Medizin-KI für frühere Krebserkennung und Präzisionsonkologie
Geschätzte monatliche Website-Besuche
Similarweb-Schätzungen für diese Domain, keine aktiven Nutzer. Nur Monate mit Beobachtungen werden gezeigt; Erfassungsdatum und Messzeitraum sind getrennt.
Erfasst am 11.11.2026
Das ist die Einschätzung unserer Redaktion auf einer Skala bis 5, kein Durchschnitt von Nutzerbewertungen. Die Sichtweisen auf dieser Seite hat eine KI aus den bekannten Produktinformationen zusammengefasst. Es sind keine Kundenrezensionen.
Laut der am 2026-11-11 verifizierten Telemetrie von OpenAITools.app ist Lunit (lunit.io) eine KI-Plattform, die unter KI im Gesundheitswesen indexiert ist und 29.181 monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von -4295 (-12,8 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist Südkorea (58,4 % Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören iCAD (6102 Besuche/Monat), Oatmeal Health (40.264 Besuche/Monat), RapidAI (20.172 Besuche/Monat).
Hervorragende KI-Unterstützung bei der Krebsfrüherkennung im Röntgen.
Sehr präzise Befundung, erfordert aber klinische Validierung.
KI-synthetisierte Perspektiven auf Basis von Live-Prüfung, Preisstruktur und Kategorie-Benchmarks — keine echten Einzelkundenbewertungen.
Deep-Learning-Analyse von 2D- und 3D-Mammografien, die verdächtige Läsionen markiert, um Brustkrebs früher zu finden und übersehene Befunde zu reduzieren.
Analyse von Thorax-Röntgenaufnahmen, die mögliche Auffälligkeiten wie Knoten hervorhebt und eine schnellere Triage in stark ausgelasteten Radiologien unterstützt.
Analyse des Tumormikromilieus, die tumorinfiltrierende Lymphozyten und Immunphänotypen aus Pathologieschnitten quantifiziert und die Immuntherapieforschung informiert.
KI-gestützte immunhistochemische Quantifizierung für HER2, PD-L1 und weitere Marker, inklusive uIHC und Genexpressionsvorhersage für standardisierte Bewertung.
Live-Mammografie-Reporting, Risikobewertung, Risikopfade, Qualitätsmanagement und Patiententools, die KI in das gesamte Screening-Programm einbetten.
Lunit ist ein Medizin-AI-Unternehmen mit Sitz in Seoul, Südkorea, das aus der Deep-Learning-Forschung entstanden ist und sich konsequent auf die Onkologie konzentriert. Statt allgemeiner Gesundheits-KI hat es zwei verbundene Produktfamilien aufgebaut: eine, die Klinikern hilft, Krebs in Bilddaten früher zu finden, und eine, die aus Gewebe quantitative Biologie extrahiert, um Therapie und Arzneimittelentwicklung zu steuern. Die Technologie wird international breit eingesetzt – mehr als 10.000 Kundenstandorte in über 70 Ländern, gestützt auf hunderte begutachtete Publikationen und Branchenpartnerschaften.
Im Screening analysiert die Lunit-INSIGHT-Familie Mammografien und Thorax-Röntgenaufnahmen. Lunit INSIGHT MMG übernimmt die 2D-Mammografie, Lunit INSIGHT DBT die 3D-Mammatomosynthese; beide markieren verdächtige Regionen, damit Radiologen die dringendsten Untersuchungen zuerst bearbeiten. Lunit INSIGHT CXR leistet dasselbe für Thorax-Röntgen. Rund um diese Erkennungs-Engines hat Lunit Werkzeuge auf Programmebene zusammengestellt: Dichte-Bewertung, Risikobewertung und Risikopfade, Live-Mammografie-Reporting, Qualitätsmanagement, Analytik und einen Patienten-Hub, damit ein Screening-Dienst KI als Teil des Alltags und nicht als isoliertes Experiment betreiben kann.
In der Präzisionsonkologie analysiert das Lunit-SCOPE-Portfolio Pathologiebilder. Lunit SCOPE IO quantifiziert das Tumormikromilieu und die Immunzellinfiltration, was für die Immuntherapiestrategie wichtig ist, während die Lunit SCOPE IHC Suite die immunhistochemische Quantifizierung von Markern wie HER2 und PD-L1 sowie eine genotypische Vorhersage unterstützt. Diese Produkte richten sich an biopharmazeutische Partner, klinische Studienteams und die Entwicklung von Begleitdiagnostika, wo reproduzierbare quantitative Auslesungen der Engpass sind. Da Lunit an Krankenhäuser, Screening-Programme und Pharmaunternehmen verkauft, werden Preise direkt angeboten statt veröffentlicht, und der Regulierungsstatus unterscheidet sich je nach Markt.
Jeder Mammografie und Thorax-Röntgenaufnahme eine unermüdliche Zweitlesung hinzufügen, damit subtile Tumoren früher auffallen und gutartige Fälle sicher eingeordnet werden.
KI-gestützte Dichte-, Risiko- und Qualitätswerkzeuge nutzen, um die Screening-Population zu segmentieren und Nachsorge dorthin zu lenken, wo sie am meisten bewirkt.
Tumorinfiltrierende Lymphozyten und Immunphänotypen aus Schnitten quantifizieren, um Immuntherapie-Hypothesen zu prüfen und Studienteilnehmende auszuwählen.
Die IHC-Bewertung von HER2, PD-L1 und weiteren Markern mit KI-gestützter Quantifizierung standardisieren, um reproduzierbare Endpunkte in regulierten Studien zu stützen.
Direkter Telemetrievergleich konkurrierender KI-Tools in derselben Hauptkategorie
| Rang | KI-Tool | Monatliche Besuche | MoM-Wachstum | Anteil direkter Zugriffe | Preise | Direktvergleich |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Lunit | 29.181 | -12,8 % | 28% direkt | Preise auf Anfrage | Aktuell |
| 1 | iCAD | 6102 | +6,1 % | 30% direkt | Preise auf Anfrage | vs iCAD |
| 2 | Oatmeal Health | 40.264 | -44,9 % | 85% direkt | Preise auf Anfrage | vs Oatmeal Health |
| 3 | RapidAI | 20.172 | -27,9 % | 45% direkt | Preise auf Anfrage | vs RapidAI |
| 4 | CT Read | 103.157 | -5,8 % | 19% direkt | Kostenpflichtig | vs CT Read |
| 5 | Ibex Medical Analytics | 9117 | -3 % | 34% direkt | Preise auf Anfrage | vs Ibex Medical Analytics |
| 6 | Pearl | 221.155 | -7,6 % | 65% direkt | Preise auf Anfrage | vs Pearl |
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