴展藍圖。此外,您可以了解提示工程技術,以優化ChatGPT、DALL-E和Midjourney等生成AI應用的性能。藍圖還提供了加速器筆記本和代碼庫,以幫助您開始使用生成AI。 |
腫瘤學:運用人工智能分析醫學影像和基因組數據,以改善癌症診斷、分期和治療規劃。
心臟病學:心血管危險因素的預測建模和抗凝血和心臟影像數據的人工智能輔助解釋。
神經科學:基於神經影像數據和電子健康記錄的人工智能分析,以輔助神經系統疾病的診斷和管理。
傳染病:人工智能驅動的疾病監測和預測,以及抗生素使用實踐的優化。
心理健康:心理健康篩查、監控和治療交付的人工智能聊天機器人和虛擬助手。
醫療領域的生成式人工智慧的用戶評價通常是正面的,許多醫療提供者和研究人員讚揚其改善患者預後和加速醫學研究的潛力。但是,一些用戶對人工智慧模型的解释性和透明度,以及對健壯的數據治理和倫理框架的需求表示關注。總的來說,評論者一致認為生成式人工智慧是醫療創新的強大工具,但必須在與領域專家和利益相關者的合作下負責任地開發和部署。
一位患者接受例行的醫學影像掃描,由人工智慧系統分析以檢測可能被人類放射科醫生忽略的早期癌症徵兆。
一個醫療提供者使用人工智能支持的臨床決策工具,根據患者的基因檔案、病史和生活方式因素生成個性化的治療建議。
一家製藥公司利用生成式人工智慧設計具有所需治療特性的新型藥物化合物,加速藥物發現過程,並降低開發成本。
在醫療領域實施生成式人工智慧通常包括以下步驟:1)收集和預處理大量患者數據,包括電子健康記錄、醫學影像和基因信息。2)在這些數據上訓練深度學習模型,以識別模式、預測結果並生成新的見解。3)通過嚴格的測試和臨床試驗驗證人工智慧模型,以確保其安全性和有效性。4)將人工智慧系統集成到現有的醫療工作流程和決策過程中,如診斷工具和治療規劃軟件。5)持續監控並更新人工智慧模型,以改善性能並適應不斷變化的醫療需求。
提高诊断的准确性和早期疾病筛查
加速药物发现和开发进程
个性化的治疗方案,根据个体的需要而定制
增强患者的预后和生活质量
通过更有效的资源分配和预防性护理降低医疗成本