MD.ai: IA para relatórios de radiologia

MD.ai

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Tipo:
Site Web
Última atualização:
2025/08/16
Descrição:
MD.ai é uma plataforma de IA para imagens médicas, acelerando o desenvolvimento de IA em radiologia e melhorando a eficiência dos radiologistas.
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Visão geral de MD.ai

MD.ai: Relatórios e Anotações Aprimorados por IA para Radiologia

O que é MD.ai?

MD.ai é uma plataforma de IA de imagens médicas projetada para acelerar o desenvolvimento e a implementação de modelos de IA em radiologia. Tem como objetivo aumentar a eficiência e a produtividade dos radiologistas, fornecendo ferramentas para anotação de dados e relatórios.

Principais Características:

  • Relatórios MD.ai: Aprimora os fluxos de trabalho de relatórios clínicos com LLMs, permitindo a seleção automática de modelos, mapeamento de ditados de descobertas principais, geração de impressões e muito mais. Também agiliza as tarefas administrativas com a geração automatizada de códigos de faturamento.
  • Anotador MD.ai: Permite a criação de conjuntos de dados rotulados de alta qualidade. Ele suporta DICOM nativo, anotação assistida por IA e detecção e De-ID de PHI.

Como usar MD.ai:

  1. Relatórios: Integre MD.ai com sistemas EHR/HIS/RIS via HL7/DICOM. Use-o em desktop, laptop, tablet ou dispositivos móveis. Utilize modos de relatório tradicionais ou orientados por IA com suporte multilíngue e bate-papo de IA contextual.
  2. Anotador: Construa e valide modelos usando suporte DICOM nativo e anotação assistida por IA. Escale perfeitamente e use APIs de desenvolvedor.

Por que MD.ai é importante?

MD.ai ajuda a:

  • Acelerar o desenvolvimento e a implementação de IA em imagens médicas.
  • Melhorar a eficiência e a produtividade dos radiologistas.
  • Melhorar a comunicação e a educação do paciente.

Onde posso usar MD.ai?

MD.ai é usado por médicos e colaboradores para criar grandes conjuntos de dados rotulados de alta qualidade, implantar e validar modelos e construir fluxos de trabalho clínicos orientados por IA.

Melhor maneira de aproveitar o MD.ai:

  • Integre-se aos sistemas de saúde existentes para relatórios otimizados.
  • Utilize anotação assistida por IA para criação eficiente de conjuntos de dados.
  • Aproveite os LLMs para melhorar os fluxos de trabalho de relatórios clínicos.

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