Chartnote는 월간 방문 0, 전월 대비 성장률 —, 무료+유료, 무료 체험 가격 모델을 기록합니다. RunningHub는 월간 방문 3,105,554, 성장률 -28.5%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.
환자 대화를 EHR에 바로 입력 가능한 임상 기록으로 바꾸는 AI 메디컬 스크라이브
RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs.
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | chromewebstore.google.com | runninghub.ai |
| 가격 모델 | 무료+유료, 무료 체험 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 0 (0) | 310.56만 (3,105,554) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | 0 (—) | -123.77만 (-28.5%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🌐 글로벌 (—) | 🇨🇳 중국 (52.7%) |
| 월 직접 방문 수 | 0 | 229.72만 |
| 사용자 평점 | 4.6 | 4.4 |
| 지원 플랫폼 | 브라우저 확장 프로그램 | 웹사이트 |
환자 대화를 EHR에 바로 입력 가능한 임상 기록으로 바꾸는 AI 메디컬 스크라이브
컴퓨터나 모바일로 진료를 녹음하면 단순 받아쓰기 요약이 아니라 주관·객관·평가·계획 섹션을 갖춘 임상 구조화 SOAP 노트를 얻습니다.
섹션과 중첩 하위 섹션, 순서, 서식을 직접 설계하고 서술형·간결형·불릿형 중에서 선택해 본인의 기록 습관에 맞출 수 있습니다.
Intelligent Mapping은 지원되는 웹 기반 EHR에서 노트 섹션을 해당 필드에 한 번의 클릭으로 배치하며, 지원되지 않을 때는 고정된 Companion 보기로 삽입합니다.
차트 입력란에 바로 받아쓰기하고, 약어를 재사용 가능한 닷프레이즈 템플릿으로 확장하며, AI Copilot으로 환자 메시지·의뢰서·진료 후 요약을 작성합니다.
RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs.
Run, import, and share ComfyUI workflows in the cloud without local GPU hardware.
Publish a workflow as a single-click AI app that anyone can run with simple inputs.
Use hosted image and video models, including self-developed upscaling and enhancement tools, from one dashboard.
Integrate generation into your product via workflow, model, LLM, and app APIs.
특화 강점이미지, 동영상, 오디오, 벡터, 멀티모델 창작 제작을 위한 상업적으로 안전한 생성형 AI 워크스페이스.
특화 강점시네마틱 영상과 이미지를 위한 AI 네이티브 제작 스위트
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특화 강점브라우저에서 무료로 AI 이미지·영상 생성과 모델 호스팅
특화 강점Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
특화 강점Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
