MD.ai是面向医疗领域的人工智能协作平台,核心定位是为放射学相关工作提供医疗影像标注与报告整理服务,助力医疗人工智能模型的训练与落地。平台支持团队协同完成医疗影像标注任务,可自定义标注规范,也能基于标注数据生成标准化放射学报告,同时集成了模型训练相关工具模块。目标用户覆盖医疗机构放射科医师、医疗人工智能研发团队、医学院校影像专业师生、生物医学研究人员、医疗AI创业项目团队等,适用于医疗影像数据集构建、AI辅助诊断模型训练、放射学报告规范化整理、临床教学影像标注练习等场景。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- md.ai
- 定价模式
- MD.ai提供免费版本,免费版本支持创建
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 医疗机构放射科医师、医疗AI研发团队、医学院校影像专业师生、生物医学研究人员
- 收录时间
- 2026/9/4
- 内容更新
- 2026/9/15
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这是一款聚焦放射学领域的医疗影像人工智能协作平台,针对医疗AI研发过程中数据标注难、协同效率低的痛点,提供了从影像上传、标注、审核到数据集管理、报告生成的全流程服务。平台适配放射学临床工作的实际需求,支持DICOM格式这一医疗影像通用格式,内置的标注工具符合放射科医师的操作习惯,也能满足AI研发对标注精度的要求。团队协同功能解决了跨机构合作中数据共享与权限管理的问题,同时兼顾了医疗数据隐私保护的要求,对于需要构建医疗影像标注数据集的团队来说,是契合需求的协作工具。平台还开放了部分教学用公开数据集,也能满足医学院校开展影像教学的需求,覆盖了从研究到临床应用多个场景的需求。
核心功能
使用指南
- 1
打开MD.ai官网,点击注册按钮,填写个人或机构信息完成账号注册,登录后进入个人工作台界面,可创建新项目。
- 2
创建项目时选择项目类型,设置项目名称与访问权限,邀请团队成员加入项目,分配标注、审核、管理等不同角色权限。
- 3
上传需要处理的DICOM格式医疗影像文件,根据项目需求设置标注类别与规范,将标注任务分配给对应标注人员。
- 4
标注人员打开待标注影像,使用平台提供的标注工具完成病灶标注,提交后由审核人员进行复核,修正标注错误后完成标注流程。
- 5
所有标注完成后,可在数据集管理模块导出标注数据集,或直接生成标准化放射学报告,也可将数据对接至AI训练框架开展模型开发。
优势与不足
优点5 项
支持DICOM标准医疗影像格式,适配放射学临床工作流程
完善的团队权限与审核机制,支持跨机构协同完成项目
标注数据可直接对接主流AI训练框架,减少预处理工作
内置公开教学数据集,可满足医学影像教学实践需求
提供结构化放射学报告模板,可快速生成规范报告
不足4 项
平台界面偏专业,无医疗背景的新用户需要时间适应操作
免费版本的存储空间与项目数量有限,无法满足大型项目需求
仅聚焦放射学影像领域,暂不支持病理等其他类型医疗影像标注
国内访问速度较慢,大文件上传容易出现不稳定情况
定价说明
MD.ai提供免费版本,免费版本支持创建最多3个项目,存储空间上限为10GB,仅支持最多5名团队成员加入项目,无法使用高级权限管理与批量数据处理功能,适合个人练习与小型教学项目使用。付费版本分为团队版与企业版,团队版每月费用为99美元,支持最多20名成员,存储空间为100GB,开放批量处理功能;企业版需要联系平台官方定制报价,提供无限存储空间与成员数量,支持私有部署与定制化开发,适合大型医疗机构与成熟AI研发团队使用。对于个人研究者与教学使用,可选择免费版本满足基础需求,商业项目建议根据团队规模选择对应付费方案。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 医疗机构放射科医师
构建标注数据集
- 医疗AI研发团队
训练辅助诊断模型
- 医学院校影像专业师生
开展临床教学
- 生物医学研究人员
医学影像研究
- 医疗AI创业团队
项目数据准备
- 临床研究机构人员
临床试验数据整理
- 医学影像算法研究人员
算法训练数据
常见问题
深度了解
在医疗人工智能领域,训练高质量的辅助诊断模型离不开合格的标注数据集,MD.ai作为专注放射学领域的协作平台,为相关从业者提供了完整的医疗影像标注与项目协作服务。MD.ai支持DICOM格式的放射学影像上传,可针对CT、X光、MRI等不同类型的影像完成精准标注,支持自定义标注规范,满足不同研究方向的需求。平台还配备了完善的团队协同功能,项目管理者可以创建项目空间,邀请不同机构的成员加入,分配标注、审核、管理等不同权限,设置标注审核流程,保证标注数据的质量,方便跨团队开展合作。对于放射科临床工作,平台内置了标准化的放射学报告模板,用户可以基于标注结果快速生成结构化报告,支持导出PDF格式,也可对接院内信息系统。针对医疗AI研发需求,平台标注完成的数据可以直接导出适配主流AI训练框架的格式,减少数据预处理的工作量,提升研发效率。对于医学院校的教学需求,平台内置了公开的放射学教学数据集,教师可以创建教学项目,分配练习任务,查看学生的标注结果,开展影像诊断实践教学。MD.ai覆盖了从教学研究到临床应用、AI研发多个场景的需求,为放射学与医疗AI领域的从业者提供专业的工具支持。
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