Prowadzimy opiekę zdrowotną i nauki przyrodnicze ku przyszłości

W firmie Intel nasza wieloletnie doświadczenie w opiece zdrowotnej i naukach przyrodniczych dało nam głęboki wgląd w potrzeby klinicystów, badaczy i pacjentów. Wykorzystujemy tę wiedzę w połączeniu z naszą wiedzą specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji, wszechobecnej mocy obliczeniowej, łączności i możliwości połączenia od brzegu do chmury, tworząc technologie, które pomagają organizacjom przezwyciężać złożone wyzwania oraz wykorzystywać dane w bardziej inteligentny i efektywny sposób.

Dzięki szerokiemu portfolio sprzętu i oprogramowania, które obsługuje solidny ekosystem partnerów, wspieramy konwergencję technologii cyfrowych w instrumenty, urządzenia i narzędzia, które mogą poprawić wyniki i doświadczenia pacjentów, przyspieszyć odkrycia naukowe oraz usprawnić przepływ pracy klinicznej i laboratoryjnej dla dostawców i badaczy. Technologia Intel® zapewnia wszechobecność platformy oraz wydajność, elastyczność i skalowalność niezbędną do przekształcania nauk o zdrowiu i naukach przyrodniczych oraz poprawy życia każdej osoby na planecie.

Bądź w kontakcie

Intel IT Center pozwala na bieżąco śledzić technologie, trendy i koncepcje kształtujące przyszłość miejsc pracy.

Przesyłając ten formularz potwierdzasz, że jesteś osobą pełnoletnią i upoważniasz firmę Intel do skontaktowania się z Tobą telefonicznie lub pocztą e-mail w celach marketingowych. Możesz w dowolnym momencie zrezygnować z subskrypcji. Strony internetowe i informacje otrzymywane od firmy Intel podlegają naszym Zasadom poufności danych oraz Warunkom użytkowania.

Przesyłając ten formularz potwierdzasz, że jesteś osobą pełnoletnią i upoważniasz firmę Intel do skontaktowania się z Tobą telefonicznie lub pocztą e-mail w celach marketingowych. Możesz w dowolnym momencie zrezygnować z subskrypcji. Strony internetowe i informacje otrzymywane od firmy Intel podlegają naszym Zasadom poufności danych oraz Warunkom użytkowania.

Informacje o produktach i wydajności

1

Yang, Shanling i inni „Wydajność i czas odczytu automatycznego USG piersi z wykrywaniem wspomaganym komputerowo lub bez”. Radiologia 292, nr 3 (18 czerwca 2019 r.): https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816.

2

Jiang, Yulei, i inni „Czas interpretacji przy użyciu wspomaganego komputerowo systemu wykrywania z równoczesnym odczytem do automatycznego badania USG piersi w badaniach przesiewowych w kierunku raka piersi u kobiet z gęstą tkanką piersi”. American Journal of Roentgenology 211, nr 2 (sierpień 2018 r.): 452-461. https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516.

3

„TGen ujawnia genetyczne tajemnice chorób”, firma Intel, brak danych Dostęp w dniu 14 marca 2022 r. https://www.intel.pl/content/www/pl/pl/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html.

4

Wydajność modelu OpenVINO™ do badań przesiewowych w kierunku raka szyjki macicy firmy KFBIO na procesorze Intel® Xeon® Gold 6148:

NOWOŚĆ:

Test 1: test firmy Intel w dniu 15.06.2019 r. Dwugniazdowy procesor Intel® Xeon® Gold 6148; 20 rdzeni; HT: włączone; turbo: włączone; pamięć całkowita: 192 GB (12 gniazd/ 16 GB/ 2666 MHz); system BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d), CentOS Linux wersja 7.5.1804 (Core); struktura głębokiego uczenia: Keras 2.2.4 i TensorFlow zoptymalizowane pod kątem technologii Intel®: 1.13.1; topologia: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; kompilator: gcc 4.8.5, MKL DNN wersja: v0.17, BS=8, dane syntetyczne i dane klienta; jedna instancja / dwa gniazda; typy danych: FP32.

Test 2: test firmy Intel w dniu 15.06.2019 r. Dwugniazdowy procesor Intel® Xeon® Gold 6148; 20 rdzeni; HT: włączone; turbo: włączone; pamięć całkowita: 192 GB (12 gniazd/ 16 GB/ 2666 MHz); system BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d), CentOS Linux wersja 7.5.1804 (Core); oprogramowanie Intel®: OpenVINO R2019.1.1094; topologia: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; kompilator: gcc 4.8.5, MKL DNN wersja: v0.17, BS=1, osiem żądań asynchronicznych, dane syntetyczne i dane klienta; jedna instancja / dwa gniazda; typy danych: FP32.

Standard podstawowy: test firmy Intel w dniu 15.06.2019 r. Dwugniazdowy procesor Intel® Xeon® Gold 6148; 20 rdzeni; HT: włączone; turbo: włączone; pamięć całkowita: 192 GB (12 gniazd/ 16 GB/ 2666 MHz); system BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d), CentOS Linux wersja 7.5.1804 (Core); struktura głębokiego uczenia: Keras 2.2.4 i Vanilla TensorFlow: 1.5; topologia: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; kompilator: gcc 4.8.5, MKL DNN wersja: v0.17, BS=8, dane syntetyczne i dane klienta; jedna instancja / dwa gniazda; typy danych: FP32.

5

Stwierdzenie dotyczące wydajności na podstawie wewnętrznych testów firmy Samsung z marca 2021 r. Konfiguracja systemu: procesor Intel® Core™ i3-8100H o częstotliwości 3,0 GHz, 8 GB pamięci operacyjnej; system operacyjny: 64-bitowy system Windows 10.