의료 서비스와 생명 과학의 미래 주도
인텔은 의료 서비스와 생명 과학 분야에서 수십 년간 쌓아온 이력으로 의료인과 연구원, 환자의 필요 사항에 대한 깊은 인사이트를 얻었습니다. 이 지식을 AI, 유비쿼터스 컴퓨팅, 퍼베이시브 연결성, 에지 투 클라우드 기능에 대한 전문 지식과 결합하여 조직이 복잡한 문제를 극복하고, 데이터를 보다 지능적이고 효과적인 방식으로 사용할 수 있도록 지원하는 기술을 개발합니다.
탄탄한 파트너 에코시스템을 지원하는 방대한 하드웨어와 소프트웨어 포트폴리오를 통해 환자의 결과와 경험을 개선하고, 과학적 발견을 가속하며, 의료 제공자와 연구자를 위한 임상 및 연구실 워크플로를 간소화할 수 있는 기기와 장치, 도구에 디지털 기술을 융합하는 것을 추진하고 있습니다. 인텔® 기술은 의료와 생명 과학을 혁신하고 지구상 모든 사람의 삶을 개선하는 데 필요한 플랫폼 편재성과 성능, 유연성, 확장성을 제공합니다.
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의료 서비스와 생명 과학의 성공 사례
GE, 암 진단 정확성 향상
인텔® 코어™ 프로세서와 타사 AI 도구가 탑재된 GE 헬스케어 GE Invenia ABUS 2.0은 유방암 병변 탐지의 임상 정확도를 개선해 최대 93%의 탐지 감도를 제공하고 판독 시간을 33% 단축합니다12.
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TGen, 샘플 처리 시간 7시간으로 단축3
인텔® 제온® 스케일러블 프로세서와 인텔® Optane™ 메모리, Dell 랙 서버가 지원하는 고성능 컴퓨팅이 희귀 질환의 유전자 치료를 개발하는 데 어떤 도움이 되는지 알아보기.
자세한 내용
KFBIO, 암 검사 속도 8.4배 향상4
KFBIO가 인텔® AI 기술을 통해 자궁경부암 이상 징후의 자동 검사 속도를 8.4배 향상하는 방법 확인하기.
사례 읽기
삼성, 신경 감지 정확도 20% 이상 향상5
초음파 신경 이미지의 실시간 AI 추론이 이미지 처리를 가속하고, 워크플로를 개선하며, 마취과 의사의 신경 감지 정확도를 높이는 데 어떤 도움이 되는지 알아보기.
전체 스토리 보기
의료 및 생명 과학의 인공 지능
AI 지원 기술이 의료 서비스와 생명 과학의 미래를 형성하고 있습니다. AI 분야에서 인텔의 연구는 전문가들이 정밀 의학 발전, 새로운 인사이트로 원시 데이터 변환, 의약품 개발 가속화, 영상 의료 워크플로 간소화 같은 시급한 문제 해결에 도움을 주고 있습니다.
스마트 병원 구현
인텔은 통합을 단순화하고 프로세스를 현대화하며, 환자 진료를 혁신하는 데 필요한 인텔리전스와 보안, 연결성을 지원하여 스마트 병원을 구현합니다.
스마트 병원 응용 프로그램
과학적 발견 가속화
인텔은 AI와 자동화, 로봇, 기타 고급 기술을 통해 연구실 리더가 발견 속도를 높이고 정확도를 향상할 수 있도록 지원합니다.
연구실과 생명 과학 응용 프로그램
디지털 인프라 현대화
인텔은 연구원과 의료인, 기타 전문가가 에지에서 클라우드까지 데이터 기반 인사이트를 활용하여 더 많은 성과를 내고, 비용을 절감하며, 최상의 결과를 낼 수 있도록 하는 최신 디지털 인프라를 지원합니다.
의료 서비스의 패널 PC
패널 PC는 의료진이 환자 데이터에 액세스해야 하는 곳이면 어디에서나 기록과 차트, 기타 정보를 확인할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.
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제품 및 성능 정보
Yang, Shanling 외. “자동화된 유방 초음파 검사의 컴퓨터 보조 탐지 유무에 따른 성능 및 판독 시간.” Radiology 292, 3번 (2019년 6월 18일): https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816.
Jiang, Yulei 외. "조밀한 유방 조직을 가진 여성의 유방암 검진 시 자동 유방 초음파 검사용 동시 읽기 컴퓨터 보조 감지 시스템을 사용한 해석 시간." American Journal of Roentgenology 211, 2번 (2018년 8월): 452–461. https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516.
“TGen이 질병의 유전적 미스터리를 풀다,” 인텔, n.d. 2022년 3월 14일에 액세스. https://www.intel.com/content/www/us/en/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html.
OpenVINO 모델 KFBIO 자궁경부암 검사 시 인텔® 제온® 골드 6148 프로세서의 처리량 성능:
최신 정보:
테스트 1: 2019년 6월 15일 현재 인텔에서 테스트함. 2 소켓 인텔® 제온® 골드 6148 processor; 20 코어; HT: 켜짐; 터보: 켜짐; 총 메모리: 192GB (슬롯 12개/16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux release 7.5.1804 (Core); 딥 러닝 프레임워크: Keras 2.2.4 및 인텔에 최적화된 TensorFlow: 1.13.1; 토폴로지: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; 컴파일러: gcc 4.8.5,MKL DNN 버전: v0.17, BS=8, 합성 데이터와 고객 데이터 모두 포함; 인스턴스 1개/소켓 2개; 데이터타입: FP32.
테스트 2: 2019년 6월 15일 현재 인텔에서 테스트함. 2 소켓 인텔® 제온® 골드 6148 processor; 20 코어; HT: 켜짐; 터보: 켜짐; 총 메모리: 192GB (슬롯 12개/16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux release 7.5.1804 (Core); 인텔® 소프트웨어: OpenVINO R2019.1.1094; 토폴로지: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; 컴파일러: gcc 4.8.5,MKL DNN 버전: v0.17, BS=1, 8개의 비동기식 요청, 합성 데이터와 고객 데이터 모두 포함; 인스턴스 1개/소켓 2개; 데이터타입: FP32.
베이스라인 : 2019년 6월 15일 현재 인텔에서 테스트함. 2 소켓 인텔® 제온® 골드 6148 processor; 20 코어; HT: 켜짐; 터보: 켜짐; 총 메모리: 192GB (슬롯 12개/16GB/2,666MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux release 7.5.1804 (Core); 딥 러닝 프레임워크: Keras 2.2.4 and Vanilla TensorFlow: 1.5; 토폴로지: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; 컴파일러: gcc 4.8.5,MKL DNN 버전: v0.17, BS=8, 합성 데이터와 고객 데이터 모두 포함; 인스턴스 1개/소켓 2개; 데이터타입: FP32.
성능 정보는 20212년 3월 현재 삼성 내부 테스트를 기반으로 합니다. 시스템 구성: 인텔® 코어™ i3-8100H CPU @ 3.0GHz, 8GB 메모리; OS: 64-bit Windows 10.