Des soins plus connectés, personnalisés et intelligents

Une bonne technologie est conçue pour permettre au personnel soignant de se concentrer sur le patient et sur les soins. Chez Intel, notre objectif est de développer une technologie qui enrichit la vie de chaque personne sur terre. Des technologies comme l'intelligence artificielle (IA), la robotique et l'Internet des objets (IoT) rendent les soins de santé et les sciences de la vie plus connectés, plus personnalisés et plus intelligents.

Par exemple, l'IA en matière d'imagerie médicale a permis au personnel soignant d'identifier des anomalies plus rapidement et avec plus de précision, ce qui peut conduire à des diagnostics plus rapides1. D'autres applications de l'IA dans le domaine des soins de santé prennent en charge les soins personnalisés aux patients, la précision chirurgicale, l'analyse intelligente des soins de santé et les nouvelles recherches en génomique. Combinée aux technologies de soins de santé IoT, l'IA a transformé la télémédecine, le suivi des patients et la tenue des dossiers de santé électroniques (DSE).

Les technologies de soins de santé d'Intel génèrent des gains d'efficacité qui permettent aux soignants de se concentrer davantage sur l'aspect humain de la prestation des soins. Dans les laboratoires et les environnements de recherche, nos innovations technologiques offrent aux chercheurs de puissants outils leur permettant de faire des découvertes révolutionnaires et de résoudre certains des plus grands défis mondiaux en matière de soins de santé et de sciences de la vie. En collaborant avec les fournisseurs de solutions et les utilisateurs finaux du secteur de la santé, nous continuerons à développer des technologies transformatrices pour l'avenir des soins de santé et des sciences de la vie.

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Infos sur le produit et ses performances

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Étude de cas d'imagerie médicale de GE Healthcare : configuration de test du système : processeur Intel® Core™ i5-4590S @ 3.00 GHZ, x86_64, VT-x activé, 16 Go de mémoire ; système d'exploitation : Linux magic x86_64 GNU/Linux, service inférence conteneur docker Ubuntu 16.04. Tests effectués par GE Healthcare, septembre 2018. Le test compare le temps d'inférence total du modèle TensorFlow de 3,092 secondes au même modèle optimisé par Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, qui donne un temps d'inférence total de 0,913 secondes.