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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Healthcare Day

期間限定イベントの第 3 弾「Healthcare Day」では、「ポスト COVID-19 を見据えた医療機関の DX」をテーマに、医療分野の月刊誌やオンラインメディアを運営する株式会社インナービジョンで編集長を務める三橋 信宏 様による特別講演をはじめ、ヘルスケアに関わるさまざまな立場の方にご登壇いただき、日本の医療・ヘルスケア業界のこれからの姿についてご紹介しました。

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医用画像のマルチモーダル推論や化合物とタンパク質の相互作用予測を最新世代のプロセッサーが加速する

ディープラーニングを活用した医療データの解析や創薬技術の開発に取り組む理化学研究所の種石 慶 氏をお招きし、研究の概要や展望を伺いました。第 3 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリーを使った性能ベンチマークについてもお話しいただきました。

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在宅輸血患者の体位や行動を AI で検知

和歌山県立医科大学附属病院は、在宅輸血中の起き上がりや肘の曲げなどの好ましくない行動を、インテルの OpenVINO™ ツールキットと 2D 人物姿勢推定モデルを用いて判定し、遠隔の医師に通知するシステムの研究を進めています。

導入事例を読む

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

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免責事項

インテル® 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コミュニケーションでは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