借助使用面向医疗设备的 NVIDIA Clara™ 平台构建的可扩展软件定义设备,实时处理流式传输数据。
借助软件即医疗设备 (SaMD) 解决方案,以更低的成本快速开发新一代医疗设备并简化复杂的流程,从而以极具竞争力的方式实现创新。
利用全栈平台探索 AI 赋能的新功能、加快产品上市速度、降低开发成本,并减少软件维护成本方面的开销。
构建高性能的流式传输 AI 应用程序,并安全快速地部署软件定义的医疗设备。
医疗设备工作流涉及面极广,从患者护理、医疗健康供应商效率、监管合规性、成本控制和数据管理都包含在内。这些工作流程可确保医疗设备得到有效且安全的使用,在提升患者疗效的同时,建立更高效的医疗健康系统。
通过使用 CT、核磁共振和超声等设备进行医疗影像重建,临床医生能够以 3D 方式深入观察身体内部情况,更好地做出诊断。不过,这种技术需要对来自多个传感器或 2D 图像的大量数据进行密集的计算处理。GPU 和加速计算可使重建得以快速进行,从而加快患者治疗速度。
实时临床 AI 推理利用视频和传感器数据为医生提供数据洞见,帮助其在手术期间快速做出决定。像这样将加速计算引入手术室,就能以较低延迟提供由数据驱动的可靠预测,让医疗专业人员更好地洞悉看不到的身体情况。这种技术有助于提升状况感知能力,促进做出更好的决定,进而改善患者治疗效果。
要构建新一代医疗影像 AI 应用程序,就需要借助集数据管理、实况调查、训练、验证和部署于一身的综合解决方案。此外,模型性能和执行时间也是需要关注的重要因素,关系着能否满足高效模型开发的延迟时间目标,加快产品上市速度。
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