Êtes-vous un développeur ou un spécialiste des données ?

Trouvez des infrastructures et bibliothèques optimisées,1 suivez des cours d'IA et explorez des projets communautaires construits sur des plateformes Intel®.

Visitez la zone des développeurs Intel® ›

Développez et testez gratuitement vos charges de travail d'IA sur le dernier matériel Intel® avec des infrastructures, des outils et des bibliothèques intégrés et optimisés.

Visitez le DevCloud Intel® ›

Promouvoir la santé pour tous grâce à l'intelligence artificielle

La technologie peut enrichir la vie de chacun, surtout lorsqu'elle peut aider à prévenir, traiter et soigner les maladies. Intel travaille avec les leaders de l'écosystème pour révolutionner la santé et les sciences de la vie, qu'il s'agisse d'accélérer la découverte de médicaments pour favoriser le développement pharmaceutique ou améliorer l'accès aux soins et leur accessibilité. L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans les soins de santé, y compris la vision par ordinateur, l'apprentissage machine et l'apprentissage approfondi, joue un rôle essentiel dans la réalisation de cet objectif. Combinée à une solide infrastructure de gestion des données, l'IA peut aider les chercheurs et les systèmes de santé à recueillir rapidement des informations à partir de quantités massives de données qui étaient auparavant inaccessibles en raison des silos de données.

Comment l'IA est-elle utilisée dans les soins de santé ?

L'IA peut permettre à des systèmes automatisés d'évaluer les images médicales pour détecter des anomalies, de surveiller les signes vitaux des patients sur une échelle et d'alerter les cliniciens pour qu'ils interviennent si nécessaire. Elle contribue à améliorer les flux de travail opérationnels et cliniques et à intégrer des données provenant de nombreuses sources différentes afin que les cliniciens puissent prendre des décisions plus éclairées. Les chercheurs exploitent l'IA pour contribuer à la découverte de médicaments, aux thérapies ciblées et à la gestion des maladies infectieuses. D'autres exemples d'IA dans le domaine des soins de santé et des sciences de la vie comprennent l'automatisation des laboratoires, la robotique et la télémédecine basée sur l'IA.

Avantages de l'IA dans les soins de santé

L'IA améliore la productivité en automatisant les tâches et peut aider les cliniciens poser des diagnostics et des traitements rapides et précis.2 L'intelligence artificielle dans la radiologie peut réduire le temps de calcul nécessaire pour générer des images. En matière de santé de la population, l'apprentissage machine peut aider à déterminer la probabilité de réadmission à l'hôpital. L'IA dans le développement des produits pharmaceutiques peut conduire à la découverte de nouveaux médicaments. L'IA peut également permettre d'ingérer des données provenant de sources multiples, comme les dossiers médicaux et les signes vitaux, et d'identifier des modèles difficiles à repérer pour l'homme.

Intel IA dans le domaine de la santé et des sciences de la vie

Le travail d'Intel dans le domaine de l'IA aide les experts du secteur de la santé à relever certains des défis les plus pressants d'aujourd'hui. Notamment :

  • Médecine de précision - L'IA peut donner un sens aux données de santé non structurées et structurées, telles que les ensembles de données génomiques, qui sont essentielles pour faire progresser la médecine de précision, une approche des soins centrée sur le génome unique du patient et les informations de santé.
  • Systèmes cliniques - L'IA peut aider à interpréter les données brutes en nouvelles connaissances qui éclairent les plans de traitement à chaque étape du parcours du patient. Elle peut également prendre en charge des stratégies de soins à distance, telles que la télésanté et la robotique, appliquées dans des environnements de soins hospitaliers et ambulatoires.
  • Procédés pharmaceutiques - L'IA peut jouer un rôle majeur dans le développement des médicaments en transformant la découverte des composés.
  • Imagerie médicale - L'IA peut améliorer la qualité des images médicales et aider les cliniciens à évaluer les images rapidement et avec précision.

Intel propose une gamme de matériel souple, évolutive et ouverte pour répondre à tous les besoins de calcul, des VPU basse consommation aux processeurs hautes performances. Et des outils logiciels comme la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™ suppriment la complexité du travail avec différents matériels, de sorte que vous pouvez écrire du code une fois et le déployer partout.

Samsung collabore avec Intel pour accélérer la détection de la vitesse du nerf et améliorer les flux de travail

Samsung Medison a collaboré avec Intel pour accélérer la détection de la vitesse du nerf et améliorer les flux de travail. NerveTrack utilise la distribution Intel® de la boîte à outils OpenVINO™ pour aider à détecter et à identifier les nerfs pendant les échographies. L'inférence en temps réel des images ultrasoniques des nerfs contribue à améliorer la précision des anesthésistes lorsqu'ils recherchent des nerfs difficiles à trouver.

Lire l'article ›

Développer et déployer des systèmes d'IA


Trouvez de la documentation et des exemples concrets sur la manière dont les systèmes de santé et les chercheurs ont adopté et intégré l'IA dans leurs flux de travail.

Trouver des solutions d'IA pour les soins de santé et les sciences de la vie


Avis et avertissements

Les logiciels et charges de travail employés dans les tests de performance peuvent avoir été optimisés pour les microprocesseurs Intel®.

Les tests de performance tels que SYSmark* et MobileMark* portent sur des configurations, composants, logiciels, opérations et fonctions spécifiques. Les résultats peuvent varier en fonction de ces facteurs. Pour l'évaluation d'un produit, il convient de consulter d'autres tests et d'autres sources d'information, notamment pour connaître le comportement de ce produit avec d'autres composants. Pour plus d'informations, voir www.intel.com/benchmarks.

Les résultats de performance s'appuient sur les tests réalisés aux dates indiquées dans les configurations et peuvent ne pas refléter toutes les mises à jour de sécurité disponibles. Voir la sauvegarde pour obtenir des détails de configuration. Aucun produit ou composant ne saurait être totalement sécurisé.

Les technologies Intel® peuvent nécessiter du matériel, des logiciels ou l'activation de services compatibles.

Intel ne maîtrise et ne vérifie pas les données tierces. Vous devriez consulter d'autres sources pour évaluer leur précision. Vos coûts et résultats peuvent varier.

Infos sur le produit et ses performances

1Les compilateurs Intel® peuvent ou non optimiser dans la même mesure les microprocesseurs non-Intel pour des optimisations qui ne sont pas propres aux microprocesseurs Intel®. Ces optimisations comprennent les jeux d'instructions SSE2, SSE3 et SSE3, ainsi que d'autres optimisations. Intel ne fournit aucune garantie quant à la disponibilité, la fonctionnalité ou l'efficacité des optimisations sur des microprocesseurs d'autres fabricants. Dans ce produit, les optimisations dépendantes du processeur sont conçues pour les processeurs Intel. Certaines optimisations non spécifiques à la microarchitecture Intel® sont réservées aux microprocesseurs Intel. Veuillez vous référer aux guides d'utilisation et de référence des produits concernés pour plus d'informations sur les jeux d'instructions spécifiques couverts par le présent avis.
2

« The potential for artificial intelligence in healthcare » (Le potentiel de l'intelligence artificielle dans les soins de santé), juin 2019, Future Healthcare Journal, ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6616181/.

3

“Advantages and limitations of total laboratory automation: a personal overview”, Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), février 2019, degruyter.com/view/journals/cclm/57/6/article-p802.xml.

4Configurations : Le modèle original a été formé à l'aide de TensorFlow 1.6 pour Python 2.7 sans optimisations Intel® et converti par GE Healthcare à OpenVINO™ 2018 R4. Matériel et configurations utilisés pour les tests : Nœud de calcul d'image GE Gen6-P 3.10.0-862.el7.x86_64 ; processeur : Processeur Intel® Xeon® E5-2680 v3 ; vitesse ; 2.5 GHz ; cœurs : 12 cœurs par socket, le conteneur Docker a accès à 22 cœurs de processeur ; sockets : deux ; RAM : 96 Go (DDR4) ; hyperthreading : activé ; mises à jour de sécurité : mises à jour Spectre et Meltdown appliquées. Logiciels utilisés pour les tests : TensorFlow version : 1.6 sans optimisations Intel® MKL-DNN ; version de Gcc : 2.8.5 ; version Python : 2.7 ; version OpenVINO™ : 2018 R4 (model server v0.2) ; OS : HeliOS 7.4 (Nitrogen).
5 Divulgation de la configuration du test système : Intel® Core™ i5-4590S CPU @ 3.00 GHZ, x86_64, VT-x activé, 16 Go de mémoire, OS : Linux magic x86_64 GNU/Linux, Ubuntu 16.04 en déduisant le service de conteneurs de docker. Tests effectués par GE Healthcare, septembre 2018. Le test compare le temps d'inférence total de 3,092 secondes du modèle TensorFlow au temps d'inférence total de 0.913 secondes du même modèle TF optimisé par la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™.