医疗

成像、诊断和患者监护创新

  • 人工智能促进了医学成像的准确性

    人工智能促进了医学成像的准确性

    人工智能可以缓解医学成像分析的复杂度并减少耗时吗?通过利用数十万患者的数据进行训练,医生可以提高诊断的速度和准确性。

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  • 增强现实和人工智能改变了医学成像领域的局面

    增强现实和人工智能改变了医学成像领域的局面

    人工智能 (AI) 和增强现实 (AR) 正在为先进的医学成像技术带来前所未有的震撼体验,还消除了医学方面的一些猜测工作。阅读最新的健康技术如何降低患者罹患的风险,使手术更加精确。

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  • 当健康科技遇上区块链

    当健康科技遇上区块链

    众所周知,区块链是比特币等加密货币的代名词。但依靠流传感器数据的应用也可以从区块链提供的数据完整性和安全性中获益。了解具体方法。

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  • 计算机视觉着重应用于患者监护

    计算机视觉着重应用于患者监护

    为什么患者跌倒对医院和诊所来说是一个挑战?预防患者跌倒以及患者跌倒之后的应对措施成本高昂。了解计算机视觉和实时分析如何提供帮助。

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  • 卫生技术借助虚拟现实实现飞跃

    卫生技术借助虚拟现实实现飞跃

    想象一下,医生和患者是否可以像飞行员开飞机一样在患者体内游走诊断和手术。这个愿景已经在现实中发生。了解虚拟现实如何在手术室协助医生开展手术。

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  • 让物联网边缘自行管理

    让物联网边缘自行管理

    分布式计算可降低物联网系统的延迟和成本。但同时,它要面对单点故障的挑战。超融合基础设施正在将数据中心冗余推向边缘。

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  • 医疗保健物联网 — 对提供商和患者开出的处方

    医疗保健物联网 — 对提供商和患者开出的处方

    医院如何提高员工效率、安全性和患者预后?医疗保健物联网、合作伙伴生态系统和安全的数字技术带来了新的机遇。在这里了解更多信息。

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  • 面向 5G 网络的零接触调配

    面向 5G 网络的零接触调配

    5G 引入更多端点,可以传送更多数据,但是安全问题也大大增加。幸运的是,5G 标准定义了一个额外的安全层。您要做的是确保您的基础设施可以充分利用 5G 优势。

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  • 系统集成商如何找到新的机会

    系统集成商如何找到新的机会

    通过重新考虑如何提供物联网解决方案,系统集成商可以扩展其客户群体。关键是要知道如何定制现成的系统。

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  • 系统集成商的重大改变

    系统集成商的重大改变

    随着物联网覆盖范围的扩展,SI 必须与其客户合作打造复杂的解决方案。在此了解这将如何影响 SI 与分销商之间的关系。

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  • 为什么系统集成商需要发展

    为什么系统集成商需要发展

    客户需要高度集成但开放的物联网解决方案。因此,这将需要我们重新考虑客户、SI 和分销商之间的关系。

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  • 系统集成商如何应对物联网的严峻挑战

    系统集成商如何应对物联网的严峻挑战

    复杂问题需要复杂的解决方案。以下是系统集成商和分销商如何合作以利用物联网发挥创意的方法。

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  • 人工智能弥补了医疗数据的缺口

    人工智能弥补了医疗数据的缺口

    当医生利用人工智能分析患者数据时会怎样?他们随时可获得更好的信息。了解创新技术如何使之成为可能。

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  • 人工智能和物联网助力自助健康诊所

    人工智能和物联网助力自助健康诊所

    如果人们不用去看医生就能做身体检查,会怎样?更多人会得到医疗保健建议,有助于改善他们的健康状况。了解人工智能和物联网如何实现自助健康评估。

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    物联网模拟:为获取成功进行测试

    为什么某些物联网项目会失败?复杂的部署会增加出现意外问题的可能性。了解网络、协议和设备模拟如何提供一种有意义的方法来实现成功。

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  • 软件定义的 WAN 为 5G 世界重塑边缘网络

    软件定义的 WAN 为 5G 世界重塑边缘网络

    企业需要网络基础设施来支持现在的移动边缘计算需求以及未来的 5G 转型。请采用软件定义 WAN 和英特尔® uCPE 精选解决方案。

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  • 新时代的网络需要在边缘位置部署 SD-WAN

    新时代的网络需要在边缘位置部署 SD-WAN

    更多不同类型的流量需要在网络边缘进行基础设施更新。英特尔® uCPE 精选解决方案使高性能 VNF 能够满足不断变化的带宽和服务需求。

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  • 借助物联网改善患者护理,减少错误

    借助物联网改善患者护理,减少错误

    手动输入医疗数据有时会导致严重的错误。物联网医疗设备可以自动输入和存储准确的患者数据,从而改善治疗效果。

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  • 通过实时分析将床边误报减少多达 99%

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    对于医疗保健提供者及其患者而言,警报疲劳并不是一个小问题。基于边缘的实时分析平台可以大大减少床边监测设备的误报。

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    人工智能和机器学习可以帮助医生快速、准确地诊断疾病,但是部署一直是个大难题。了解新的边缘解决方案如何简化计算机视觉和数据分析。

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