# MD.ai 依據 OpenAITools.app 於 2026-11-11 查驗的觀測資料，MD.ai（md.ai）是收錄於 AI 模型的 AI 平台，每月產生 6650 次造訪，月流量變化量為 -838（-11.2%）。其主要地理市場為美國（流量佔比 62.5%），並採用需聯絡報價定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 0xmd（每月 12.83萬次造訪），CT Read（每月 10.32萬次造訪），Read My MRI（每月 1.45萬次造訪）。 AI 驅動的放射科報告與 DICOM 原生醫學影像標註平台 ## 主要觀測資料與規格 | 指標 | 數值 | | :--- | :--- | | 工具名稱 | MD.ai | | 代稱 | md-ai | | Status | active | | Origin | independent | | Maintenance | active | | 官方網域 | md.ai | | 網站網址 | https://md.ai | | 分類 | AI 模型, AI 醫療健康, AI 報告生成器, Large Language Models (LLMs), AI 開發者工具 | | 定價模式 | 需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 6,650 | | 月流量變化 | -838 | | 月成長率 | -11.2% | | 主要市場 | 美國 | | 市佔率 | 62.5% | | 直接造訪 | 2,596 | | 自然搜尋造訪 | — | | 社群造訪 | — | | 推薦流量造訪 | 648 | | 電子郵件造訪 | 220 | | 評論分數 | 4.4 | | 收藏數 | 0 | | 支援平台 | 網站 | | 帳務平台 | | | 屬性 | 功能: 網站; 價格: 需聯絡報價 | | 標籤 | 醫學影像, 放射科, 人工智慧, 資料標註, 報告, DICOM, EHR 整合, AI 輔助標註, 大型語言模型, 臨床工作流程 | ## 總覽 MD.ai 的 Reporting 產品旨在減少閱片流程中的摩擦，而非取代放射科醫師。它會自動選擇報告範本、把口述的關鍵所見對應到結構化欄位、依口述內容起草印象、校對結果並產生計費編碼，以減少行政工作量。它還支援上下文 AI 對話、多語言輸出和面向病患的語音摘要，並透過 HL7 與 DICOM 整合連接 EHR、HIS 和 RIS 環境。由於在瀏覽器中運行，可跨桌機、筆電、平板和手機使用，並支援多裝置同步。 Annotator 產品鎖定資料集建置與模型開發，提供原生 DICOM 支援、經 FDA 510(k) 許可的閱片器、AI 輔助標註和彈性擴充能力，並具備 PHI 偵測與去識別化工具以及開發者 API。該公司表示，此平台已協助數千名醫師及其合作者建置大規模高品質標註資料集、驗證模型並打造 AI 驅動的臨床工作流。 MD.ai 的目標客群是醫院放射科、影像 AI 新創與研究團隊。其商業條款未在公開網站發布：有興趣的團隊需預約示範或直接聯繫公司，這在涉及安全審查、整合範圍評估與按量授權的臨床軟體中相當常見。 ## 價格與方案 價格未公開；MD.ai 要求潛在客戶預約示範或直接聯繫團隊，商業條款另行商定。這符合臨床影像軟體的慣例，其授權通常取決於部署範圍、整合需求與機構規模。 ## 關鍵功能與能力 - **大型語言模型輔助報告:** 在放射科報告流程中實現範本自動選擇、口述內容對應結構化所見、印象生成與校對。 - **自動化行政任務:** 依報告產生計費編碼，並製作面向病患的語音摘要，讓溝通與衛教更清楚。 - **EHR/HIS/RIS 整合:** 透過 HL7 和 DICOM 整合將報告工具接入現有臨床系統，並提供 AI 驅動或傳統報告模式。 - **DICOM 原生標註:** 藉由原生 DICOM 支援、AI 輔助標註、經 FDA 510(k) 許可的閱片器與彈性擴充，建置帶標籤的影像資料集。 - **隱私與開發者工具:** 為資料集工作提供 PHI 偵測與去識別化，並為部署與驗證影像模型的團隊提供開發者 API。 ## 主要使用情境 - **更快、更完整的報告 (放射科醫師):** 利用 AI 範本選擇、口述所見對應與印象起草減少重複打字，同時讓最終報告仍由判讀醫師掌控。 - **規模化建置標註資料集 (影像 AI 開發者):** 在 DICOM 原生工作區中透過 AI 輔助標註影像，對 PHI 去識別化，並在分散式團隊間擴展標註工作。 - **將 AI 導入臨床工作流 (醫院或醫療機構):** 透過 HL7 和 DICOM 在現有 RIS/PACS 與 EHR 系統旁部署大型語言模型輔助報告，支援桌機、平板或手機使用。 - **驗證影像模型 (臨床研究人員):** 建立高品質真值資料集，並使用開發者 API 在臨床應用前訓練、驗證與評估模型。 ## 優勢 - 專為放射科打造而非通用大模型套殼，具備 DICOM 原生資料處理能力 - 報告與標註在同一平台，資料集與部署工作流保持銜接 - 經 FDA 510(k) 許可的閱片器與 PHI 去識別化工具滿足真實臨床合規需求 - 瀏覽器端跨裝置運行，支援多裝置同步與多語言 ## 限制 - 無公開定價，評估須聯繫銷售並經歷示範流程 - 完整價值依賴與醫院系統的 HL7/DICOM 整合，增加部署工作量 - 平台面向臨床與研究機構，個人使用者難以取得輕量自助方案 ## 常見問題 ### MD.ai 是臨床決策工具嗎？ MD.ai 定位為輔助放射科醫師與影像 AI 團隊的報告與標註平台，而非取代專業判斷。報告可在 AI 驅動或傳統模式下運行。 ### 平台可與哪些系統整合？ Reporting 透過 HL7 和 DICOM 整合連接 EHR、HIS 和 RIS 環境，Annotator 則原生處理 DICOM 影像。 ### 可以先試用再決定嗎？ 該公司透過官網提供示範與直接聯繫管道，商業安排另行協商，不提供線上自助購買。 ### 是否符合病患隱私要求？ 標註工作流內建 PHI 偵測與去識別化，閱片器持有 FDA 510(k) 許可，這對臨床與研究用途很重要。 ### MD.ai 的每月流量與成長趨勢為何？ MD.ai 目前每月有 6650 次造訪，月流量變化為 -838（成長率 -11.2%）。其主要來源市場為美國（佔比 62.5%），其中包含每月 2596 次直接造訪與每月 — 次自然搜尋造訪。 ### MD.ai 是免費的嗎？其定價模式為何？ MD.ai 採用需聯絡報價定價模式。價格未公開；MD.ai 要求潛在客戶預約示範或直接聯繫團隊，商業條款另行商定。這符合臨床影像軟體的慣例，其授權通常取決於部署範圍、整合需求與機構規模。支援的帳務與結帳平台包括：未列出。 ### 2026 年最佳的 MD.ai 替代方案有哪些？ 依據 OpenAITools.app 的分類流量與功能契合度，MD.ai 的前五大替代方案為：1. 0xmd（每月 12.83萬次造訪）; 2. CT Read（每月 10.32萬次造訪）; 3. Read My MRI（每月 1.45萬次造訪）; 4. RapidAI（每月 2.02萬次造訪）; 5. BasicAI Cloud（每月 2.17萬次造訪）。 ### MD.ai 支援哪些平台與核心 AI 能力？ MD.ai 分類於 AI 模型, AI 醫療健康, AI 報告生成器, Large Language Models (LLMs)，支援以下平台：網站，其核心能力標籤包括：醫學影像, 放射科, 人工智慧, 資料標註, 報告, DICOM。 ## 替代方案 | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 定價模式 | 比較 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [0xmd](https://openaitools.app/tw/tool/0xmd-com) | 128,262 | 免費增值 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/0xmd-com-vs-md-ai) | | [CT Read](https://openaitools.app/tw/tool/ct-read) | 103,157 | 付費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/ct-read-vs-md-ai) | | [Read My MRI](https://openaitools.app/tw/tool/read-my-mri) | 14,507 | 付費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/md-ai-vs-read-my-mri) | | [RapidAI](https://openaitools.app/tw/tool/rapidai-com) | 20,172 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/md-ai-vs-rapidai-com) | | [BasicAI Cloud](https://openaitools.app/tw/tool/basicai-cloud) | 21,670 | Freemium, Enterprise Quote | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/basicai-cloud-vs-md-ai) | | [Dr.Oracle](https://openaitools.app/tw/tool/dr-oracle) | 723,847 | 免費試用 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/dr-oracle-vs-md-ai) | | [Encord](https://openaitools.app/tw/tool/encord-com) | 244,204 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/encord-com-vs-md-ai) | | [Oatmeal Health](https://openaitools.app/tw/tool/oatmeal-health) | 40,264 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/md-ai-vs-oatmeal-health) | | [Appen](https://openaitools.app/tw/tool/appen-com) | 665,840 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/appen-com-vs-md-ai) | | [ModelScope](https://openaitools.app/tw/tool/modelscope-community) | 3,085,423 | 免費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/md-ai-vs-modelscope-community) | | [ReadingScan](https://openaitools.app/tw/tool/readingscan) | 10,518 | Freemium (free first analysis; pay-per-report from $14) | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/md-ai-vs-readingscan) | | [Label Studio](https://openaitools.app/tw/tool/label-studio) | 137,199 | 需聯絡報價、免費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/label-studio-vs-md-ai) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/tool/md-ai