Mais conectado, personalizado e com cuidados inteligentes

A boa tecnologia é desenvolvida para permitir que os provedores se concentrem no paciente e em seus cuidados. Na Intel, nosso objetivo é desenvolver uma tecnologia que enriqueça a vida de todos os seres humanos do planeta. Tecnologias como inteligência artificial (IA), robótica e a Internet das Coisas (IoT) estão tornando a saúde e as ciências naturais mais conectadas, personalizadas e inteligentes.

Por exemplo, a IA em diagnósticos médicos por imagem permitiu que prestadores identifiquem anomalias com maior rapidez e precisão, o que pode levar a diagnósticos mais rápidos.1 Outras aplicações da IA na assistência médica proporcionam cuidados personalizados de pacientes, precisão cirúrgica, análise assistência médica inteligente e novas pesquisas genômicas. Combinado com as tecnologias IoT na área da saúde, a IA transformou a telemedicina, o monitoramento de pacientes e a manutenção de registros eletrônicos de saúde (EHR).

As tecnologias da Intel para o setor da saúde criam eficiências que permitem que os provedores se concentrem mais no lado humano da prestação de cuidados. Em ambientes de laboratório e pesquisa, nossas inovações tecnológicas fornecem aos pesquisadores ferramentas poderosas para fazer descobertas revolucionárias e resolver alguns dos maiores desafios mundiais em saúde e ciências naturais. Ao trabalharmos em conjunto com fornecedores de soluções e usuários finais na comunidade de saúde, continuaremos a desenvolver tecnologias transformadoras para o futuro da saúde e das ciências naturais.

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Avisos e isenções de responsabilidade

As tecnologias Intel® podem exigir a ativação de hardware, software ou serviços.

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Os seus custos e resultados podem variar.

Informações de produto e desempenho

1

Estudo de caso de imagiologia médica da GE Healthcare: revelação de configuração de teste do sistema: CPU Intel® Core™ i5-4590S i5-4590S @ 3,00 GHZ, x86_64, VT-x habilitado, 16 GB; SO: Linux magic x86_64 GNU/Linux, Ubuntu 16.04 inferindo serviço de contêiner docker. Testes realizados pela GE Healthcare, setembro de 2018. O teste compara o tempo total de inferência do modelo TensorFlow de 3,092 segundos com o mesmo modelo TF otimizado pela Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, o que resultou em um tempo total de inferência de 0,913 segundos.