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最好的 222 個 醫療保健 AI 工具

醫療保健熱門 AI 工具包括 Heidi Health、Benchling、Weave、Freed、Carepatron、Stepful、Neural4D、Upheal、Athelas、Abridge 等,幫助您快速提升效率。

DentalAI Assist
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DentalAI Assist

DentalAI Assist 是一款由 AI 驅動的牙科軟體,旨在自動化和簡化牙科診所營運。它提供智能預約安排、自動化患者外展活動、語音啟動的臨床文件(包括牙周圖表)以及與診所管理軟體的無縫整合,賦能牙科團隊提升患者護理並減輕行政負擔。

預約安排
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ModAstera
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ModAstera

ModAstera 是一個專為醫療應用設計的無程式碼 AI 開發平台。它能自動為患者風險和結果進行預測建模,具有 AI 輔助資料標註和一鍵式部署功能,可為健康科技創新者顯著縮短開發時間和成本。

機器學習
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Upheal
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Upheal

Upheal 是一款專為心理健康專業人士設計的 AI 平台。它能自動創建臨床進度記錄,為治療師節省高達90%的文書工作時間。該平台符合 HIPAA 標準,支援多種記錄格式,可生成治療計劃,並與任何電子健康記錄(EHR)系統整合,幫助臨床醫生保持專注,更好地服務客戶。

轉錄
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S10.AI
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S10.AI

S10.AI 是一個先進的醫療環境AI平台,配備AI醫療記錄員和自動化虛擬助理。它能捕捉醫病對話,即時生成準確的臨床筆記、SOAP筆記和醫療代碼。透過自動化文件、排程和病患互動,S10.AI 幫助減輕臨床醫生倦怠,提高效率,並改善病患照護。它能與任何電子健康記錄(EHR)系統無縫整合,並支援超過50個醫學專科。

虛擬助手
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Heidi Health
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Heidi Health

Heidi Health是一款專為臨床醫生設計的先進AI醫療記錄員。它能即時轉錄病患諮詢內容,生成結構化的筆記、轉診信和摘要,從而顯著減輕行政負擔。這使得醫療專業人員能夠更專注於病患護理,減少職業倦怠,並改善工作與生活的平衡。

醫療文檔
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Segmed
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Segmed

Segmed 為人工智慧開發和臨床研究提供大規模的去識別化、診斷級醫學影像數據。其平台 Openda 提供來自全球多元化醫療服務提供者網絡的數百萬個標記化研究。Segmed 透過提供監管級的多模態數據集,加速生命科學、醫療設備和技術公司的創新,這些數據集對於訓練人工智慧模型、驗證和獲得 FDA/CE 批准至關重要。

資料集
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Zite AI

Zite AI

Zite AI 是一個專為醫療保健產業打造的策略平台,利用人工智慧提供精確的病患流量和保險支付方組合預測。它透過即時情境模擬和超本地化市場分析,賦能醫療保健領導者在醫師招聘、設施擴張和營運優化方面做出數據驅動的決策。

市場分析
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Tempus

Tempus

Tempus是一家領先的技術公司,透過在醫療保健領域實際應用人工智慧來推動精準醫療。它利用世界上最大的多模態臨床和分子數據庫之一,幫助醫生提供個人化的患者護理,並加速新療法的發現和開發。

臨床支援
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SynthioLabs
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SynthioLabs

SynthioLabs 是一個專為生命科學產業設計的 AI 驅動的互動平台。它透過合規的、多模態的 AI 夥伴,增強與醫療專業人員 (HCP) 和患者的互動。該平台利用先進的臨床推理引擎,提供專家級的支援、醫療資訊和富有同理心的患者指導,同時確保嚴格遵守法規。

企業解決方案
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Supanote
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Supanote

Supanote 是一款符合 HIPAA 標準的 AI 記錄工具,專為心理健康專業人士設計。它能透過會話錄音、口述或上傳檔案自動建立臨床治療筆記,為從業者節省數小時的文件工作時間。它支援多種筆記格式(如 SOAP、DAP),並能與電子健康記錄(EHR)系統整合,讓治療師能更專注於客戶。

醫療文檔
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Kibu
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Kibu

Kibu 是一個專為殘障服務提供者設計的人工智慧平台,旨在簡化營運、確保合規性並賦能員工。它透過人工智慧輔助的服務筆記簡化文件工作,管理成員記錄,追蹤任務和目標,並提供即時合規報告。該平台適配行動裝置,符合HIPAA標準,旨在幫助直接支援專業人員(DSP)專注於提供卓越的護理服務。

合規管理
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Zirr AI Medical Scribe
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Zirr AI Medical Scribe

Zirr AI Medical Scribe 是一款符合 HIPAA 標準的工具,可自動完成臨床文件記錄。它能記錄臨床醫生與患者的對話,並利用 AI 生成準確、結構化的 SOAP 筆記。這為醫療專業人員節省了數小時的管理工作,減輕了職業倦怠,讓他們能更專注於患者護理。該平台安全、易用,旨在提高效率和改善醫患互動品質。

語音轉文字
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DrugCard
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DrugCard

DrugCard 是一款專為製藥公司和 CRO(委託研究機構)設計的人工智慧藥物警戒電子系統。它能自動監控科學文獻及其他資訊來源,以偵測藥物不良反應。透過利用自然語言處理和機器學習技術,它簡化了案例處理、信號偵測和法規報告流程,確保合規性並提升藥物安全性。

監管科技
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75health
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75health

75health 是一款全面的、基於雲端的電子健康記錄 (EHR) 平台,專為醫療專業人員和診所設計。它能簡化診所管理、提升病患照護品質並確保資料安全。其主要功能包括預約安排、病歷記錄、整合計費、安全的病患入口網站以及遠距醫療功能,所有這些都在一個使用者友善且符合 HIPAA 標準的環境中實現。

電子健康記錄
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KAI Conversations

KAI Conversations

KAI Conversations 是一款專為製藥和醫療保健行業設計的先進人工智能對話智能平台。它透過結合聲學、文本和面部情感AI來分析遠程對話,揭示隱藏的人類洞察。該平台透過識別成功互動的最佳“對話DNA™”,幫助改善健康結果、提高銷售團隊效率並促進更好的人際關係。

銷售指導
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Ginkgo Bioworks
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Ginkgo Bioworks

Ginkgo Bioworks 是一個領先的生物技術平台,利用人工智慧、自動化和數據分析來編程細胞,以適應廣泛的應用。它提供「生物即服務」,幫助製藥、農業和工業領域的合作夥伴加速研發並開發新型生物基產品。

藥物發現
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APEER
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APEER

APEER(現為 arivis Cloud 的一部分)是一個由人工智慧驅動的雲端平台,專為自動化科學影像分析而設計。它使生物學和生物技術領域的研究人員無需編碼即可利用深度學習完成影像分割和物件偵測等複雜任務。該平台可以簡化工作流程、提高處理通量,並確保顯微鏡和細胞分析結果的可重複性。

圖像處理
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Oatmeal Health

Oatmeal Health

Oatmeal Health 是一個專為聯邦認證健康中心(FQHCs)設計的人工智慧癌症篩檢平台。它提供零成本解決方案,透過共享報銷模式,識別肺癌高風險患者,利用虛擬護理團隊管理篩檢流程,並為診所創造新的收入來源,同時改善患者治療效果和健康公平性。

醫療診斷
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Luca.ai
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Luca.ai

luca.ai是一款人工智能驅動的閱讀導師,旨在提高兒童的閱讀技能和參與度。它根據孩子的興趣和閱讀挑戰創建個人化故事,利用先進的語音識別技術來識別和解決特定困難,例如與閱讀障礙相關的困難。該平台提供適性學習計劃,以培養年輕讀者的讀寫能力和自信心。

語言學習
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Chooch
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Chooch

Chooch 是一個先進的 AI 電腦視覺平台,能夠對來自任何攝影機的視覺數據進行即時分析。它專注於為庫存管理、設施安全和人員照護提供自主解決方案。該平台允許使用者建立、訓練和部署自訂 AI 模型,以偵測物體、行為和異常,並與現有系統無縫整合,從而實現工作流程自動化並提高營運效率。

工作流程自動化
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InsightAI
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InsightAI

InsightAI 是一款專為醫學和生命科學領域設計的 AI 研究助理。它透過產生科學摘要、構建假設、創建實驗設計和識別潛在藥物靶點來簡化研究流程。透過與 PubMed、NIH 臨床試驗和 MyGene 等同儕審查資料庫整合,InsightAI 提供可靠、數據驅動的見解,為研究人員節省大量文獻回顧和數據分析時間,從而加速科學發現。

學術
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Getpuppeteer
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Getpuppeteer

getpuppeteer為醫療保健產業提供符合HIPAA標準的AI代理程式,可自動處理從病患接待、預約安排到後續追蹤和帳單支付的各類對話。它能與電子健康紀錄(EHR)系統整合,透過語音和文字提供個人化的全天候支援,從而節省員工時間、減輕行政負擔,並提升病患參與度和治療效果。

虛擬助手
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Vrain
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Vrain

Vrain 是一個由人工智能驅動的生物成像平台,利用VR、AR和XR技術將2D醫學掃描影像轉換為沉浸式3D模型。它旨在透過提供更快、更準確的洞察力,為腫瘤學、神經學和心臟病學領域的專業人士增強診斷、手術規劃和醫學培訓,從而改善患者的治療效果。

虛擬實境
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TheraPulse
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TheraPulse

TheraPulse 是一款專為心理健康專業人士設計的 AI 軟體,旨在簡化臨床文件記錄工作。它能在 60 秒內將治療會話的音訊自動轉錄為專業的、可自訂的筆記,支援 SOAP、DAP 和 BIRP 等格式。這款符合 HIPAA 標準的工具可以為治療師節省數小時的文書工作時間,讓他們更專注於客戶關懷。

醫療文檔
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关于 醫療保健

醫療保健AI工具是一類利用人工智慧(特別是機器學習和自然語言處理)來分析複雜醫療數據的軟體。這些工具處理包括醫學影像、電子健康紀錄(EHR)和基因組序列在內的海量數據集,以識別模式並預測結果。其設計旨在支援臨床決策、簡化醫院營運並加速生物醫學研究。透過自動化分析和提供數據驅動的洞見,這些工具有助於提高診斷準確性並實現個人化病患照護。

核心功能

  • 醫學影像分析:自動偵測並標示X光片、CT掃描和MRI中的異常,輔助放射科醫生和病理科醫生。
  • 預測性分析:利用歷史數據預測疾病爆發、進行病患風險分層以及預測潛在的藥物不良事件。
  • 臨床工作流程自動化:自動執行醫療編碼、病患數據輸入和預約安排等行政任務。
  • 加速藥物研發:分析生物數據以識別潛在候選藥物並預測其功效,縮短研究週期。
  • 個人化治療規劃:根據個體的基因圖譜、生活方式和臨床病史,推薦量身訂製的治療方案。

適用場景

醫療保健AI工具廣泛應用於各種醫療環境。醫院和診所使用它們進行診斷支援和提升營運效率。製藥公司和研究機構則應用它們來加速藥物發現和臨床試驗。公共衛生組織也利用預測性分析進行流行病學研究和資源分配。

選擇要點

選擇醫療保健AI工具時,應優先考慮經過臨床驗證並符合法規(如HIPAA、GDPR)的解決方案。評估其與現有電子健康紀錄(EHR)系統的整合能力。考量模型的準確性、透明度及其訓練數據的品質。最後,確保供應商提供強大的數據安全措施和技術支援。

精选工具排行榜

醫療保健 应用场景

1

自動化醫學影像篩檢

在一家繁忙的醫院裡,一位放射科醫生使用AI驅動的診斷工具每天分析數百張胸部X光片。該工具會自動標記出有肺炎或肺結節潛在跡象的影像,並將其優先推送給專家審查。該系統充當「第二閱片人」,有助於減少因疲勞和高工作量導致的漏診風險。因此,放射科能夠提高診斷準確性,並顯著縮短關鍵發現的報告時間,從而使病患能更早地接受治療。

2

預測病患再入院風險

醫院的照護管理團隊使用預測分析平台來識別出院後30天內再入院風險高的病患。AI模型會分析病患電子健康紀錄中的多種因素,如診斷、住院天數、共病症和既往入院史。根據風險評分,團隊可以更有效地分配資源,為高風險病患提供主動的追蹤電話、居家健康訪視或專門的照護協調,以預防併發症並確保更平穩的康復。

3

AI驅動的臨床文件記錄

一位基層醫療醫師在問診期間使用環境臨床智能工具。該工具能聆聽醫病對話,自動進行轉錄,並即時填寫電子健康紀錄(EHR)中的相關欄位。它能區分說話者、識別醫學術語並正確建構筆記結構。這種自動化將醫師從繁重的筆記工作中解放出來,減輕了行政負擔和職業倦怠,使他們能更專注於與病患的直接互動和照護。

4

加速藥物發現研究

一家製藥公司的研究團隊使用AI平台分析海量的基因組學和蛋白質組學數據集,旨在為一種新的癌症療法尋找新的生物靶點。AI模型篩選數百萬個數據點,尋找人類無法察覺的相關性,並預測哪些蛋白質最有可能成為有效的藥物靶點。這極大地縮小了需要進行實驗室測試的候選靶點範圍,節省了數月甚至數年的研究時間以及數百萬的研發成本。

5

個人化癌症治療方案規劃

一位腫瘤科醫生使用AI決策支援系統為一名患有罕見癌症的病患制定個人化治療方案。該系統分析病患的基因組數據、病理報告和病史,並將其與包含全球類似病例的臨床試驗、研究論文和治療結果的龐大數據庫進行比對。然後,系統會提出一個按可能性排序的潛在療法列表,包括標靶藥物和免疫療法,這些療法最有可能對該特定病患有效,從而幫助腫瘤科醫生做出更明智的決策。

6

虛擬健康助理的智能分診

一家大型醫療服務提供者在其病患入口網站上部署了AI驅動的聊天機器人。當病患報告症狀時,聊天機器人會進行對話式分診,透過提出針對性的問題來評估問題的嚴重性和性質。根據回答,它可以為輕微問題推薦自我照護措施,為非緊急情況安排與護士或醫生的遠距醫療預約,或為危急症狀建議立即尋求急救。這自動化了初步的病患接收流程,確保病患被高效地引導至適當的照護級別。

醫療保健 常见问题

什麼是醫療保健AI工具?

醫療保健AI工具是使用機器學習、自然語言處理和電腦視覺等人工智慧技術來分析醫療數據的軟體應用程式。其主要目的是協助醫療專業人員診斷疾病、規劃治療方案和管理臨床營運。常見的例子包括用於解讀醫學掃描影像、預測病患預後以及自動化醫院行政任務的AI系統。

如何選擇可靠的醫療保健AI工具?

選擇可靠的醫療保健AI工具需要仔細考慮幾個因素。請關注以下幾點:

  • 法規遵從性:確保工具符合資料隱私和安全法規,如美國的HIPAA或歐洲的GDPR。
  • 臨床驗證:尋找有效性的證據,如經同儕審查的研究、臨床試驗結果或FDA等監管機構的批准。
  • 整合能力:工具應能與您現有的系統無縫整合,特別是電子健康紀錄(EHR)系統。
  • 資料安全:確認供應商擁有強大的安全協議來保護敏感的病患資訊。
AI工具會取代醫生和護士嗎?

不會,AI工具的目的不是取代醫生和護士等醫療專業人員,而是作為強大的助手或增強工具。它們擅長處理大量數據、識別模式和自動化重複性任務。這讓臨床醫生能專注於人類最擅長的事情:複雜的決策、醫病溝通、同理心以及提供親手照護。目標是實現人機協作,從而提高照護的品質和效率。

在醫療保健領域使用AI的主要好處是什麼?

在醫療保健領域使用AI的主要好處包括:

  • 提高準確性:AI可以偵測出醫學影像和數據中人眼可能忽略的細微模式,從而實現更早、更準確的診斷。
  • 提升效率:自動化行政和臨床任務可以減輕工作量、減少錯誤,並使醫療服務提供者能夠看診更多病患。
  • 個人化醫療:AI能夠分析病患獨特的基因和臨床數據,從而量身訂製治療方案以獲得更好的療效。
  • 加速研究:AI顯著加快了藥物發現和臨床試驗數據分析的過程,使新療法能更快地推向市場。
醫療保健AI工具使用哪些類型的資料?

醫療保健AI工具在多種資料類型上進行訓練和分析。這包括結構化資料(如實驗室結果和生命體徵)以及非結構化資料。主要範例包括:

  • 醫學影像:X光片、CT掃描、MRI和病理切片。
  • 電子健康紀錄(EHR):病患病史、醫生筆記、診斷和用藥記錄。
  • 基因組資料:用於個人化醫療的DNA和RNA序列。
  • 臨床試驗資料:來自研究的資訊,用於尋找新的治療方法。
  • 真實世界資料:來自穿戴式裝置和病患登記庫等來源的資料。