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充分发挥 AI 在医疗保健行业的潜能

ONTAP + AI 的强强组合可以消除数据孤岛,挖掘更深入的洞察信息。了解基于云的 AI 如何推动诊疗转型和个性化病患护理。

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黑色背景上蓝点被蓝线连接在一起,图像下方写有“AI in medical imaging leading the way to better patient care”(医学影像中的 AI 推动为患者提供更好的护理服务)

推动为患者提供更好的护理服务

AI 正在帮助放射科医生从体力工作中解放出来,将更多时间留给患者。了解如何实现。

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浅灰色背景上三个粉色圆形互相交叠

对抗新冠病毒 (COVID-19)

医疗保健领域的研究人员正利用 AI 技术来识别可对抗这种病毒的方法。

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标题为“Realize the transformative power of AI for healthcare with NetApp solutions”(借助 NetApp 解决方案认识 AI 对医疗保健的变革力量)的白皮书

认识 AI 对医疗保健的变革力量

行业分析师 IDC 详细介绍了面向医疗保健领域的 AI 机会和 NetApp 的价值主张。

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灰色背景上的 NetApp 标识,上面写着“AI in healthcare”(AI 与医疗保健)

让您的组织 AI 就绪

世界各地的医疗保健组织都在利用人工智能 (AI) 将创新推向极致。查看如何快速入门。

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一篇标题为“NetApp AI solutions for healthcare”(适用于医疗保健行业的 NetApp AI 解决方案)的文章

在整个机构内加强对 AI 的利用

针对越来越多的医疗保健用例,充分发挥 AI 的潜能。您组织中的哪些领域可以从中受益?

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NetApp 博客页面的屏幕截图

了解专家的看法

了解 NetApp AI 专家的看法,听听他们对医疗保健行业的看法以及他们认为 AI 有哪些适用之处。

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一个人拿着平板电脑的图片,下方写有“Mt.San Rafael hospital powers predictive analytics with flash”(Mt.San Rafael Hospital 通过闪存助力预测性分析)

预测性分析可以保护患者数据

了解 Mt.San Rafael Hospital 如何利用 NetApp 技术阻止安全漏洞,提高患者护理质量。

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标题为“NetApp ontapp AI reference Architecture for healthcare diagnostic imaging”(适用于医疗保健的 NetApp ONTAP AI 参考架构:诊断成像)的文章

适用于医疗影像的 AI 解决方案设计

此报告提供了相关指导,可帮助您快速推进医院用于诊断影像实践的 AI 基础设施计划。

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标题为“two step to AI readiness for healthcare organizations”(医疗保健组织两步实现 AI 就绪)的 NetApp 文章

两步实现 AI 就绪

了解为何数据访问和可用性是 AI 就绪的基础,以及基础架构为何至关重要。

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标题为“AI in healthcare”(AI 与医疗保健)的 NetApp 文章

明智的基础架构选择可以增加成功的几率

这份白皮书介绍了 AI 可以发挥重要作用的三种重大领域:医学影像、数字病理学和基因组学。

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一篇标题为“NetApp AI ontap”(NetApp AI ONTAP)的文章

从小规模开始,然后无限制地扩展

NetApp ONTAP AI 可帮助您更快地加速创新和实验。

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黑色背景上的灰色耳机,上面写有“tech ontap podcast”(TECH ONTAP 播客)

加速基因组洞察

探索基因分析对科学和医疗保健领域的影响,以及 NetApp 如何加快获取洞察的速度。

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有关 AI 和深度学习如何改善医疗保健的文档

AI 改变未来医疗保健的三种方式

了解 AI 如何加快发现速度、提高护理水平以及颠覆我们所熟知的行业。

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即将在手术室执行手术的机器

满足数据科学家的真正需求

提示:他们需要的不是更多的数据,也不是更好的数据。了解科学家真正需要什么样的数据以及您如何交付这些数据。

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标题为“Netapp ontapp AI and parabricks for genome sequencing workflows”(NetApp ONTAP AI 与 Parabricks 用于打造基因测序工作流程)的 NetApp 文章

分析速度提高 30 倍

Parabricks 高性能计算为全基因组测序量身定制,并为您提供处理和存储所需数据的能力。

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面向医疗保健行业 AI 和分析用例的解决方案

从结构化数据和非结构化数据中获得新的洞察力。加速对临床应用程序、IoT、基因组学、保险索赔引擎、科研数据库等数据源的分析利用 AI 和机器学习来更好地识别复杂的病情、划分危重级别以及对症治疗。

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