更緊密連結、個人化且更具智慧的照護

優良的技術旨在讓提供者更能專注於患者及其照護上。在 Intel,我們的目標是打造豐富地球上每一個人生命的技術。諸如人工智慧 (AI)、機器人學以及物聯網 (IoT) 的技術,皆促使醫療保健與生命科學更緊密連結、個人化且更具智慧。

舉例來說,醫學影像中的人工智慧讓醫療提供者更快速、更準確地識別異常現象,進而更快進行診斷。1 其他人工智慧在醫療保健上的應用也支援客製化患者照護、外科級精準度、智慧醫療保健分析以及新型基因組研究。人工智慧結合物聯網醫療技術,徹底改變了遠距醫療、患者監控與電子健康記錄 (EHR) 留存。

Intel 醫療保健技術創造了效率,讓醫療提供者更專注於護理服務的人性面。在實驗室與研究環境中,我們的技術創新為能為研究人員提供強大的工具,以推動突破性發現並解決世界上最大的醫療保健與生命科學挑戰。透過與醫療保健界的解決方案供應商及終端使用者攜手合作,我們將持續發展轉型技術,促進醫療保健與生命科學的未來發展。

合作夥伴成功案例

與 GE Healthcare 推動醫學影像人工智慧

在診斷垂危病況時,分秒必爭。GE Healthcare 與 Intel 合作研發一項醫療影像解決方案,將人工智慧應用於胸部 X 光片,以在幾秒內檢測出危及生命的病況並更準確地優先安排重症病例。1

閱讀案例

閱讀更多醫學影像的成功案例

Akara 人工智慧技術支援機器人消毒醫院表面

由新創公司 Akara 研發並由 Intel® Movidius™ VPU 技術支援的機器人原型,使用紫外線消毒受污染的表面。Akara 的目標是幫助醫院消毒病房與設備,協助對抗新冠肺炎 (COVID-19)。

閱讀案例

與 Broad Institute 共同加速基因組研究

Intel 與 Broad Institute 攜手合作,針對基因組分析開發資料中心解決方案。這項努力將世界各地的研究資料集成功集結,研究人員因此能取得以前可能得不到的資料。

探索基因組分析

與 Medical Informatics Corp. 攜手保護我們的醫療保健英雄。(MIC)

Medical Informatics Corp.(MIC) 為醫院提供遠端重症監控解決方案,以快速擴充加護病房空間。搭載 Intel® Xeon® 處理器的 Sickbay™ 能協助醫院保護員工安全、照護更多病患,並可遠端存取詳盡的資料。

探索

建立在 Intel 技術上的醫療保健技術應用

若人工智慧與分析過程能運作地更快,臨床醫師與研究人員便能提高工作效率。Intel 運用自家運算、記憶體、儲存裝置與網路連線技術產品組合,推動令人無比振奮的醫療保健與生命科學應用。這些實際應用從研究實驗室到患者床邊皆無處不在。

醫學影像

Intel 針對電腦斷層、核磁共振、正電子掃描、X 光、超音波與內視鏡系統提供一系列運算技術,以協助臨床醫師執行準確、即時的診斷。此外,醫學影像人工智慧技術可協助提升患者體驗、減少臨床醫師工作量並提升操作效率。

探索醫學影像

分析

將資料迅速轉化成深入分析。Intel 為最新的巨量資料平台、人工智慧模型、邊緣運算與其他健康資訊技術分析打下根基。無論在邊緣還是雲端,分析成果都能幫助預判何時何地需要照護、即時追蹤患者生命體徵等等。

閱讀醫療保健中邊緣分析的相關資訊

探索健康照護中的預測性分析

實驗室與生命科學

實驗室中的突破代表需要在醫療保健與醫學領域採取全新策略,包括根據患者自己的基因資料研擬客製化療程。從基因組學到藥物發現乃至於傳染病管理,Intel® 技術可將實驗室數位化,使資料分析與研究更具效率,並讓測量結果更一致。

探索實驗室自動化

深入瞭解精準醫學

遠距醫療

遠距醫療與遠距健康涵蓋一系列遠距照護技術,包括生命體徵監控、慢性疾病管理以及專家問診。Intel® 技術可實現遠距醫療解決方案,提供全面、整合式的患者照護。

閱讀遠距醫療的相關資訊

機器人技術

Intel® 技術支援的新類別機器人正在改變醫療保健。外科醫生可使用人工智慧進行非侵入性手術,以更深入地檢查患者身體內部。消毒與物流機器人有助於執行勞動工作,例如清潔與運送補給品。患者可在家中運用助理機器人取得協助。

閱讀機器人相關資訊

尋找經過驗證的解決方案來推動醫療保健與生命科學


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產品與效能資訊

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GE Healthcare 醫學影像案例研究:系統測試組態資訊:Intel® Core™ i5-4590S CPU @ 3.00 GHz、x86_64、VT-x 啟用、 16 GB 記憶體;作業系統:Linux magic x86_64 GNU/Linux, Ubuntu 16.04 推斷服務 Docker 容器。測試由 GE Healthcare 於 2018 年 9 月進行。測試中的比較對象為 TensorFlow 模型:總推斷時間 3.092 秒;以 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具組最佳化的同一模型:總推斷時間為 0.913 秒。