Die Zukunft des Gesundheitswesens und der Biowissenschaften vorantreiben

Bei Intel hat unsere jahrzehntelange Geschichte im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften uns tiefe Einblicke in die Bedürfnisse von Klinikern, Forschern und Patienten gegeben. Wir nutzen dieses Wissen in Kombination mit unserer Expertise in den Bereichen KI, Ubiquitäres Computing, allgegenwärtige Konnektivität und Edge-to-Cloud-Fähigkeiten, um Technologien zu entwickeln, die Unternehmen dabei helfen, komplexe Herausforderungen zu meistern und Daten auf intelligentere und effektivere Weise zu nutzen.

Mit einem breiten Hardware- und Software-Portfolio, das ein robustes Partner-Ökosystem unterstützt, treiben wir die Konvergenz digitaler Technologien zu Instrumenten, Geräten und Tools voran, die die Ergebnisse und Erfahrungen von Patienten verbessern, wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen und klinische und Labor-Workflows für Anbieter und Forscher rationalisieren können. Die Technik von Intel® bietet die allgegenwärtige Plattform sowie die Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit, die erforderlich sind, um die Gesundheits- und Biowissenschaften zu verändern und das Leben aller Menschen auf der Welt zu verbessern.

Erfolgsstorys für das Gesundheitswesen und Biowissenschaften

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Produkt- und Leistungsinformationen

1

Yang, Shanling, et al. „Leistung und Lesezeit der automatischen Brust-US mit oder ohne computergestützte Erkennung.“ Radiologie 292, Nr. 3 (18. Juni 2019): https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816.

2

Jiang, Yulei, et al. „Interpretationszeit unter Verwendung eines computergestützten Erkennungssystems mit gleichzeitiger Ablesung für automatisierten Brust-Ultraschall bei der Brustkrebsvorsorge von Frauen mit dichtem Brustdrüsengewebe”. Amerikanisches Journal für Röntgendiagnostik 211, Nr. 2 (August 2018): 452–461. https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516.

3

„TGen enträtselt genetisches Geheimnis von Krankheiten“, Intel, n.d. Aufgerufen am 14. März 2022. https://www.intel.de/content/www/de/de/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html.

4

KFBIO Gebärmutterhalskrebs-Screening OpenVINO™ Modell Durchsatzleistung auf Intel® Xeon® Gold 6148 Prozessor:

NEU:

Test 1: Getestet von Intel (Stand: 15.6.2019). Intel® Xeon® Gold 6148 Prozessor mit zwei Sockeln; 20 Kerne; HT: eingeschaltet; Turbo: eingeschaltet; Gesamtspeicher: 192 GB (12 Steckplätze/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux Version 7.5.1804 (Core); Deep Learning Framework: Keras 2.2.4 und Intel-optimiertes TensorFlow: 1.13.1; Topologie: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; Compiler: gcc 4.8.5,MKL DNN Version: v0.17, BS=8, sowohl synthetische Daten als auch Kundendaten; eine Instanz/zwei Sockel; Datentyp: FP32.

Test 2: Getestet von Intel (Stand: 15.6.2019). Intel® Xeon® Gold 6148 Prozessor mit zwei Sockeln; 20 Kerne; HT: eingeschaltet; Turbo: eingeschaltet; Gesamtspeicher: 192 GB (12 Steckplätze/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d), CentOS Linux Version 7.5.1804 (Core); Intel® Software: OpenVINO R2019.1.1094; Topologie: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; Compiler: gcc 4.8.5,MKL DNN Version: v0.17, BS=1, acht asynchrone Anfragen, sowohl synthetische Daten als auch Kundendaten; eine Instanz/zwei Sockets; Datentyp: FP32.

BASELINE: Getestet von Intel (Stand: 15.6.2019). Intel® Xeon® Gold 6148 Prozessor mit zwei Sockeln; 20 Kerne; HT: eingeschaltet; Turbo: eingeschaltet; Gesamtspeicher: 192 GB (12 Steckplätze/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d), CentOS Linux Version 7.5.1804 (Core); Deep Learning Framework: Keras 2.2.4 und Vanilla TensorFlow: 1.5; Topologie: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; Compiler: gcc 4.8.5,MKL DNN Version: v0.17, BS=8, sowohl synthetische Daten als auch Kundendaten; eine Instanz/zwei Sockel; Datentyp: FP32.

5

Die Leistungsangaben basieren auf internen Tests von Samsung im März 2021. Systemkonfiguration: Intel® Core™ i3-8100H CPU @ 3,0 GHz, 8 GB Arbeitsspeicher; Betriebssystem: 64-Bit Windows 10.