Empfohlene KI-Tools für Gesundheitspflege
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DAX, entwickelt von Nuance Communications, ist eine KI-gestützte Lösung, die Gesundheitsdienstleister bei der automatischen Dokumentation von Patientenkontakten unterstützt. Durch das Erfassen und Kontextualisieren von Arzt-Patienten-Gesprächen reduziert DAX die administrative Belastung für medizinisches Personal und ermöglicht ihnen, sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren.
Cardiomentor
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Cardiomentor ist eine KI-gestützte Anwendung, die in Spanien entwickelt wurde und darauf abzielt, medizinisches Personal in der Grundversorgung bei der Früherkennung von Herzinsuffizienz zu unterstützen. Mithilfe fortschrittlicher Datenanalyse bietet sie aktuelle und zuverlässige Informationen zu Herzkrankheiten und erleichtert damit die Entscheidungsfindung in der Patientenversorgung. In seiner zweiten Phase plant Cardiomentor, seine Modelle mit anonymisierten Patientendaten zu trainieren, um seine prädiktiven und diagnostischen Fähigkeiten weiter zu verfeinern.
Benutzerbewertung:
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PathAI ist eine Healthcare-Technologieplattform, die modernste KI in der Pathologie einsetzt, um präzise und reproduzierbare Erkenntnisse zu liefern, die die Diagnostik verbessern und personalisierte Therapien unterstützen. Mit Deep Learning und Computer Vision zentralisiert die AISight-Plattform die Verwaltung von Objektträgern, Fallabläufen und mehrere KI-Algorithmen für histopathologische Anwendungen – von der Krebserkennung bis zur Biomarkerentwicklung. Durch Partnerschaften mit Biopharma und Laboren beschleunigt PathAI die Medikamentenentwicklung und optimiert Laborprozesse.
Benutzerbewertung:
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Aidoc ist eine führende klinische KI-Plattform für die Bildgebung in der Radiologie. Mit seiner proprietären Enterprise-Plattform aiOS™ und fortschrittlichen Deep-Learning-Algorithmen analysiert Always-On-KI kontinuierlich CT- und MRT-Daten und markiert kritische Befunde wie intrakranielle Blutungen, Lungenembolien, Wirbelfrakturen und freie Luft. Die nahtlose Integration in PACS und Krankenhaus-IT ermöglicht Echtzeit-Benachrichtigungen an Behandlungsteams, beschleunigt Diagnosen, priorisiert Notfälle und verbessert Arbeitsabläufe sowie diagnostische Genauigkeit und Patientenversorgung.