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推动医疗保健和生命科学的未来发展
英特尔数十年在医疗保健和生命科学领域的投入有助于我们深入了解临床医生、研究人员和患者的需求。我们会将这方面的知识与 AI、泛在计算、无所不在的连接和边缘到云功能等领域的专业技能相结合，开发各种技术来帮助组织应对复杂挑战，同时以更智能、高效的方式来利用数据。
利用支持稳健合作伙伴生态系统的庞大硬件和软件产品组合，我们正努力在各种仪器、设备和工具中融入数字技术，以改善患者疗效和体验，加快科学发现，简化医疗服务机构和研究人员简化临床和化验室工作流程。英特尔® 技术实现了平台普适性，提供了医疗和生命科学大变革所需的性能、灵活性和可扩展性，并帮助改善地球上每个人的生活。
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医疗保健和生命科学成功案例
GE 提高了癌症诊断准确性
GE Healthcare GE Invenia ABUS 2.0 由英特尔® 酷睿™ 处理器和第三方 AI 工具提供技术支持，可提高乳腺癌病变检测的临床准确性，实现高达 93% 的检测灵敏度，并将读取时间缩短了 33%12。
了解解决方案
TGen 将样本处理时间缩短至七小时3
了解由英特尔® 至强® 可扩展处理器、英特尔® 傲腾™ 内存和 Dell 机架式服务器提供支持的高性能计算如何帮助制定罕见病基因组治疗方案。
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KFBIO 将癌症筛查的速度提高 8.4 倍4
了解 KFBIO 如何利用英特尔® AI 技术将巴氏涂片异常自动筛查的速度提高 8.4 倍。
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Samsung 将神经检测准确性提高了 20% 以上5
了解超声波神经影像实时 AI 推理如何帮助加速影像处理，改进工作流程并为麻醉师提高神经检测的准确性。
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生命科学领域中的人工智能
采用 AI 的技术正在塑造医疗保健和生命科学的未来。英特尔在 AI 领域的业务将帮助专业人士应对严峻挑战，如推进精准医疗，将原始数据转化为新洞察，加速药物研发，简化医学成像工作流程。
智能医院应用
化验室和生命科学应用
实现数字基础设施现代化
英特尔将为现代数字基础设施提供支持，利用从边缘到云的数字化洞察，帮助研究人员、临床医生和其他专业人士完成更多工作，降低成本并确保取得最佳成果。
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产品和性能信息
Yang，Shanling 等。“采用或不采用计算机辅助检测的自动乳房超声检查的性能和读取时间。” 《放射学》(Radiology) 292, No.3（2019 年 6 月 18 日）：https://doi.org/10.1148/radiol.2019181816。
Jiang，Yulei 等。“对具有致密乳腺组织的女性进行乳腺癌筛查时，使用并发读取计算机辅助检测系统进行自动乳腺超声检查的解读时间。” 《美国放射学杂志》(American Journal of Roentgenology) 211, No.2（2018 年 8 月）：452–461。https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.18.19516。
“TGen 揭开疾病的遗传奥秘。”英特尔，未注明出版日期。2022 年 3 月 14 日访问。https://www.intel.com/content/www/us/en/customer-spotlight/stories/tgen-customer-story.html。
KFBIO 宫颈癌筛查 OpenVINO 模型在英特尔® 至强® Gold 6148 处理器上的吞吐量性能：
全新特性：
测试 1：由英特尔测试，截至 2019 年 6 月 15 日。双路英特尔® 至强® Gold 6148 处理器； 20个核心；超线程：开启；睿频：开启；总内存：192 GB（12 个插槽/16 GB/2,666 MHz）；BIOS：SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d)；CentOS Linux 发行版 7.5.1804（核心）；深度学习框架：Keras 2.2.4 和英特尔优化的 TensorFlow：1.13.1；拓扑：RetinaNet：https://github.com/fizyr/keras-retinanet；编译器：gcc 4.8.5，MKL DNN 版本：v0.17，BS=8，合成数据和客户数据；一个实例/两个套接字；数据类型：FP32。
测试 2：由英特尔测试，截至 2019 年 6 月 15 日。双路英特尔® 至强® Gold 6148 处理器； 20个核心；超线程：开启；睿频：开启；总内存：192 GB（12 个插槽/16 GB/2,666 MHz）；BIOS：SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d)；CentOS Linux 发行版 7.5.1804（核心）；英特尔® 软件：OpenVINO R2019.1.1094；拓扑：RetinaNet：https://github.com/fizyr/keras-retinanet；编译器：gcc 4.8.5，MKL DNN 版本：v0.17，BS=8，合成数据和客户数据；一个实例/两个套接字；数据类型：FP32。
基准线：由英特尔测试，截至 2019 年 6 月 15 日。双路英特尔® 至强® Gold 6148 处理器； 20个核心；超线程：开启；睿频：开启；总内存：192 GB（12 个插槽/16 GB/2,666 MHz）；BIOS：SE5C620.86B.0X.01.0007.062120172125 (ucode: 0x200004d)；CentOS Linux 发行版 7.5.1804（核心）；深度学习框架：Keras 2.2.4 和 Vanilla TensorFlow：1.5；拓扑：RetinaNet：https://github.com/fizyr/keras-retinanet；编译器：gcc 4.8.5，MKL DNN 版本：v0.17，BS=8，合成数据和客户数据；一个实例/两个套接字；数据类型：FP32。
性能声明基于 2021 年 3 月三星进行的内部测试。系统配置：英特尔® 酷睿™ i3-8100H CPU @ 3.0 GHz，8 GB 内存；操作系统；64 位 Windows 10。