Best DICOM AI tools

Segmed fournit un accès à grande échelle à des données d'imagerie médicale dé-identifiées et de qualité diagnostique pour le développement de l'IA et la recherche clinique. Sa plateforme, Openda, offre des millions d'études tokenisées provenant d'un réseau mondial diversifié de prestataires de soins de santé. Segmed accélère l'innovation pour les entreprises des sciences de la vie, des dispositifs médicaux et de la technologie en fournissant des ensembles de données multimodales de qualité réglementaire, cruciaux pour l'entraînement des modèles d'IA, la validation et l'obtention de l'autorisation FDA/CE.

MD.ai est une plateforme d'IA complète pour la radiologie, offrant des outils d'annotation de données natifs DICOM pour construire et valider des modèles d'IA d'imagerie médicale, et un système de compte rendu alimenté par LLM pour suralimenter les flux de travail cliniques des radiologues, garantissant efficacité, précision et conformité.

edenmed est une plateforme de santé cloud-native alimentée par l'IA, conçue pour les établissements médicaux. Elle offre une suite d'outils intégrés comprenant un PACS ultra-rapide pour l'imagerie médicale, un assistant de diagnostic par IA, un système de gestion complet (RIS) et des analyses de business intelligence pour rationaliser les opérations, améliorer la précision du diagnostic et l'expérience patient.

Neural4D est une plateforme d'IA avancée pour l'analyse d'images médicales 4D. Elle exploite le deep learning pour traiter les données spatio-temporelles des scanners dynamiques CT, IRM et TEP, permettant des diagnostics plus rapides, un suivi précis des tumeurs et une analyse quantitative des fonctions physiologiques pour les professionnels de la santé et les chercheurs.

Encord est une plateforme complète de développement de données pour l'IA visuelle et multimodale. Elle fournit des outils pour gérer, organiser et annoter des données non structurées à grande échelle, telles que des images, des vidéos et des fichiers DICOM. La plateforme aide les équipes d'IA à créer des jeux de données de haute qualité, à améliorer les performances des modèles et à accélérer le déploiement d'applications d'IA prêtes pour la production grâce à un étiquetage avancé, une évaluation de modèle et des flux de travail avec intervention humaine.