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„Unser Team verfügt über mehrere Experten, die sich auf KI spezialisiert haben und die NVIDIA H100 NVL GPUs empfohlen haben. Aber bei dieser Bereitstellung ging es nicht nur darum, die leistungsstärksten GPUs zu haben, sondern es ging darum, eine Synergie zwischen der Hardware und Software von Lenovo und NVIDIA zu kreieren, die es uns ermöglicht, die GPUs optimal zu nutzen und gleichzeitig die Konsistenz und Sicherheit zu wahren.“

Dr Juan Pablo Reyes Gonzalez

Head of AISHA

AISHA entwickelt KI, um die klinischen Gutachten und frühzeitige Diagnosen mit Lenovo und NVIDIA zu verbessern

Um das Patientenerlebnis zu optimieren und die medizinischen Gutachten bei Vorsorgeuntersuchungen zu verbessern, hat Artificial Intelligence System for Human Analysis (AISHA) ein KI-Modell trainiert, um MRT-Scans mit einem Lenovo ThinkSystem SR675 V3 Server, NVIDIA® H100 NVL GPUs und der NVIDIA AI Enterprise Software-Suite zu analysieren.

Kundenproblem

AISHA, ein Spin-off des Hospitales Ángeles Health Systems, wollte ein KI-Modell entwickeln, das in der Lage ist, Ganzkörper-MRT-Scans zu analysieren, um den manuellen Arbeitsaufwand für die Ärzte zu reduzieren und die medizinischen Gutachten mit ausführlicheren Informationen zu verbessern.

Lösung von Lenovo

Das Lenovo ThinkSystem SR675 V3 mit NVIDIA® H100 NVL GPUs bietet eine optimale Leistung für die Entwicklung, das Testen und den Betrieb von KI-Modellen.

Auswirkungen auf das Geschäft

Das KI-Modell kann einen Ganzkörper-Scan in nur 30 Minuten analysieren – 99 % schneller als eine manuelle Analyse, sodass die Ärzte schnell Erkenntnisse gewinnen und das Check-up für die Patienten besser wird.

„Ohne die Lösung von Lenovo und NVIDIA würde das Modell nicht existieren. Lenovo und NVIDIA stehen im Bereich KI unangefochten auf Platz 1.“

Dr Juan Pablo Reyes Gonzalez, Head of AISHA

Ergebnisse

  • ·       KI-Modell wurde in <11 Monaten entwickelt und trainiert
  • ·       Über 99 % schnellere Analyse im Vergleich zu manuellen Methoden
  • ·       Bessere Patientengutachten durch KI-gestützte Erkenntnisse bei Vorsorgeuntersuchungen

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