语音转文本API
文本转语音API
音频智能API
meiua, MD.ai, Insight, ChatMedical.AI, AI Co-pilot for Healthcare, AI2DocReview, Medvise, Scribeberry, Lyrebird Health, SOMA: 研究自动化平台 是最好的付费/免费 Medical tools.
医疗人工智能指的是在医疗保健领域应用人工智能技术。它涉及使用机器学习算法和数据分析来协助诊断、治疗规划、药物发现和患者护理。医疗人工智能有潜力通过提高医疗服务的准确性、效率和个性化来彻底改变医疗保健。
核心功能
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价格
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如何使用
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Deepgram Voice AI | 语音转文本API | 按照提供的文档和教程将Deepgram语音AI API集成到您的应用程序中。您可以通过语音转文本API将语音转录为准确、快速且低成本。对于实时AI代理,可以利用文本转语音API生成类似人类的语音。由AI语言模型驱动的音频智能API增强语音的理解能力。 | |
Freed | 为临床医生提供的AI医学抄写员 | 就诊后摘要 |
免费 $0 10次免费就诊记录,无需信用卡
| 转录您的患者就诊记录,让Freed提取、总结和结构化信息。一键审核并复制笔记到您的电子病历系统。 |
Heidi | 转录会诊 | 使用安全、符合规定的医疗人工智能抄写员,转录会诊、生成笔记、填写文件和口述信件,再也不用写临床记录了。 | |
Docus - AI驱动的健康平台 | AI健康助手 | 使用Docus AI健康助手做出更准确的健康决策。获取一份健康报告并通过顶级医生的第二个意见进行验证。 | |
MediSearch | MediSearch的核心功能包括: 1. 直接的基于科学的答案:搜索引擎提供准确可靠的医学问题答案。 2. 可信赖的来源:信息来自可信赖的和有声望的医学来源。 3. 简单易用的界面:该网站提供用户友好的界面,方便搜索和浏览医学信息。 | 使用MediSearch非常简单。只需在搜索框中输入您的医学问题或感兴趣的主题,搜索引擎将为您提供直接且基于科学的答案。结果来自可信赖的来源,确保信息的准确性和可靠性。 | |
StampJam | 可选择多个具有可自定义选项的形状 |
基础版 适用于数字文档
| 要在StampJam上设计一个橡皮章,请按照以下步骤操作:1.选择形状元素,并自定义其大小、画笔宽度和换行。2.添加文本元素,并以不同的文本类型和样式进行创意。3.选择免费图像或上传自定义图像,并编辑其大小、位置和旋转。4.以所需格式下载设计。5.立即将您的橡皮章插入任何文档中。 |
Clinicminds | AI驱动的美容诊所软件和医疗记录系统 | 安排一个免费的实时演示,体验Clinicminds应用。我们会为您讲解软件并直接回答您的所有问题。 | |
Glass | Glass提供以下核心功能: - AI辅助诊断 - 临床决策支持 - 患者数据分析 - 诊断和治疗建议 - 与电子医疗记录系统集成 | 要使用Glass,只需登录网站并输入相关的患者信息。该平台使用AI算法分析数据并提供诊断和临床决策的建议。 | |
Lyrebird Health | 自动捕捉相关信息 | 通过预约演示,让鹦鹉健康安全可靠地撰写您的笔记、文档和评估,免费开始使用。 | |
VetRec | Effortless Recording |
兽医 $79/月,按年付款 适合每月200次会话、10个SOAP模板和电子邮件支持的个人起步使用者。
| Record consultation, let VetRec process, generate notes in a minute. Review and copy to PIMS. |
放射学:AI算法可以分析医学影像以检测肿瘤、骨折和其他异常。
肿瘤学:AI可以辅助癌症诊断、分期和治疗规划。
心脏病学:AI可以分析心电图数据以检测心律失常并预测心血管事件。
神经学:AI可以帮助诊断阿尔茨海默病和帕金森病等神经疾病。
制药业:AI可以通过识别潜在的药物候选物并预测其性质加速药物发现。
医疗人工智能在医疗提供者和患者中获得了积极评价。许多人赞赏其在诊断和治疗规划中提高准确性和效率的潜力。然而,一些人担心需要人类监督以及出现有偏见或不准确预测的可能性。总的来说,共识是医疗人工智能有巨大潜力,但必须在与医疗专家合作的前提下负责任地发展和实施。
患者使用AI应用程序跟踪其症状并接收个性化健康建议。
放射科医师使用AI工具分析医学影像并检测潜在异常。
患有慢性疾病的患者使用AI可穿戴设备监测其健康状况,并在出现问题时提醒医生。
为实施医疗人工智能,医疗机构需要投资数据基础设施、AI算法和受过训练的人员。该过程涉及收集和清理相关医疗数据、选择合适的AI模型、训练和验证模型,并将其整合到临床工作流程中。医疗提供者、数据科学家和IT专业人员之间的合作对于成功实施至关重要。
提高诊断准确性和速度
为个体患者量身定制的治疗计划
通过早期检测和预防降低医疗成本
增强患者参与和自我管理
加速药物发现和开发