Assistenza più connessa, personalizzata e intelligente

La buona tecnologia è progettata per consentire ai provider di concentrarsi sui pazienti e sulla loro cura. L'obiettivo di Intel è costruire una tecnologia che arricchisca la vita di ogni persona. Tecnologie come l'intelligenza artificiale (IA), la robotica e l'Internet delle cose (IoT) stanno rendendo l'assistenza sanitaria e le scienze della vita più connesse, personalizzate e intelligenti.

Ad esempio, l'IA nell'imaging medicale ha consentito ai provider di identificare le eventuali anomalie in modo più rapido e preciso, portando a diagnosi più rapide1 Altre applicazioni dell'IA in campo sanitario hanno offerto un contributo importante nell'assistenza sanitaria personalizzata, nella precisione in ambito chirurgico, nell'analisi sanitaria intelligente e nella nuova ricerca genomica. Insieme alle tecnologie di assistenza sanitaria IoT, l'IA ha trasformato la telemedicina, il monitoraggio dei pazienti e il monitoraggio elettronico dei dati sanitari (EHR).

Le tecnologie in campo sanitario di Intel creano le condizioni per consentire ai provider di concentrarsi maggiormente sul lato umano della fornitura delle cure. In ambienti di laboratorio e di ricerca, le nostre innovazioni tecnologiche offrono ai ricercatori strumenti potenti per scoprire e risolvere alcune delle sfide più importanti del mondo dell'assistenza sanitaria e della scienza della vita. Collaborando con i fornitori di soluzioni e gli utenti finali nella comunità sanitaria, continueremo a sviluppare tecnologie di trasformazione per il futuro dell'assistenza sanitaria e delle scienze della vita.

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Informazioni su prodotti e prestazioni

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Studio del caso diagnostica per immagini GE Healthcare: informazioni sulla configurazione del test di sistema: CPU Intel® Core™ i5-4590S @ 3,00 GHZ, x86_64, VT-x abilitato, 16 GB di memoria; SO: Linux magic x86_64 GNU/Linux, contenitore docker servizio di inferenza Ubuntu 16.04. Test effettuati da GE Healthcare, settembre 2018. Il test confronta il tempo di inferenza totale del modello TensorFlow di 3,092 secondi con lo stesso modello ottimizzato dalla Distribuzione Intel® di OpenVINO™ toolkit TF e ha prodotto un risultato di un tempo di inferenza totale di 0,913 secondi.