Compte rendu radiologique assisté par IA et annotation d'imagerie médicale native DICOM
Visites web mensuelles estimées
Estimations Similarweb pour ce domaine, et non utilisateurs actifs. Seuls les mois observés sont affichés ; la date de collecte est distincte de la période mesurée.
Collecté le 11 nov. 2026
C'est l'évaluation de notre rédaction, sur 5, et non une moyenne d'avis d'utilisateurs. Les points de vue de cette page sont rédigés par une IA à partir de ce que nous savons du produit. Ce ne sont pas des avis clients.
Selon la télémétrie OpenAITools.app vérifiée le 2026-11-11, MD.ai (md.ai) est une plateforme d'IA indexée sous Modèles IA générant 6,65 k visites mensuelles avec un delta de trafic mensuel de -838 (-11,2 %). Son marché géographique principal est États-Unis (62,5 % de part de trafic), et elle fonctionne selon un modèle tarifaire Tarifs sur demande. Les principales alternatives concurrentes par volume mensuel incluent 0xmd (128,26 k visites/mois), CT Read (103,16 k visites/mois), Read My MRI (14,51 k visites/mois).
Gain de temps considérable pour les comptes-rendus de radiologie.
Très bon outil d'annotation DICOM.
Points de vue synthétisés par IA à partir de l’inspection du site, des tarifs et du comparatif catégoriel — il ne s’agit pas d’avis clients individuels.
Sélection automatique des modèles, mappage des constatations dictées, rédaction de l'impression et relecture au sein du flux de compte rendu radiologique.
Génère les codes de facturation à partir du compte rendu et produit des résumés audio accessibles aux patients pour une communication plus claire.
L'intégration HL7 et DICOM relie l'outil aux systèmes cliniques existants, avec des modes de compte rendu assisté par IA ou classique.
Construisez des jeux d'images annotés avec support DICOM natif, annotation assistée par IA, visionneuse autorisée FDA 510(k) et mise à l'échelle élastique.
Détection et anonymisation des PHI pour le travail sur les données, plus des API pour les équipes qui déploient et valident des modèles d'imagerie.
Le produit Reporting de MD.ai vise à réduire les frictions du flux de lecture, non à remplacer le radiologue. Il sélectionne automatiquement les modèles de compte rendu, mappe les constatations clés dictées vers des champs structurés, rédige l'impression à partir de la dictée, relit le résultat et génère des codes de facturation pour alléger le travail administratif. Il prend aussi en charge un chat IA contextuel, une sortie multilingue et des résumés audio destinés aux patients, et se connecte aux environnements EHR, HIS et RIS via une intégration HL7 et DICOM. Fonctionnant dans le navigateur, il est accessible sur ordinateur, portable, tablette et mobile avec synchronisation entre appareils.
Le produit Annotator cible la création de jeux de données et le développement de modèles. Il offre un support DICOM natif, une visionneuse autorisée FDA 510(k), une annotation assistée par IA et une mise à l'échelle fluide, avec des outils de détection et d'anonymisation des PHI et des API pour développeurs. Selon l'entreprise, la plateforme a permis à des milliers de médecins et à leurs collaborateurs de constituer de grands jeux de données annotés de qualité, de valider des modèles et d'assembler des flux cliniques pilotés par l'IA.
MD.ai s'adresse aux services de radiologie hospitaliers, aux startups d'IA d'imagerie et aux groupes de recherche. Les conditions commerciales ne sont pas publiées sur le site : les équipes intéressées doivent demander une démonstration ou contacter directement la société, ce qui est courant pour un logiciel clinique impliquant revue de sécurité, périmètre d'intégration et licence au volume.
La sélection de modèles, le mappage des constatations dictées et la rédaction d'impressions par IA réduisent la saisie répétitive tout en laissant le rapport final sous contrôle du lecteur.
Annotez des examens dans un espace natif DICOM avec assistance IA, anonymisez les PHI et étendez l'annotation à une équipe distribuée.
Déployez le compte rendu assisté par LLM aux côtés des systèmes RIS/PACS et EHR existants via HL7 et DICOM, sur ordinateur, tablette ou mobile.
Créez des jeux de référence de haute qualité et utilisez les API pour entraîner, valider et évaluer les modèles avant usage clinique.
Comparaison télémétrique côte à côte des outils d'IA concurrents dans la même catégorie principale
| Rang | Outil d'IA | Visites mensuelles | Croissance mensuelle | Part du trafic direct | Tarifs | Face à face |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | MD.ai | 6,65 k | -11,2 % | 39% direct | Tarifs sur demande | Actuel |
| 1 | 0xmd | 128,26 k | -2,2 % | 47% direct | Freemium | vs 0xmd |
| 2 | CT Read | 103,16 k | -5,8 % | 19% direct | Payant | vs CT Read |
| 3 | Read My MRI | 14,51 k | -45,8 % | 26% direct | Payant | vs Read My MRI |
| 4 | RapidAI | 20,17 k | -27,9 % | 45% direct | Tarifs sur demande | vs RapidAI |
| 5 | BasicAI Cloud | 21,67 k | -13,1 % | 40% direct | Freemium, Enterprise Quote | vs BasicAI Cloud |
| 6 | Dr.Oracle | 723,85 k | -1,2 % | 12% direct | Essai gratuit | vs Dr.Oracle |
Gratuit / Open sourceIA générative pour les questions médicales et de santé
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RapidAI is an enterprise clinical AI platform that connects medical imaging to clinical decisions across neurology, cardiac and vascular care, trauma, emergency departments and oncology. Its FDA-cleared algorithms analyze CT, CT angiography, MRI and other scans to detect and quantify conditions such as large vessel occlusion stroke, aneurysms, aortic disease, pulmonary embolism, fractures and critical chest findings, then push the results to the care teams who need them. The Rapid Enterprise platform layers workflow integration, scalable infrastructure, data analytics and third-party partner AI on top of the core models, so health systems can run deep clinical AI across entire service lines rather than isolated point tools.
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Gratuit / Open sourceLabel Studio is an open-source data labeling and AI evaluation platform from HumanSignal. It handles images, video, audio, text, documents, time series and agent traces in one flexible workspace, and connects to your ML pipeline through an API, Python SDK and webhooks.
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