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.

제품 및 성능 정보

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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.

2

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.

3

“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.

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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.

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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.