Techniklösungen für das Gesundheitswesen und Biowissenschaften
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.
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Erfolgsstorys für das Gesundheitswesen und Biowissenschaften
GE verbessert die Genauigkeit der Krebsdiagnose
Das GE Invenia ABUS 2.0 von GE Healthcare, das von Intel® Core™ Prozessoren und KI-Tools von Drittanbietern angetrieben wird, steigert die klinische Genauigkeit bei der Erkennung von Brustkrebsläsionen. Es bietet eine Empfindlichkeit von bis zu 93 Prozent bei der Erkennung und reduziert die Lesezeit um 33 Prozent12.
Weitere Informationen zur Lösung
TGen verkürzt die Bearbeitungszeit von Proben auf sieben Stunden3
Entdecken Sie, wie High Performance Computing - ermöglicht durch skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren, Intel® Optane™ Speicher und Dell Rack Server - bei der Entwicklung von genomischen Behandlungen für seltene Krankheiten hilft.
Sehen Sie selbst
KFBIO beschleunigt Krebsfrüherkennung um das 8,4-fache4
Erfahren Sie, wie KFBIO Intel® KI-Technologien eingesetzt hat, um das automatische Screening auf Anomalien in Pap-Abstrichen um das 8,4-fache zu beschleunigen.
Erfahrungsbericht lesen
Samsung verbessert die Genauigkeit der Nervenerkennung um mehr als 20%5
Informieren Sie sich, wie die Echtzeit-KI-Inferenz von Ultraschall-Nervenbildern die Bildverarbeitung beschleunigt, Arbeitsabläufe verbessert und die Genauigkeit der Nervenerkennung für Anästhesisten erhöht hat.
Lesen Sie die ganze Story
KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften
KI-gestützte Technik prägt die Zukunft des Gesundheitswesens und der Biowissenschaften. Die Arbeiten von Intel im Bereich der Künstlichen Intelligenz helfen Fachleuten bei der Bewältigung dringender Herausforderungen, z. B. bei der Förderung der Präzisionsmedizin, der Umwandlung von Rohdaten in neue Erkenntnisse, der Beschleunigung der pharmazeutischen Entwicklung und der Rationalisierung von Arbeitsabläufen in der medizinischen Bildgebung.
Smart Hospitals betreiben
Intel ermöglicht Smart Hospitals, indem es die Integration vereinfacht und die Intelligenz, Sicherheit und Konnektivität ermöglicht, die für die Modernisierung von Prozessen und die Umgestaltung der Patientenversorgung erforderlich sind.
Smart Hospital Anwendungen
Medizinische Bildgebung
Optimieren Sie die medizinische Bildgebung und sorgen Sie mit Intel® Technologien für schnellere Durchbrüche bei der Diagnose und Behandlung von Patienten.
Robotik in der Medizin
Verbessern Sie die Patientenversorgung, rationalisieren Sie klinische Prozesse und fördern Sie die Sicherheit der Mitarbeiter mit Intel-gesteuerten medizinischen Robotern.
KI in der Telemedizin
Definieren Sie die Fernversorgung mit KI und IoT neu, um den Zugang zur Versorgung zu verbessern, die klinische Effizienz zu steigern und die Patienten zu verbinden.
Vorausschauende Analyse
Profitieren Sie von prädiktiven Analyselösungen, die mit Big Data-Analysen und KI-Technologien die Ergebnisse verbessern und die Kosten senken.
Beschleunigung der wissenschaftlichen Entdeckung
Mit KI, Automatisierung, Robotern und anderen fortschrittlichen Technologien befähigt Intel die Laborleiter, ihre Entdeckungen zu beschleunigen und die Genauigkeit zu verbessern.
Anwendungen für Labor- und Biowissenschaften
Präzisionsmedizin und Genomik
Optimieren Sie maßgeschneiderte Behandlungen, die auf das biologische Profil jedes Patienten abgestimmt sind, mit leistungsstarken Technologien, die riesige Datenmengen bewegen, speichern und verarbeiten.
KI-gestützte digitale Pathologie
Ermöglichen Sie schnellere Ergebnisse und eine schnelle Bereitstellung in klinischen Arbeitsabläufen mit KI-gestützter digitaler Pathologie.
Modernisierung der digitalen Infrastruktur
Intel unterstützt die moderne digitale Infrastruktur, die Forschern, Klinikern und anderen Fachleuten hilft, mehr zu erreichen, Kosten zu senken und die besten Ergebnisse zu erzielen - unter Ausnutzung datengesteuerter Erkenntnisse, vom Edge bis zur Cloud.
Panel-PCs im Gesundheitswesen
Panel-PCs erleichtern dem Personal die Einsicht in Aufzeichnungen, Krankenblätter und andere Informationen von jedem Ort aus, an dem medizinisches Personal Zugriff auf Patientendaten benötigt.
Edge-Analyse Gesundheitswesen
Edge Computing und Analytik verwandeln Daten in neue Erkenntnisse, um die Ergebnisse für Patienten zu verbessern und gleichzeitig einen finanziellen und betrieblichen Nutzen zu erzielen.
Sicherheit
Mit Plattformen und Analysen, die über fortschrittliche Sicherheitsfunktionen verfügen, können Sie sicheres föderiertes Lernen und die Zusammenarbeit von Daten ermöglichen und so Innovationen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften beschleunigen.
Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen und KI bieten außergewöhnliche Möglichkeiten im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften.
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Produkt- und Leistungsinformationen
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.
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.
„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.
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.
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.