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2024年最好的17个generative ai in healthcare工具
Niah AI, Carepatron, iHairium, PromptxAI 提供的生成AI指南, 产品提示, Midjourney, Contents.com, Components AI, ClinicIQ, PetsApp 是最好的付费/免费 generative ai in healthcare tools.
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什么是generative ai in healthcare?
医疗领域的生成式人工智能是指应用先进的人工智能技术，如深度学习和自然语言处理，以在医学领域生成新颖的洞见、解决方案和个性化治疗方案。这项技术有潜力通过数据驱动的决策，在医疗领域实现更准确的诊断、开发新药和疗法，并通过个性化治疗方案改善患者的预后。
最好的前10个AI generative ai in healthcare工具有哪些?
核心功能
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价格
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如何使用
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|---|---|---|---|
Carepatron | 管理客户笔记、表格、日程安排、客户管理、远程医疗服务、发票等 | ||
PetsApp | 文字和短信聊天 | 文字和短信聊天，预约，提醒，数字支付，视频通话，AI辅助沟通（CoPilot），健康和忠诚度计划 | |
Contents.com | 内容构思 | 登录平台，选择从各种工具中使用AI Chat、AI Writer、AI Art、Audio ↔ Text和AI Translation等工具来支持您的内容创作需求。为您的数字渠道生成高效、原创、经过SEO优化的内容。 | |
Midjourney | 探索数百种AI艺术风格 | 要使用Midjourney，只需复制提示，替换主题，并将其投入您最喜欢的生成器中。这是完全免费的！ | |
Ibex | 基于AI技术的癌症检测 | 观看视频，了解如何使用辛芭克斯的经过验证的AI技术提供更好的癌症诊疗解决方案 | |
医学编码助手 | 基于AI的编码搜索功能 | 要使用医学编码助手，医疗机构、RCM公司和医学编码员可以访问Medicodio提供的Codio软件。它提供两个主要解决方案：SaaS（软件即服务）和MCaaS（医学编码即服务）。通过SaaS，用户可以随时随地访问Codio，提高编码效率，减少错误。通过MCaaS，用户可以让医学编码助手全面处理医学编码过程。用户还可以将Codio与现有的电子健康记录（EHR）/电子医疗记录（EMR）系统或医生的笔记集成，实现无缝数据录入和分析。 | |
Components AI | 使用视觉方式设计自定义设计工具、生成式组件、页面和站点 |
免费 免费 基本功能，访问受限
| 无需编写任何代码构建自定义设计工具。创建响应式组件、页面和站点，可用于任何类型的 Web 项目。使用精选的主题或自定义设计值对标记模板进行样式设置。 |
iHairium | iHairium的核心功能包括头发和头皮状况的人工智能诊断、著名毛发学家的在线咨询、医生的博客建议、全球毛发移植诊所排名和实时全球覆盖。该应用程序与毛发学家和其他头发和头皮专家合作开发，提供准确和快速的诊断。 | iHairium是一个在线的头发和头皮服务，具备人工智能诊断功能，帮助解决脱发和秃发问题。用户可以下载iHairium应用程序实现头发和头皮目标，获得个性化建议，并与毛发学家、皮肤科医生和营养师进行咨询。 | |
PromptxAI 提供的生成AI指南 | 热门生成AI示例的集合 | 要使用生成AI指南，您可以探索提供的热门示例，如内容生成、内容获取以及影响未来工作的趋势。您还可以访问扩展指南，该指南包括提示管理、LLM模型、内容增强等通用框架和其他工具。此外，您还可以了解提示工程技术，以优化ChatGPT、DALL-E和Midjourney等生成AI应用的性能。该指南还提供加速器笔记本和代码库，帮助您开始使用生成AI。 | |
NEON | 实时对话和交流 | 要使用NEON，只需通过数字界面与虚拟人交互。他们可以对话、进行实时对话，并根据用户的需求或查询提供帮助。 |
generative ai in healthcare 的核心功能
用于早期疾病检测和风险评估的预测模型
使用基于人工智能的分子设计进行药物发现和开发
基于患者数据和人工智能算法生成个性化治疗方案
用于提高诊断准确性的医学图像分析
用于电子健康档案分析和临床决策支持的自然语言处理
generative ai in healthcare 可以做什么？
肿瘤学：利用人工智能进行医疗图像和基因组数据分析，以提高癌症诊断、分期和治疗规划的准确性。
心脏病学：对心血管风险因素进行预测建模，辅助解读心电图和心脏影像数据。
神经学：利用人工智能分析神经成像数据和电子健康档案，辅助诊断和治疗神经系统疾病。
传染病学：利用人工智能进行疾病爆发的监测和预测，以及优化抗生素使用实践。
心理健康：利用人工智能聊天机器人和虚拟助手进行心理健康筛查、监测和疗法提供。
generative ai in healthcare Review
医疗领域的生成式人工智能用户评价普遍积极，许多医疗服务提供者和研究人员都赞扬其提升患者预后和加速医疗研究的潜力。但是，一些用户表达了对人工智能模型的可解释性和透明性的担忧，以及对健全的数据治理和伦理框架的需求。总体而言，评论者一致认为生成式人工智能是医疗创新的强大工具，但必须在与领域专家和利益相关者的合作中负责地开发和部署。
谁比较适合使用 generative ai in healthcare?
患者接受常规医学成像扫描，由人工智能系统分析以检测早期的癌症迹象，这些迹象可能被人类放射科医生忽略了。
医疗服务提供者使用由人工智能驱动的临床决策支持工具，根据患者的基因组信息、病史和生活方式因素生成个性化的治疗建议。
制药公司利用生成式人工智能设计具有所需治疗特性的新型药物化合物，加速药物研发过程并降低开发成本。
generative ai in healthcare 是如何工作的?
在医疗领域实施生成式人工智能通常涉及以下步骤：1）收集和预处理大量的患者数据，包括电子健康档案、医学影像和基因组信息。2）在这些数据上培训深度学习模型，以识别模式、预测结果并生成新颖的洞见。3）通过严格的测试和临床试验验证人工智能模型，以确保其安全性和有效性。4）将人工智能系统整合到现有的医疗工作流程和决策过程中，如诊断工具和治疗规划软件。5）随着新数据的出现，持续监控和更新人工智能模型，以提高其性能并适应不断变化的医疗需求。
generative ai in healthcare 的优势
提高诊断准确率和早期疾病检测
加速药物研发和开发时间表
为个体患者需求量身定制的个性化治疗方案
增进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
关于 generative ai in healthcare 的常见问题
- 生成式人工智能在医疗上是指什么？
- 生成式人工智能如何提升患者的预后？
- 生成式人工智能模型在医疗领域训练时使用了哪些类型的数据？
- 生成式人工智能在医疗上安全可靠吗？
- 医疗服务提供者如何将生成式人工智能整合到他们的实践中？
- 生成式人工智能在医疗领域的潜在风险和挑战是什么？
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