Driving the Future of Healthcare and Life Sciences

At Intel, our decades-long history in healthcare and life sciences has given us deep insights into the needs of clinicians, researchers, and patients. We use this knowledge in combination with our expertise in AI, ubiquitous computing, pervasive connectivity, and edge-to-cloud capabilities to create technologies that help organizations overcome complex challenges and use data in more intelligent and effective ways.

With a vast hardware and software portfolio that supports a robust partner ecosystem, we’re powering the convergence of digital technologies into instruments, devices, and tools that can improve patient outcomes and experiences, accelerate scientific discoveries, and streamline clinical and lab workflows for providers and researchers. Intel® technology delivers the platform ubiquity and the performance, flexibility, and scalability needed to transform health and life sciences and help improve the life of every person on the planet.

Healthcare and Life Sciences Success Stories

Informações de produto e desempenho

1

Yang, Shanling, et al. “Desempenho e tempo de leitura do ultrassom automatizado da mama com ou sem detecção auxiliada por computador.” Radiologia 292, nº 3 (18 de junho de 2019): https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816.

2

Jiang, Yulei, et al. “Tempo de interpretação usando um sistema de detecção auxiliado por computador de leitura concorrente para ultrassom automatizado de mama no rastreio de câncer de mama em mulheres com tecido mamário denso.” American Journal of Roentgenology 211, nª. 2 (agosto de 2018): 452–461. https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516.

3

“TGen desvenda o mistério genético da doença” Intel, n.d. Acessado em 14 de março de 2022. https://www.intel.com/content/www/us/en/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html.

4

Modelo Open VINO de triagem de câncer cervical da KFBIO: desempenho da taxa de transferência no processador Intel® Xeon® Gold 6148:

NOVO:

Teste 1: testado pela Intel em 15/06/2019. Processador Intel® Xeon® Gold 6148 com dois soquetes; 20 núcleos; HT: ligado; turbo: ligado; memória total: 192 GB (12 slots/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux versão 7.5.1804 (Core); estrutura de aprendizado profundo: Keras 2.2.4 e TensorFlow otimizado pela Intel: 1.13.1; topologia: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet1; compilador: gcc 4.8.5,MKL DNN versão: v0.17, BS=8, dados sintéticos e dados de clientes; uma instância/dois soquetes; datatype: FP32.

Teste 2: testado pela Intel em 15/06/2019. Processador Intel® Xeon® Gold 6148 com dois soquetes; 20 núcleos; HT: ligado; turbo: ligado; memória total: 192 GB (12 slots/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d), CentOS Linux versão 7.5.1804 (Core); Intel® software: OpenVINO R2019.1.1094; topologia: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; compilador: gcc 4.8.5,MKL DNN versão: v0.17, BS=1, oito solicitações assíncronas, dados sintéticos e dados de clientes; uma instância/dois soquetes; datatype: FP32.

LINHA DE BASE: testada pela Intel em 15/06/2019. Processador Intel® Xeon® Gold 6148 com dois soquetes; 20 núcleos; HT: ligado; turbo: ligado; memória total: 192 GB (12 slots/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d), CentOS Linux versão 7.5.1804 (Core); estrutura de aprendizado profundo: Keras 2.2.4 e Vanilla TensorFlow: 1.5; topologia: RetinaNet: https//github.com/fizyr/keras-retinanet; compilador: gcc 4.8.5,MKL DNN versão: v0.17, BS=8, dados sintéticos e dados de clientes; uma instância/dois soquetes; datatype: FP32.

5

Declaração de desempenho baseada em testes internos da Samsung em março de 2021. Configuração do sistema: CPU Intel® Core™ i3-8100H com 3,0 GHz; memória de 8 GB; sistema operacional: Windows 10 de 64 bits.