การดูแลที่เชื่อมต่อ เป็นส่วนตัวและชาญฉลาดมากขึ้น

เทคโนโลยีที่ดีออกแบบมาเพื่อให้บรรดาผู้ให้บริการมุ่งเน้นความสนใจไปที่ผู้ป่วยและการดูแลผู้ป่วย ที่ Intel เป้าหมายของเราคือการสร้างเทคโนโลยีที่เสริมสร้างชีวิตของทุกคนบนโลกใบนี้ เทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) วิทยาการหุ่นยนต์ และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) ทำให้การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตเชื่อมโยงกัน มีความเป็นส่วนตัวและชาญฉลาดมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น AI ในการสร้างภาพทางการแพทย์ทำให้ผู้ให้บริการสามารถระบุความผิดปกติได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การวินิจฉัยที่รวดเร็วขึ้น1 แอปพลิเคชันอื่นๆ ของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพสนับสนุนการรักษาผู้ป่วยแบบเฉพาะบุคคล ความแม่นยำในการผ่าตัด การวิเคราะห์การดูแลสุขภาพที่ชาญฉลาดและการวิจัยจีโนมิกส์ใหม่ๆ เมื่อรวมกับเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพ IoT, AI ได้เปลี่ยนการแพทย์ทางไกล การตรวจสอบผู้ป่วย และการเก็บบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR)

เทคโนโลยีด้านการดูแลสุขภาพของ Intel สร้างประสิทธิภาพที่ช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถมุ่งเน้นความสนใจไปที่การส่งมอบบริการดูแลสุขภาพผู้คน ในสภาพแวดล้อมห้องปฏิบัติการและการวิจัย นวัตกรรมเทคโนโลยีของเรามอบเครื่องมืออันทรงพลังให้แก่นักวิจัยในการค้นพบความก้าวหน้าและแก้ปัญหาความท้าทายด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตที่ใหญ่ที่สุดในโลก ด้วยการทำงานร่วมกับผู้จัดหาโซลูชันและผู้ใช้ปลายทางในชุมชนด้านการดูแลสุขภาพ เราจะพัฒนาเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงสำหรับอนาคตของการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวืตต่อไป

อ่าน ebook ›

หาโซลูชันที่พิสูจน์แล้วเพื่อพัฒนาการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต


ประกาศและข้อสงวนสิทธิ์

เทคโนโลยี Intel อาจต้องมีการเปิดใช้ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ หรือบริการ

ไม่มีผลิตภัณฑ์หรือส่วนประกอบใดที่จะปลอดภัยอย่างสมบูรณ์แบบ

ค่าใช้จ่ายและผลลัพธ์ของคุณอาจแตกต่างกันไป

ข้อมูลผลิตภัณฑ์และประสิทธิภาพ

1

กรณีศึกษาการสร้างภาพทางการแพทย์ของ GE Healthcare: การเปิดเผยการกำหนดค่าการทดสอบระบบ: Intel® Core™ i5-4590S CPU @ 3.00 GHZ, x86_64, เปิดใช้งาน VT-x, หน่วยความจำ 16 GB; ระบบปฏิบัติการ: Linux magic x86_64 GNU/Linux, คอนเทนเนอร์ดอกเกอร์บริการที่อ้างอิง Ubuntu 16.04 การทดสอบที่ทำโดย GE Healthcare, กันยายน 2018 การทดสอบเปรียบเทียบเวลาในการอ้างอิงรวมของรุ่น TensorFlow 3.092 วินาทีกับรุ่นเดียวกันที่ปรับแต่งโดยชุดเครื่องมือ Intel® Distribution of OpenVINO ™ ที่ปรับให้เหมาะสมกับรุ่น TF ซึ่งส่งผลให้ได้เวลาในการอ้างอิงรวม 0.913 วินาที