KI-gestützte radiologische Befundung und DICOM-native Annotation medizinischer Bilder
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 MD.ai (md.ai) eine KI-Plattform, die unter KI-Modelle indexiert ist und 6650 monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von -838 (-11,2 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist Vereinigte Staaten (62,5 % Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören 0xmd (128.262 Besuche/Monat), CT Read (103.157 Besuche/Monat), Read My MRI (14.507 Besuche/Monat).
Extrem nützlich für die radiologische Befundung im Klinikalltag.
DICOM-Annotation läuft sehr flüssig.
KI-synthetisierte Perspektiven auf Basis von Live-Prüfung, Preisstruktur und Kategorie-Benchmarks — keine echten Einzelkundenbewertungen.
Automatische Vorlagenwahl, Zuordnung diktierter Befunde, Entwurf der Beurteilung und Korrektur innerhalb des radiologischen Befundungsablaufs.
Erzeugt Abrechnungscodes aus dem Befund und erstellt patientenfreundliche Audiozusammenfassungen für klarere Kommunikation und Aufklärung.
HL7- und DICOM-Integration verbindet das Befundungswerkzeug mit bestehenden klinischen Systemen, wahlweise KI-gestützt oder klassisch.
Aufbau annotierter Bilddatensätze mit nativer DICOM-Unterstützung, KI-gestützter Annotation, FDA-510(k)-freigegebenem Viewer und elastischer Skalierung.
PHI-Erkennung und De-Identifikation für die Datensatzarbeit sowie Entwickler-APIs für Teams, die Bildmodelle ausrollen und validieren.
Das Reporting-Produkt von MD.ai soll Reibung im Befundungsablauf reduzieren, nicht den Radiologen ersetzen. Es wählt Befundvorlagen automatisch, ordnet diktierte Schlüsselbefunde strukturierten Feldern zu, entwirft die Beurteilung aus dem Diktierten, korrigiert das Ergebnis und erzeugt Abrechnungscodes, um Verwaltungsaufwand zu senken. Zusätzlich unterstützt es kontextbezogenen KI-Chat, mehrsprachige Ausgabe und patientenfreundliche Audiozusammenfassungen und verbindet sich über HL7- und DICOM-Integration mit EHR-, HIS- und RIS-Umgebungen. Da es im Browser läuft, funktioniert es auf Desktop, Laptop, Tablet und Smartphone mit Gerätesynchronisation.
Das Annotator-Produkt zielt auf Datensatzerstellung und Modellentwicklung. Es bietet native DICOM-Unterstützung, einen FDA-510(k)-freigegebenen Viewer, KI-gestützte Annotation und nahtlose Skalierung, dazu Werkzeuge zur PHI-Erkennung und De-Identifikation sowie Entwickler-APIs. Laut Unternehmen hat die Plattform tausenden Ärzten und ihren Partnern geholfen, große, hochwertige annotierte Datensätze aufzubauen, Modelle zu validieren und KI-gestützte klinische Abläufe zusammenzustellen.
MD.ai richtet sich an radiologische Klinikabteilungen, Bildgebungs-KI-Startups und Forschungsgruppen. Kommerzielle Konditionen werden nicht öffentlich genannt: Interessierte Teams werden zu einer Demo oder direkter Kontaktaufnahme geleitet, was bei klinischer Software mit Sicherheitsprüfung, Integrationsumfang und volumenabhängiger Lizenzierung üblich ist.
KI-Vorlagenwahl, Zuordnung diktierter Befunde und Beurteilungsentwürfe reduzieren wiederholtes Tippen, während der Befund in der Hand des Befunders bleibt.
Studien in einer DICOM-nativen Umgebung mit KI-Unterstützung annotieren, PHI de-identifizieren und die Annotation über ein verteiltes Team skalieren.
LLM-gestützte Befundung über HL7 und DICOM neben bestehende RIS/PACS- und EHR-Systeme stellen, nutzbar auf Desktop, Tablet oder Smartphone.
Hochwertige Referenzdatensätze erstellen und mithilfe der Entwickler-APIs Modelle vor dem klinischen Einsatz trainieren, validieren und bewerten.
Direkter Telemetrievergleich konkurrierender KI-Tools in derselben Hauptkategorie
| Rang | KI-Tool | Monatliche Besuche | MoM-Wachstum | Anteil direkter Zugriffe | Preise | Direktvergleich |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | MD.ai | 6650 | -11,2 % | 39% direkt | Preise auf Anfrage | Aktuell |
| 1 | 0xmd | 128.262 | -2,2 % | 47% direkt | Freemium | vs 0xmd |
| 2 | CT Read | 103.157 | -5,8 % | 19% direkt | Kostenpflichtig | vs CT Read |
| 3 | Read My MRI | 14.507 | -45,8 % | 26% direkt | Kostenpflichtig | vs Read My MRI |
| 4 | RapidAI | 20.172 | -27,9 % | 45% direkt | Preise auf Anfrage | vs RapidAI |
| 5 | BasicAI Cloud | 21.670 | -13,1 % | 40% direkt | Freemium, Enterprise Quote | vs BasicAI Cloud |
| 6 | Dr.Oracle | 723.847 | -1,2 % | 12% direkt | Kostenlose Testversion | vs Dr.Oracle |
Kostenlos / Open SourceGenerative KI für medizinische und alltägliche Gesundheitsfragen
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