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MONAI（Medical Open Network for AI）は、ヘルスケアにおけるAIを加速させるために設計された、無料のオープンソースでPyTorchベースのフレームワークです。研究者や臨床医向けに、データ注釈やモデルトレーニング（MONAI Core, MONAI Label）から臨床展開（MONAI Deploy）まで、AIのライフサイクル全体をカバーする包括的なツールエコシステムを提供し、研究と実世界の応用との間のギャップを埋めます。

Jiva.aiは、迅速なマルチモーダルAI開発のためのゼロコード、エンドツーエンドのプラットフォームです。これにより、組織は広範なデータサイエンスの専門知識を必要とせずに、画像、ビデオ、テキスト、音声、構造化データを使用して複雑なAIモデルを構築、トレーニング、展開できます。

Neural4Dは、4D医用画像解析のための高度なAIプラットフォームです。ディープラーニングを活用して動的CT、MRI、PETスキャンからの時空間データを処理し、医療専門家や研究者向けに、より迅速な診断、正確な腫瘍追跡、生理機能の定量的分析を可能にします。

Prodigyは、開発者向けに設計された、スクリプト可能なAI、機械学習、NLP用のアノテーションツールです。モデル支援型のヒューマンインザループ・ワークフローにより、高品質なトレーニングデータと評価データを迅速に作成できます。独自のインフラで実行されるため、完全なデータプライバシーと制御が保証されます。

RapidAIは、脳卒中や動脈瘤といった生命を脅かす疾患の医療画像解析を強化する、最先端の臨床AIプラットフォームです。医療専門家にリアルタイムで実用的な洞察を提供し、診断の迅速化、治療方針の決定支援、患者の転帰改善を実現します。このプラットフォームは、広範な臨床的検証と複数のFDA承認に裏打ちされています。

Segmedは、AI開発および臨床研究向けに、大規模な非識別化された診断グレードの医療画像データへのアクセスを提供します。そのプラットフォームであるOpendaは、多様なグローバルな医療提供者ネットワークから数百万のトークン化された研究を提供します。Segmedは、AIモデルのトレーニング、検証、およびFDA/CEクリアランスの確保に不可欠な規制グレードのマルチモーダルデータセットを提供することで、ライフサイエンス、医療機器、テクノロジー企業のイノベーションを加速させます。

RapidAIは、脳卒中や動脈瘤といった生命を脅かす疾患の医療画像解析を強化する、最先端の臨床AIプラットフォームです。医療専門家にリアルタイムで実用的な洞察を提供し、診断の迅速化、治療方針の決定支援、患者の転帰改善を実現します。このプラットフォームは、広範な臨床的検証と複数のFDA承認に裏打ちされています。

ModAsteraは、医療アプリケーション向けに設計されたノーコードAI開発プラットフォームです。患者のリスクとアウトカムに関する予測モデリングを自動化し、AI支援のデータアノテーションとワンクリックデプロイを特徴とし、ヘルステックイノベーターの開発時間とコストを大幅に削減します。

Prodigyは、開発者向けに設計された、スクリプト可能なAI、機械学習、NLP用のアノテーションツールです。モデル支援型のヒューマンインザループ・ワークフローにより、高品質なトレーニングデータと評価データを迅速に作成できます。独自のインフラで実行されるため、完全なデータプライバシーと制御が保証されます。

Labelboxは、AIチーム向けに設計された包括的なデータ中心のAIプラットフォーム、すなわち「データファクトリー」です。LLMやマルチモーダルシステムを含む高度なAIモデルのための高品質なトレーニングデータを生成、管理、評価するための統合ソフトウェア、専門家サービス、人材マーケットプレイスを提供します。

Playmentは、現在TELUS Internationalの一部であるエンタープライズ向けのデータソリューションプラットフォームです。AIおよび機械学習モデルのトレーニングと検証のための高品質な人間によるアノテーション済みデータの提供を専門としています。100万人以上の貢献者からなるグローバルコミュニティを活用し、コンピュータビジョン、NLP、生成AI向けのデータ収集、アノテーション、検証などのサービスを提供し、野心的なAIプロジェクトの速度、規模、精度を保証します。

Label Studioは、多様なデータタイプ向けに設計された多機能なオープンソースのデータラベリングプラットフォームです。画像、テキスト、音声、動画、時系列データにアノテーションを付け、LLMのファインチューニング、機械学習用のトレーニングデータの準備、人間参加型のフィードバックによるAIモデルの検証を可能にします。

MONAI（Medical Open Network for AI）は、ヘルスケアにおけるAIを加速させるために設計された、無料のオープンソースでPyTorchベースのフレームワークです。研究者や臨床医向けに、データ注釈やモデルトレーニング（MONAI Core, MONAI Label）から臨床展開（MONAI Deploy）まで、AIのライフサイクル全体をカバーする包括的なツールエコシステムを提供し、研究と実世界の応用との間のギャップを埋めます。

Jiva.aiは、迅速なマルチモーダルAI開発のためのゼロコード、エンドツーエンドのプラットフォームです。これにより、組織は広範なデータサイエンスの専門知識を必要とせずに、画像、ビデオ、テキスト、音声、構造化データを使用して複雑なAIモデルを構築、トレーニング、展開できます。

DefinedCrowdは、高品質なAIトレーニングデータを提供するリーディングカンパニーです。グローバルなクラウドワーカーを活用し、機械学習モデル向けのデータの収集、アノテーション、エンリッチメントを行い、特に音声、NLP、コンピュータビジョンに特化しています。企業が堅牢でバイアスのないAIアプリケーションを大規模に構築できるよう、フルマネージドサービスを提供します。

Zillizは、スケーラブルなAIアプリケーション向けに構築されたエンタープライズグレードのベクトルデータベースです。人気のオープンソースプロジェクトMilvusを搭載し、数十億のベクトル埋め込みを保存、インデックス化、検索するための高性能でコスト効率の高いフルマネージドサービス（Zilliz Cloud）を提供します。RAG、推薦システム、マルチモーダル検索などのアプリケーションを強化するために設計されており、主要なAIフレームワークやクラウドプラットフォームとシームレスに統合されます。

X-ray Interpreterは、X線、CTスキャン、MRI、超音波などの放射線画像を即座に詳細に分析するAI搭載プラットフォームです。患者、家族、医療専門家に信頼性の高いセカンドオピニオンを提供し、情報に基づいた医療決定を支援するための分かりやすいレポートを提供します。このサービスは迅速、安全、かつ費用対効果が高く、無料のプレビューオプションも利用できます。

機械学習向けに高品質で正確なラベル付きデータセットを提供する専門的なデータアノテーションサービスおよびプラットフォームです。画像、動画、テキスト、音声など多様なデータタイプをサポートし、柔軟な価格設定、セルフサービスプラットフォーム、フルマネージドサービスを提供し、あらゆる規模のAIプロジェクトを拡張します。

Grablyは、高品質で倫理的に調達されたAIトレーニングデータを提供する分散型データ所有権ネットワーク（DeDON）です。既製のデータセットの広範なコレクション、カスタムデータ収集、キュレーション、アノテーションサービスを提供し、AI開発を加速させると同時に、ユーザーが安全かつ透明にデータを収益化できるようにします。