Sağlık ve Yaşam Bilimlerinin Geleceğini Yönlendirmek

Intel olarak, sağlık ve yaşam bilimlerindeki onlarca yıllık geçmişimiz, bize klinisyenlerin, araştırmacıların ve hastaların ihtiyaçlarına dair derin içgörüler sağlamıştır. Bu bilgileri, kuruluşların karmaşık sorunların üstesinden gelmesine ve verileri daha akıllı ve etkili şekillerde kullanmasına yardımcı olan teknolojiler yaratmak için yapay zeka, ulaşılabilir bilişim, yaygın bağlantı ve uçtan buluta özellikleriyle ilgili uzmanlığımızla birlikte kullanırız.

Sağlam bir iş ortağı ekosistemini destekleyen kapsamlı bir donanım ve yazılım portföyüyle, dijital teknolojilerin hasta sonuçlarını ve deneyimlerini iyileştirebilen, bilimsel keşifleri hızlandıran ve sağlayıcılar ve araştırmacılar için klinik ve laboratuvar iş akışlarını kolaylaştıran cihazlar, aygıtlar ve araçlarla birleştirilmesini destekliyoruz. Intel® teknolojisi, sağlık ve yaşam bilimlerini dönüştürmek ve gezegendeki her insanın yaşamının iyileşmesine yardımcı olmak için ihtiyaç duyulan platform ulaşılabilirliğini, performansı, esnekliği ve ölçeklenebilirliği sunar.

Sağlık ve Yaşam Bilimleri Alanında Başarı Hikayeleri

Bağlantıda Kalın

Intel IT Center ile iş yerinin geleceğini şekillendiren teknolojilerden, trendlerden ve fikirlerden her zaman haberdar olun.

Bu formu göndererek, 18 yaşını doldurmuş bir yetişkin olduğunuzu onaylamakta ve Intel'in pazarlama e-postaları veya telefon yoluyla size ulaşmasını kabul etmektesiniz. İstediğiniz zaman aboneliği iptal edebilirsiniz. Intel'in web siteleri ve iletişimleri Gizlilik Bildirimine ve Kullanım Koşullarına tabidir.

Bu formu göndererek, 18 yaşını doldurmuş bir yetişkin olduğunuzu onaylamakta ve Intel'in pazarlama e-postaları veya telefon yoluyla size ulaşmasını kabul etmektesiniz. İstediğiniz zaman aboneliği iptal edebilirsiniz. Intel'in web siteleri ve iletişimleri Gizlilik Bildirimine ve Kullanım Koşullarına tabidir.

Ürün ve Performans Bilgileri

1

Yang, Shanling vd. “Performance and Reading Time of Automated Breast US with or without Computer-Aided Detection.” Radiology 292, No. 3 (18 Haziran 2019): https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816.

2

Jiang, Yulei vd. “Interpretation Time Using a Concurrent-Read Computer-Aided Detection System for Automated Breast Ultrasound in Breast Cancer Screening of Women with Dense Breast Tissue.” American Journal of Roentgenology 211, No. 2 (Ağustos 2018): 452–461. https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516.

3

“TGen Unravels Genetic Mystery of Disease,” Intel, n.d. Erişim 14 Mart 2022. https://www.intel.com.tr/content/www/tr/tr/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html.

4

Intel® Xeon® Gold 6148 işlemcide KFBIO rahim ağzı kanseri taramasında OpenVINO model verim performansı:

YENİ:

Test 1: Intel tarafından 15.06.2019 itibarıyla test edilmiştir. İki soketli Intel® Xeon® Gold 6148 işlemci; 20 çekirdek; HT: açık; turbo: açık; toplam bellek: 192 GB (12 yuva/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux sürümü 7.5.1804 (Core); derin öğrenme çerçevesi: Keras 2.2.4 ve Intel optimize TensorFlow: 1.13.1; topoloji: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; derleyici: gcc 4.8.5,MKL DNN sürümü: v0.17, BS=8, hem sentetik veriler hem müşteri verileri; tek sefer/iki soket; veri türü: FP32.

Test 2: Intel tarafından 15.06.2019 itibarıyla test edilmiştir. İki soketli Intel® Xeon® Gold 6148 işlemci; 20 çekirdek; HT: açık; turbo: açık; toplam bellek: 192 GB (12 yuva/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux sürümü 7.5.1804 (Core); Intel® yazılımı: OpenVINO R2019.1.1094; topoloji: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; derleyici: gcc 4.8.5,MKL DNN sürümü: v0.17, BS=1, sekiz asenkron istek, hem sentetik veriler hem müşteri verileri; tek sefer/iki soket; veri türü: FP32.

REFERANS: Intel tarafından 15.06.2019 itibarıyla test edilmiştir. İki soketli Intel® Xeon® Gold 6148 işlemci; 20 çekirdek; HT: açık; turbo: açık; toplam bellek: 192 GB (12 yuva/16 GB/2.666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux sürümü 7.5.1804 (Core); derin öğrenme çerçevesi: Keras 2.2.4 ve Vanilla TensorFlow: 1.5; topoloji: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; derleyici: gcc 4.8.5,MKL DNN sürümü: v0.17, BS=8, hem sentetik veriler hem müşteri verileri; tek sefer/iki soket; veri türü: FP32.

5

Performans ile ilgili beyan, Mart 2021 itibarıyla dahili Samsung testlerine dayanır. Sistem yapılandırması: Intel® Core™ i3-8100H CPU @ 3,0 GHz, 8 GB bellek; İşletim Sistemi: 64-bit Windows 10.