MD.ai Annotator ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Erstellung hochwertiger, gekennzeichneter Datensätze und die Entwicklung von KI-gesteuerten klinischen Workflows zu erleichtern. Sie ermöglicht es medizinischen Fachleuten und Forschern, medizinische Bilder effizient zu annotieren, KI-Modelle bereitzustellen und zu validieren sowie diese Modelle in die klinische Praxis zu integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Native DICOM-Unterstützung: Die Plattform ist so konzipiert, dass sie den DICOM-Standard unterstützt und die meisten DICOM-Bildgebungsmodalitäten abdeckt. Benutzer können Datensätze durch direkte Uploads, Cloud-Speicherverbindungen oder über das DICOM C-STORE-Protokoll erstellen. Zusätzlich unterstützt sie Nicht-DICOM-Bilder (JPEG, PNG, TIFF) und Videos (MP4, AVI, MOV) in benutzerdefinierten, patientenzentrierten Dateistrukturen. - FDA 510(k)-freigegebener Viewer: Der webbasierte DICOM-Viewer ist FDA 510(k)-freigegeben und ermöglicht die klinische Bildinterpretation, Überprüfung, Annotation und Berichterstellung. Er unterstützt verschiedene Modalitäten, Standard-Zoom/Pan/Windowing, Hängeprotokolle, multiplanare Rekonstruktion und Messwerkzeuge, vollständig integriert mit Annotationstools. - Skalierbarkeit: Die autoskalierende Cloud-Infrastruktur ermöglicht eine nahtlose Skalierung auf Millionen von Untersuchungen, Terabytes an Daten und Tausende von gleichzeitigen Benutzern. Das Benutzerverwaltungssystem bietet eine feingranulare Datenzugriffskontrolle und verteilte Zuweisung von Kennzeichnungsaufgaben. - KI-unterstützte Annotation und Modellbereitstellung: Benutzer können Modelle bereitstellen und verteilte Inferenz auf ihren Daten ausführen, indem sie Modelle für Vorannotation oder KI-unterstützte Annotation nutzen. Die Plattform unterstützt föderierte Validierung über mehrere Standorte hinweg ohne Datenaustausch. - Eingebaute KI-Tools: Die Plattform bietet KI-gestützte Maskensegmentierungstools für effiziente Annotation sowie eingebaute PHI-Erkennungs- und De-Identifikationstools, um das Austreten sensibler Daten zu verhindern. - Entwickler-APIs: Flexible APIs, einschließlich eines CLI-Tools und einer Python-Client-Bibliothek, ermöglichen eine programmatische Projektverwaltung und -kontrolle. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MD.ai Annotator adressiert das kritische Bedürfnis nach effizienter und genauer Annotation von medizinischen Bildgebungsdaten, einem grundlegenden Schritt bei der Entwicklung zuverlässiger KI-Modelle für klinische Anwendungen. Durch die Bereitstellung einer skalierbaren, sicheren und benutzerfreundlichen Plattform befähigt sie medizinische Fachleute und Forscher, hochwertige Datensätze zu erstellen, KI-Modelle bereitzustellen und zu validieren sowie diese Modelle in klinische Workflows zu integrieren. Dies beschleunigt die Entwicklung und Einführung von KI in der Medizin und verbessert letztendlich die Patientenversorgung und -ergebnisse.