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월간 방문 수
6.65천
전월 대비 성장
-838
상승 속도: -11.2%
직접 유입 비중
39%
직접 유입 비중은 사용자 유지율이 아닙니다.
주요 시장
🇺🇸미국
점유율: 62.5%
트래픽 추이
월간 웹사이트 방문 수 추정치
- 7,888
월간 웹사이트 방문 수 추정치
이 도메인의 Similarweb 추정치이며 활성 사용자 수가 아닙니다. 관측 데이터가 있는 월만 표시하며 수집일과 집계 월을 구분합니다.
수집일 2026. 11. 11.
에디터가 매긴 5점 만점 평가이며, 사용자 평점의 평균이 아닙니다. 이 페이지의 관점들은 제품 정보를 바탕으로 AI가 정리한 것이며, 실제 사용자 후기가 아닙니다.
2026-11-11에 검증된 OpenAITools.app 텔레메트리에 따르면, MD.ai(md.ai)은(는) AI 모델에 색인된 AI 플랫폼으로 월 6.65천회 방문을 기록 중이며, 전월 대비 트래픽 변화량은 -838(-11.2%)입니다. 주요 지리적 시장은 미국(트래픽 점유율 62.5%)이며, 가격 문의 가격 모델로 운영됩니다. 월간 트래픽 기준 주요 경쟁 대안으로는 0xmd (월 12.83만회 방문), CT Read (월 10.32만회 방문), Read My MRI (월 1.45만회 방문) 등이 있습니다.
영상의학과 판독문 작성 시간을 엄청 줄여줍니다.
DICOM 어노테이션 기능 깔끔함.
실제 사이트 점검, 요금 구조, 동일 카테고리 기준을 바탕으로 AI가 재구성한 참고 관점이며 개별 실사용자의 후기가 아닙니다.
영상의학 보고 워크플로 안에서 템플릿 자동 선택, 구술 소견 매핑, 인상 생성, 교정을 수행합니다.
보고서에서 청구 코드를 생성하고 환자 친화적 음성 요약을 만들어 소통과 교육을 돕습니다.
HL7 및 DICOM 연동으로 기존 임상 시스템에 연결하며 AI 기반 또는 전통적 보고 모드를 선택할 수 있습니다.
네이티브 DICOM 지원, AI 지원 주석, FDA 510(k) 허가 뷰어, 탄력적 확장으로 라벨링된 영상 데이터셋을 구축합니다.
데이터셋 작업을 위한 PHI 탐지·비식별화와 영상 모델을 배포·검증하는 팀을 위한 개발자 API를 제공합니다.
MD.ai의 Reporting 제품은 영상의학과 의사를 대체하는 것이 아니라 판독 워크플로의 부담을 줄이도록 설계되었습니다. 보고서 템플릿을 자동 선택하고, 구술된 핵심 소견을 구조화 필드에 매핑하며, 구술 내용으로 인상을 초안하고, 결과를 교정하고, 청구 코드를 생성해 행정 업무를 줄입니다. 문맥 기반 AI 채팅, 다국어 출력, 환자 친화적 음성 요약도 지원하며 HL7 및 DICOM 연동으로 EHR, HIS, RIS 환경에 연결됩니다. 브라우저에서 실행되므로 데스크톱, 노트북, 태블릿, 모바일에서 사용할 수 있고 여러 기기 간 동기화됩니다.
Annotator 제품은 데이터셋 구축과 모델 개발을 목표로 합니다. 네이티브 DICOM 지원, FDA 510(k) 허가 뷰어, AI 지원 주석, 원활한 확장을 제공하며 PHI 탐지·비식별화 도구와 개발자 API도 갖췄습니다. 회사에 따르면 이 플랫폼은 수천 명의 의사와 협업자가 대규모 고품질 라벨링 데이터셋을 만들고, 모델을 검증하고, AI 기반 임상 워크플로를 구성하도록 도왔습니다.
MD.ai는 병원 영상의학과, 영상 AI 스타트업, 연구 그룹을 대상으로 합니다. 상업 조건은 공개 사이트에 없으며 관심 있는 팀은 데모를 요청하거나 직접 문의해야 합니다. 이는 보안 검토, 연동 범위 산정, 규모 기반 라이선스를 수반하는 임상 소프트웨어에서 흔한 방식입니다.
AI 템플릿 선택, 구술 소견 매핑, 인상 초안으로 반복 입력을 줄이면서 최종 보고서의 통제권은 판독자가 유지합니다.
DICOM 네이티브 작업 환경에서 AI 지원으로 영상을 주석하고 PHI를 비식별화하며 분산된 팀으로 작업을 확장합니다.
HL7과 DICOM을 통해 기존 RIS/PACS와 EHR 옆에 LLM 지원 보고를 배포하고 데스크톱, 태블릿, 모바일에서 사용합니다.
고품질 정답 데이터셋을 만들고 개발자 API로 임상 적용 전에 모델을 학습·검증·평가합니다.
동일한 주요 카테고리에 속한 경쟁 AI 도구의 나란히 보는 텔레메트리 비교
| 순위 | AI 도구 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 직접 유입 비중 | 가격 | 일대일 비교 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | MD.ai | 6.65천 | -11.2% | 직접 유입 39% | 가격 문의 | 현재 도구 |
| 1 | 0xmd | 12.83만 | -2.2% | 직접 유입 47% | 무료+유료 | vs 0xmd |
| 2 | CT Read | 10.32만 | -5.8% | 직접 유입 19% | 유료 | vs CT Read |
| 3 | Read My MRI | 1.45만 | -45.8% | 직접 유입 26% | 유료 | vs Read My MRI |
| 4 | RapidAI | 2.02만 | -27.9% | 직접 유입 45% | 가격 문의 | vs RapidAI |
| 5 | BasicAI Cloud | 2.17만 | -13.1% | 직접 유입 40% | Freemium, Enterprise Quote | vs BasicAI Cloud |
| 6 | Dr.Oracle | 72.38만 | -1.2% | 직접 유입 12% | 무료 체험 | vs Dr.Oracle |
MRI·CT·각종 영상 보고서를 쉬운 언어로 해설
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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무료 / 오픈소스AI 학습 데이터를 위한 주석 플랫폼과 관리형 라벨링 서비스
AI로 검진 대상자를 찾고 결절마다 위험 점수를 산출
무료 / 오픈소스ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure.
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무료 / 오픈소스ReadingScan explains MRI, CT, X-ray, ultrasound, and PET reports and scan images in plain English. Upload a report or images, describe your worry, and get each finding translated into a simple sentence with an urgency signal, what the exam ruled out, and questions to take to your doctor.
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무료 / 오픈소스Label 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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