より個人化され、オンライン接続されたインテリジェントな治療へ

優れた技術は、提供者が患者とその治療に集中できるように設計されています。インテルの目標は、地球上のすべての人の生活を豊かにするテクノロジーを構築することです。人工知能 (AI)、ロボット工学、モノのインターネット (IoT) などのテクノロジーは、ヘルスケアとライフサイエンスをより個人化され、オンライン接続されたインテリジェントなものにしています。

例えば、医用画像処理における AI により、医療提供者はより迅速かつ正確に異常を検出できるようになり、これは診断の迅速化につながります。1 医療における AI のその他のアプリケーションは、カスタマイズされた患者ケア、手術の精度、インテリジェントなヘルスケア分析、新しいゲノミクス研究を支援します。AI は、IoT ヘルスケア・テクノロジーとの融合により、遠隔医療、患者モニタリング、電子カルテ (EHR) の保管を変革しました。

インテルのヘルスケア・テクノロジーは効率性を高め、医療提供者がより人間的な面での治療に集中できるようにします。インテルの技術革新が提供する強力なツールにより、研究者は研究室や研究環境において、画期的な発見を行い、ヘルスケアおよびライフサイエンスに関する世界最大級の課題を解決できるようになりました。インテルは、ヘルスケア・コミュニティーのソリューション・プロバイダーやエンドユーザーと協力して、ヘルスケアとライフサイエンスの未来に向けて変革をもたらす技術を引き続き開発いたします。

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期間限定イベント「Healthcare Week」のセミナーをオンデマンドで配信中

「Healthcare Week」で配信したオンラインセミナーは、すべてオンデマンドでご覧いただけます。

業界を牽引する医療 AI の研究機関やインテル AI Park のパートナー企業によるオンラインセミナーやデモをぜひ、AI Park でご確認ください。

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パートナーの成功事例

GE ヘルスケアによる医用画像処理における AI の推進

危機的な状態を診断する際には、一秒一刻を争います。GE ヘルスケアとインテルの連携により、胸部 X 線に AI を適用して生命を脅かす状態を数秒で検出し、重要な症例の優先順位を高める医用画像処理ソリューションが実現しました。1

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医用画像処理の成功事例をもっと見る

Akara の AI 搭載ロボットが病院の施設を消毒

まずは Akara が開発し、インテル® Movidius™ VPU を搭載したロボット・プロトタイプは、UV 光を使用して汚染された表面を消毒します。Akara が目指すのは、COVID-19 と戦う病院をサポートし、部屋や機器を衛生化するのを助けることです。

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ブロード研究所とともにゲノミクス研究を加速

インテルとブロード研究所がゲノミクス解析のためのデータセンター・ソリューションで協業しています。この取り組みにより、世界中の研究データセットを組み合わせることが可能になり、研究者がこれまでに入手できなかったかもしれないデータにまでアクセスできるようになりました。

ゲノミクス研究の詳細

Medical Informatics Corp.(MIC) とともに勇敢なの医療従事者を守るために

Medical Informatics Corp. (MIC) は、ICU の効率性を迅速に拡大するために、病院に集中治療の遠隔監視ソリューションを提供しています。インテル® Xeon® プロセッサーで動作する Sickbay™ は、医療従事者を保護し、より多くの患者に医療を提供し、包括的なデータへのリモートアクセスを提供できるように病院を支援します。

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ヘルスケアとライフサイエンス向け人工知能

医療やライフサイエンスにおける AI には、大きな可能性があります。臨床医や研究者が複雑なデータの可能性を解き放つことで、疾患を予防し、迅速に回復させ、命を救えるようになる可能性があります。また、単調な作業から開放され、患者と研究に注力できるようになります。詳細については、インテルの使用事例および開発者向けリソースをご覧ください。

医療における AI の詳細を見る

ディープラーニングを用いて X 線画像から疾患を推定するシステムの性能評価に OpenVINO™ ツールキットを利用

ディープラーニングを用いて胸部 X 線画像から疾患を推定するシステムを対象に、最適化と量子化を適用した性能評価を実施したところ OpenVINO™ ツールキットによって大きな性能向上を得られることがわかりました。

ホワイトペーパーを読む

OpenVINO™ ツールキットで眼底写真から目の疾患を類推する AI システムを構築

帝京大学医学部附属病院は、眼底写真から疾患を類推するディープラーニングの評価システムにおいて、インテルの OpenVINO™ ツールキットを活用してパソコン上で認識処理を実行する環境を構築しました。

ソリューション概要を読む

医療・ライフサイエンス業界向け AI 実践ガイドブック

医療・ライフサイエンス、ヘルスケア業界における AI テクノロジーへの投資は急速に成長しています。AI は、医用画像、診断支援、疾患予測から健康管理、医薬品開発などの多くの段階にいたるまで医療やヘルスケアの分野で広く活用されており、重要な役割を果たすことができます。AI が医療・ライフサイエンス、ヘルスケア業界においてどのように活用されているかをご覧ください。

ガイドを読む

インテルを基盤として構築されたヘルスケア・テクノロジー・アプリケーション

AIや分析がより高速に実行されるようになれば、臨床医や研究者はより効率的に仕事ができるようになります。インテルは、コンピュート、メモリ、ストレージ、およびネットワーク技術のポートフォリオにより、コロナウイルスから世界を救う現場で使用されているヘルスケアおよびライフサイエンス・アプリケーションをサポートしています。これらの現実世界のアプリケーションは、研究室から患者のベッドサイドや家庭に至るまで、あらゆるところで利用されています。

医用画像処理

インテルは、CT、MRI、PET、X線、超音波、内視鏡検査システムのためのさまざまな計算機を提供し、臨床医が正確なリアルタイム診断を行うのを支援します。また、医用画像処理における AI 技術は、患者体験の向上、臨床医の作業負荷の軽減、業務効率の向上に貢献することができます。

医用画像処理

分析

データから素早くインサイトを抽出します。インテルは、健康情報技術における最新のビッグデータ・プラットフォーム、AI モデル、エッジ・コンピューティング、その他の分析のための基盤を提供しています。エッジでもクラウドでも、分析は、いつ、どこで治療が必要になるかを予測したり、患者のバイタルをリアルタイムで追跡したりなど、多くのことに役立ちます。

医療におけるエッジ分析の記事を読む

ヘルスケアにおける予測分析を探る

研究室とライフサイエンス

研究室のブレークスルーは、患者自身の遺伝子データに基づいてカスタマイズされた治療法など、ヘルスケアと医療における新たな戦略につながっています。ゲノミクスから創薬、感染症管理まで、インテルのテクノロジーは研究室のデジタル化を支援し、データ分析と研究の効率化と一貫した測定を実現します。

研究室のオートメーションの詳細

高精度医療を学ぶ

遠隔医療

遠隔医療は、バイタル・モニタリング、慢性疾患管理、専門家による診察など、リモートケアのためのさまざまな技術にまたがっています。インテルのテクノロジーは、包括的で統合された患者への治療を提供する遠隔医療ソリューションを可能にします。

遠隔医療についての記事を読む

ロボット工学

インテルのテクノロジーを搭載した新しいカテゴリーのロボットが、ヘルスケアを変革しつつあります。外科医は、AI を使った非侵襲的な手術を行うことで、患者の身体の内部をよりよく見ることができます。消毒・物流ロボットは、清掃や備品の配送などの手作業を支援しています。患者は、自宅で支援ロボットのサポートを受けることができます。

ロボット工学について読む

ヘルスケアとライフサイエンスを前進させる、実績あるソリューションを見つける


免責事項

インテルのテクノロジーを使用するには、対応するハードウェア、ソフトウェア、またはサービスの有効化が必要となる場合があります。

絶対的なセキュリティーを提供できる製品やコンポーネントはありません。

コストと結果は状況によって異なります。

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18 歳以上であることを確認し、インテルがマーケティング関連の E メールまたはお電話でご連絡することに同意した上で、このフォームを送信してください。いつでも登録を解除することができます。インテルのウェブサイトおよびインテルによるコミュニケーションは、インテルのプライバシー通知および利用規約が適用されます。

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GE Healthcare の医用イメージング導入事例: システムテスト構成の開示: インテル® Core™ i5-4590S プロセッサー CPU @ 3GHz、x86_64、VT-x 対応、16GB メモリー、OS: Linux magic x86_64 GNU/Linux、Ubuntu 16.04 inferencing service docker コンテナー。テストは GE Healthcare が 2018年9月に実施しました。テストでは、TensorFlow モデルの合計推論時間 3.092 秒と、OpenVINO™ ツールキットのインテル® ディストリビューションで最適化した同じ TF モデルの合計推測時間、0.913 秒を比較しました