Accelerazione della diagnostica sanitaria con Intel oneAPI e AI

L’uso dell’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria è in piena espansione. Secondo uno studio di Intel, l’84% dei leader del settore sanitario statunitense ha iniziato o sta pianificando l’utilizzo dell’intelligenza artificiale dopo la pandemia COVID-19.

L’intelligenza artificiale offre promettenti possibilità di migliorare l’assistenza sanitaria, prevenire le malattie e salvare vite umane. Può anche sollevare gli operatori sanitari da compiti di routine, consentendo loro di concentrarsi maggiormente sui pazienti e sulla ricerca. In campi come la medicina e la ricerca farmaceutica, il Deep Learning e il Machine Learning stanno migliorando notevolmente l’assistenza personalizzata e l’esperienza del paziente.

L’uso dell’intelligenza artificiale per accelerare la diagnosi medica si basa su modelli informatici complessi. Questi richiedono sistemi ad alte prestazioni, soprattutto in termini di calcoli HPC, che combinano CPU, GPU e altri processori specializzati. Di seguito sono riportati quattro esempi di applicazioni che hanno beneficiato dell’efficacia degli strumenti Intel oneAPI e dell’IA.

Le soluzioni di GE Healthcare accelerate dai toolkit Intel oneAPI

GE Healthcare ha collaborato con Intel per migliorare le prestazioni delle sue apparecchiature di imaging medico (raggi X, scanner, ecc.) utilizzando i toolkit Intel oneAPI e i processori Intel Xeon.

L’azienda stima che risparmierà milioni di dollari in costi di configurazione e impegno ingegneristico. In futuro, l’azienda prevede di estendere l’uso di oneAPI e DPC++ alle proprie attività di ricerca e sviluppo.

Diagnosi di salute mentale: Hipposcreen

Grazie all’elaborazione del segnale dell’elettroencefalogramma (EGG) e alla tecnologia AI, HippoScreen sta sviluppando strumenti diagnostici per disturbi e malattie psichiatriche.

Grazie a Intel oneAPI Base e AI Analytics Toolkit, questa start-up taiwanese è riuscita ad accelerare di 2,4 volte i tempi di costruzione dei modelli di Deep Learning utilizzati nel suo sistema AI Brain Waves, migliorandone notevolmente l’efficienza.

Rilevazione del cancro cervicale: KFBIO

KFBIO, fornitore di soluzioni complete per la patologia, sta utilizzando algoritmi di Deep Learning per migliorare lo screening del cancro al collo dell’utero.

Grazie all’utilizzo della distribuzione Intel del toolbox OpenVINO e dei processori Intel Xeon, le prestazioni dell’inferenza per lo screening dei tumori sono aumentate di un fattore 8,4.

Rilevamento delle malattie polmonari: Accrad

L’azienda sudafricana Accrad è riuscita a sviluppare una soluzione di IA medica, CheXRad, in grado di etichettare alcune patologie nelle radiografie del torace fino a 160 volte più velocemente dei radiologi, con livelli di accuratezza, sensibilità e specificità comparabili.

Grazie all’utilizzo di Intel oneAPI AI Analytics, Intel Distribution of OpenVINO e Intel Developer Cloud for oneAPI, Accrad è stata in grado di addestrare, ottimizzare e distribuire il suo modello di apprendimento automatico più rapidamente e a costi inferiori.

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