Besser vernetzte, personalisierte und intelligente Gesundheitsversorgung

Gute Technik wurde entwickelt, damit die Versorger sich auf den Patienten und dessen Behandlung konzentrieren können. Unser Ziel bei Intel ist die Entwicklung von Technik, die das Leben jeder Person auf der Welt bereichert. Technik wie künstliche Intelligenz (KI), Robotik und das Internet der Dinge (IoT) schaffen eine besser vernetzte, personalisiertere und intelligentere Gesundheitsversorgung und bessere, angepasste, intelligentere Biowissenschaften.

So hat KI es Versorgern in z. B. der medizinischen Bildgebung ermöglicht, Anomalien schneller und genauer zu identifizieren, was zu schnelleren Diagnosen führen kann.1 Andere Anwendungen von KI im Gesundheitswesen unterstützen eine angepasste Patientenversorgung, chirurgische Präzision, intelligente Gesundheitsanalyse und neue Genforschung. In Kombination mit der IoT-Technik zur Gesundheitsversorgung hat KI die Telemedizin, Patientenüberwachung und die Verwaltung elektronischer Krankenakten (EHR für Electronic Health Record) erneuert.

Intel Technik im Gesundheitswesen schafft Effizienz, mit der sich die medizinischen Versorger mehr auf den menschlichen Aspekt der Gesundheitsversorgung konzentrieren können. Unsere technischen Innovationen bieten Wissenschaftlern in Laboren und im Forschungsumfeld leistungsstarke Tools für bahnbrechende Entdeckungen und lösen einige der weltweit größten Herausforderungen im Gesundheitswesen und in der Biowissenschaft. Durch die Zusammenarbeit mit Lösungsanbietern und Endnutzern im Gesundheitswesen entwickeln wir weiterhin transformative Technik für die Zukunft der Gesundheitsversorgung und Biowissenschaften.

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Produkt- und Leistungsinformationen

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GE-Healthcare-Praxisbeispiel für die medizinische Bildgebung: Bekanntgabe der Konfiguration für den Systemtest: Intel® Core™ i5-4590S Prozessor bei 3,00 GHz, x86_64, VT-x aktiviert, 16 GB Arbeitsspeicher, Betriebssystem: Linux magic x86_64 GNU/Linux, Ubuntu-16.04-Docker-Container für Inferenzdienst. Getestet von GE Healthcare, September 2018. Der Test vergleicht die gesamte Inferenzzeit des TensorFlow-Modells von 3,092 Sekunden mit demselben Modell, das mit dem optimierten TF-Modell der Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits optimiert wurde, wodurch eine insgesamte Inferenzzeit von 0,913 Sekunden erzielt wurde.