MONAI

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.

MindSpore ist ein Open-Source-KI-Computing-Framework für alle Szenarien, das für Entwickler und Datenwissenschaftler entwickelt wurde. Es bietet eine entwicklerfreundliche Erfahrung mit flexibler Bereitstellung in Cloud-, Edge- und Geräteumgebungen. Es zeichnet sich durch verteiltes Training für große Modelle aus und bietet spezielle Toolkits für wissenschaftliches Rechnen (AI4S), die eine hohe Leistung und Effizienz gewährleisten, insbesondere auf Ascend-Hardware.

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.

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.

Lunit ist ein medizinisches KI-Unternehmen, das sich dem Ziel verschrieben hat, Krebs zu besiegen. Es bietet KI-gestützte Lösungen für die Krebsdiagnostik und -therapie, die Klinikern helfen, Krebs im Frühstadium genauer zu erkennen und die Reaktion von Patienten auf Behandlungen vorherzusagen. Seine Produkte analysieren medizinische Bilder und Gewebedaten, um klinische Ergebnisse zu verbessern.

MindSpore ist ein Open-Source-KI-Computing-Framework für alle Szenarien, das für Entwickler und Datenwissenschaftler entwickelt wurde. Es bietet eine entwicklerfreundliche Erfahrung mit flexibler Bereitstellung in Cloud-, Edge- und Geräteumgebungen. Es zeichnet sich durch verteiltes Training für große Modelle aus und bietet spezielle Toolkits für wissenschaftliches Rechnen (AI4S), die eine hohe Leistung und Effizienz gewährleisten, insbesondere auf Ascend-Hardware.

Fast.ai ist ein Forschungsinstitut, das sich zum Ziel gesetzt hat, Deep Learning für jedermann zugänglich zu machen. Es bietet kostenlose Kurse, eine Open-Source-Softwarebibliothek (fastai), Spitzenforschung und eine lebendige Community, um Programmierer aller Hintergründe zu befähigen, Deep-Learning-Praktiker zu werden.

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.

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.

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.

Lunit ist ein medizinisches KI-Unternehmen, das sich dem Ziel verschrieben hat, Krebs zu besiegen. Es bietet KI-gestützte Lösungen für die Krebsdiagnostik und -therapie, die Klinikern helfen, Krebs im Frühstadium genauer zu erkennen und die Reaktion von Patienten auf Behandlungen vorherzusagen. Seine Produkte analysieren medizinische Bilder und Gewebedaten, um klinische Ergebnisse zu verbessern.

RSIP Vision ist ein weltweit führender Anbieter von maßgeschneiderten KI- und Computer-Vision-F&E-Lösungen für die medizinische Bildgebung. Mit über 25 Jahren Erfahrung arbeiten sie mit Medizintechnikunternehmen zusammen, um innovative, klinisch erprobte Software für Diagnostik, chirurgische Führung und Bildanalyse in verschiedenen medizinischen Bereichen zu entwickeln.

Azyri ist ein KI-gestützter medizinischer Assistent, der für medizinisches Fachpersonal, Studenten und Forscher entwickelt wurde. Er fungiert als Copilot und bietet fortschrittliche Analysen medizinischer Bilder, wie z.B. Frakturerkennung und pädiatrische Knochenalterbestimmung, um die diagnostische Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. Azyri ist über eine Webplattform und eine API zugänglich und zielt darauf ab, hochwertige Gesundheitstechnologie erschwinglich und universell verfügbar zu machen.

Google Research ist ein führendes Zentrum zur Erforschung bahnbrechender Fortschritte in Wissenschaft und KI. Es bietet offenen Zugang zu einem riesigen Archiv von Forschungsarbeiten, Projektpräsentationen und Open-Source-Ressourcen in verschiedenen Bereichen wie maschinelles Lernen, Quantencomputing und Gesundheitswesen. Es ist eine unverzichtbare Plattform für Forscher, Entwickler und Enthusiasten, um an der Spitze der technologischen Innovation zu bleiben und deren realen Einfluss zu verstehen.

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das auf der Torch-Bibliothek basiert und für Anwendungen wie Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Es bietet eine flexible, Python-first-Umgebung, die den Weg vom Forschungsprototypen zur Produktionsbereitstellung beschleunigt.

TensorFlow ist eine von Google entwickelte End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie bietet ein umfassendes, flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, mit dem Forscher und Entwickler ML-gestützte Anwendungen erstellen und bereitstellen können. Von Anfängern bis zu Experten bietet TensorFlow intuitive High-Level-APIs für den einfachen Modellaufbau und leistungsstarke Low-Level-APIs für fortgeschrittene Forschung, die eine Bereitstellung auf Servern, Edge-Geräten und in Browsern ermöglichen.

Label Studio ist eine vielseitige Open-Source-Plattform zur Datenkennzeichnung, die für eine breite Palette von Datentypen entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Benutzern, Bilder, Texte, Audio, Video und Zeitreihendaten zu annotieren, um LLMs zu verfeinern, Trainingsdaten für maschinelles Lernen vorzubereiten und KI-Modelle mit menschlichem Feedback im Kreislauf zu validieren.

Pearl ist eine führende KI-Plattform für die Zahnmedizin, die fortschrittliche Computer Vision zur Analyse von zahnärztlichen Röntgenbildern und 3D-Aufnahmen einsetzt. Sie bietet Zahnärzten Echtzeit-Diagnoseunterstützung, verbessert die Patientenkommunikation und optimiert das Praxismanagement mit dem Ziel, den Standard der zahnärztlichen Versorgung weltweit zu erhöhen.

Flower ist ein benutzerfreundliches Open-Source-Framework für föderiertes Lernen, Analytik und Evaluierung. Es ermöglicht das Training von KI-Modellen auf dezentralen Daten über verschiedene Geräte und Plattformen hinweg, ohne die Privatsphäre zu gefährden, und unterstützt zahlreiche ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Hugging Face.