Stimuler l'avenir des soins de santé et des sciences de la vie

Chez Intel, notre histoire de plusieurs décennies dans le domaine des soins de santé et des sciences de la vie nous a permis de mieux comprendre les besoins des cliniciens, des chercheurs et des patients. Nous utilisons ces connaissances en combinaison avec l'expertise dont nous disposons en matière d'IA, d'informatique et de connectivité omniprésentes, ainsi qu'avec les capacités de périphérie, pour créer des technologies qui aident les entreprises à surmonter des défis complexes et à utiliser les données de manière plus intelligente et efficace.

Avec un vaste portefeuille de matériel et de logiciels qui prend en charge un écosystème de partenaires robuste, nous alimentons la convergence des technologies numériques vers les instruments, les appareils et les outils qui peuvent améliorer les résultats et les expériences des patients, accélérer les découvertes scientifiques et rationaliser les flux de travail cliniques et de laboratoire pour les prestataires et les chercheurs. La technologie Intel® offre l'omniprésence de la plateforme et les performances, la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour transformer la santé et les sciences de la vie et aider à améliorer la vie de chaque personne sur la planète.

Histoires de réussite en matière de soins de santé et de sciences de la vie

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Infos sur le produit et ses performances

1

Yang, Shanling, et al. « Performances et temps de lecture des échographies mammaires automatisées avec ou sans détection assistée par ordinateur. » Radiology 292, N° 3 (18 juin 2019) : https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816.

2

Jiang, Yulei, et al. « Temps d'interprétation à l'aide d'un système de détection assistée par ordinateur à lecture simultanée pour l'échographie mammaire automatisée dans le dépistage du cancer du sein chez les femmes présentant un tissu mammaire dense. » American Journal of Roentgenology 211, N° 2 (août 2018) : 452–461. https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516.

3

« TGen résout le mystère génétique de la maladie », Intel, n.d. Consulté le 14 mars 2022. https://www.intel.fr/content/www/fr/fr/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html.

4

Modèle OpenVINO pour le dépistage du cancer du col de l'utérus de KFBIO sur le processeur Intel® Xeon® Gold 6148 :

NOUVEAU :

Test 1 : Test réalisé par Intel en date du 15/06/2019. Processeur Intel® Xeon® Gold 6148 à double socket, 20 cœurs, HT activé, Turbo activé, mémoire totale de 192 Go (12 emplacements/16 Go/2 666 MHz) ; BIOS : SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode : 0x200004d) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; framework de deep learning : Keras 2.2.4 et TensorFlow optimisé pour Intel : 1.13.1 ; topologie : RetinaNet : https://github.com/fizyr/keras-retinanet ; compilateur : gcc 4.8.5, version MKL DNN : v0.17, BS=8, données synthétiques et données client ; une instance/deux sockets ; type de données : FP32.

Test 2 : Test réalisé par Intel en date du 15/06/2019. Processeur Intel® Xeon® Gold 6148 à double socket, 20 cœurs, HT activé, Turbo activé, mémoire totale de 192 Go (12 emplacements/16 Go/2 666 MHz) ; BIOS : SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode : 0x200004d) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; logiciel Intel® : OpenVINO R2019.1.1094 ; topologie : RetinaNet : https://github.com/fizyr/keras-retinanet ; compilateur : gcc 4.8.5, version MKL DNN : v0.17, BS=1, huit requêtes asynchrones, données synthétiques et données client ; une instance/deux sockets ; type de données : FP32.

Ligne de référence : Test réalisé par Intel en date du 15/06/2019. Processeur Intel® Xeon® Gold 6148 à double socket, 20 cœurs, HT activé, Turbo activé, mémoire totale de 192 Go (12 emplacements/16 Go/2 666 MHz) ; BIOS : SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode : 0x200004d) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; framework de deep learning : Keras 2.2.4 et TensorFlow Vanilla : 1.5 ; topologie : RetinaNet : https://github.com/fizyr/keras-retinanet ; compilateur : gcc 4.8.5, version MKL DNN : v0.17, BS=8, données synthétiques et données client ; une instance/deux sockets ; type de données : FP32.Processeur Intel® Xeon® Gold 6148 à double socket, 20 cœurs, HT activé, Turbo activé, mémoire totale de 192 Go (12 emplacements/16 Go/2 666 MHz) ; BIOS : SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode : 0x200004d) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; CentOS Linux version 7.5.1804 (Core) ; framework de deep learning : Keras 2.2.4 et TensorFlow optimisé pour Intel : 1.13.1 ; topologie : RetinaNet : https://github.com/fizyr/keras-retinanet ; compilateur : gcc 4.8.5, version MKL DNN : v0.17, BS=8, données synthétiques et données client ; une instance/deux sockets ; type de données : FP32.

5

Allégation sur les performances basée sur les tests internes de Samsung en date de mars 2021. Configuration système : processeur Intel® Core™ i3-8100H à 3,0 GHz, 8 Go de mémoire, système d'exploitation Windows 10 64 bits.