Impulsar el futuro de la sanidad y las ciencias de la vida

En Intel, nuestra trayectoria de décadas en el sector de la sanidad y las ciencias de la vida nos ha permitido conocer a fondo las necesidades de médicos, investigadores y pacientes. Utilizamos este conocimiento en combinación con nuestra experiencia en IA, computación ubicua, conectividad omnipresente y capacidades edge-to-cloud para crear tecnologías que ayuden a las organizaciones a superar retos complejos y a utilizar los datos de forma más inteligente y eficaz.

Con una amplia cartera de hardware y software que respalda un sólido ecosistema de socios, estamos impulsando la convergencia de las tecnologías digitales en instrumentos, dispositivos y herramientas que pueden mejorar los resultados y las experiencias de los pacientes, acelerar los descubrimientos científicos y agilizar los flujos de trabajo clínicos y de laboratorio para proveedores e investigadores. La tecnología Intel® ofrece la ubicuidad de la plataforma y el rendimiento, la flexibilidad y la escalabilidad necesarios para transformar las ciencias de la salud y de la vida y ayudar a mejorar la vida de todas las personas del planeta.

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Información sobre productos y rendimiento

1

Yang, Shanling, et al. "El tiempo de lectura y desempeño de las ecografías mamarias automatizadas con o sin detección asistida por computadoras". Radiology 292, n.ᵒ 3 (18 de junio de 2019): https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816.

2

Jiang, Yulei, et al. "Tiempo de interpretación con un sistema de detección asistido por computadoras de lectura simultánea para ecografías mamarias automatizadas para la detección del cáncer de mamas en mujeres con tejido mamario denso". American Journal of Roentgenology 211, n.ᵒ 2 (agosto de 2018): 452–461. https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516.

3

"TGen resuelve el misterio genético de la enfermedad", Intel, s. f. Ingresado el 14 de marzo de 2022. https://www.intel.es/content/www/es/es/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html.

4

Rendimiento de producción del modelo OpenVINO™ de detección de cáncer del cuello uterino con KFBIO en un procesador Intel® Xeon® Gold 6148:

NUEVO:

Prueba 1: probado por Intel a fecha del 15/06/2019. Procesador Intel® Xeon® Gold 6148 de dos zócalos; 20 núcleos; HT: activado; turbo: activado; memoria total: 192 GB (12 ranuras/16 GB/2,666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux versi´ón 7.5.1804 (Core); marco de aprendizaje profundo: Keras 2.2.4 y TensorFlow optimizado por Intel: 1.13.1; topología: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; compilador: gcc 4.8.5, MKL: DNN versión: v0.17, BS=8, datos sintéticos y datos de clientes; una instancia/dos zócalos; tipo de datos: FP32.

Prueba 2: probado por Intel a fecha del 15/6/2019. Procesador Intel® Xeon® Gold 6148 de dos zócalos; 20 núcleos; HT: activado; turbo: activado; memoria total: 192 GB (12 ranuras/16 GB/2,666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux versión 7.5.1804 (Core); Intel® software: OpenVINO R2019.1.1094 topología: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; compilador: gcc 4.8.5., MKL DNN versión: v0.17, BS=1 ocho peticiones asíncronas, datos sintéticos y datos de clientes; una instancia/dos zócalos; tipo de datos: FP32.

Línea base: probado por Intel al 15/6/2019. Procesador Intel® Xeon® Gold 6148 de dos zócalos; 20 núcleos; HT: activado; turbo: activado; memoria total: 192 GB (12 ranuras/16 GB/2,666 MHz); BIOS: SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d); CentOS Linux versión 7.5.1804 (Core); marco de aprendizaje profundo: Keras 2.2.4 y Vanilla TensorFlow: 1.5; topología: RetinaNet: https://github.com/fizyr/keras-retinanet; compilador: gcc 4.8.5, MKL DNN versión: v0.17, BS=8, datos sintéticos y datos de clientes; una instancia/dos zócalos; tipo de datos: FP32.

5

La afirmación de desempeño se basa en pruebas internas de Samsung al mes de marzo de 2021. Configuración del sistema: CPU Intel® Core™ i3-8100H a 3,0 GHz, 8 GB de memoria; SO: Windows 10 de 64 bits.