Das Beste des Jahres DICOM KI-Tool

Segmed bietet groß angelegten Zugang zu de-identifizierten, diagnostischen medizinischen Bilddaten für die KI-Entwicklung und klinische Forschung. Seine Plattform Openda bietet Millionen von tokenisierten Studien aus einem vielfältigen globalen Netzwerk von Gesundheitsdienstleistern. Segmed beschleunigt die Innovation für Life-Science-, Medizintechnik- und Technologieunternehmen, indem es regulatorisch konforme, multimodale Datensätze bereitstellt, die für das Training von KI-Modellen, die Validierung und die Sicherung der FDA/CE-Zulassung entscheidend sind.

MD.ai ist eine umfassende KI-Plattform für die Radiologie, die DICOM-native Datenannotationstools zur Erstellung und Validierung von KI-Modellen für die medizinische Bildgebung sowie ein LLM-gestütztes Berichtssystem zur Beschleunigung klinischer Arbeitsabläufe für Radiologen bietet und dabei Effizienz, Genauigkeit und Compliance gewährleistet.

edenmed ist eine KI-gestützte, cloud-native Gesundheitsplattform für medizinische Einrichtungen. Sie bietet eine integrierte Suite von Tools, einschließlich eines ultraschnellen PACS für medizinische Bildgebung, eines KI-Diagnoseassistenten, eines umfassenden Managementsystems (RIS) und Business-Intelligence-Analysen, um Abläufe zu optimieren, die diagnostische Genauigkeit zu erhöhen und die Patientenerfahrung zu verbessern.

Neural4D ist eine fortschrittliche KI-Plattform für die 4D-medizinische Bildanalyse. Sie nutzt Deep Learning, um raumzeitliche Daten aus dynamischen CT-, MRT- und PET-Scans zu verarbeiten und ermöglicht so schnellere Diagnosen, präzises Tumor-Tracking und quantitative Analysen physiologischer Funktionen für medizinisches Fachpersonal und Forscher.

Encord ist eine umfassende Datenentwicklungsplattform für visuelle und multimodale KI. Sie bietet Werkzeuge zur Verwaltung, Kuratierung und Annotation von großen Mengen unstrukturierter Daten wie Bildern, Videos und DICOM-Dateien. Die Plattform hilft KI-Teams, hochwertige Datensätze zu erstellen, die Modellleistung zu verbessern und die Bereitstellung von produktionsreifen KI-Anwendungen durch fortschrittliche Kennzeichnung, Modellevaluierung und Human-in-the-Loop-Workflows zu beschleunigen.