JAKARTA - Microsoft a annoncé l’expansion de son partenariat avec NVIDIA, en introduisant des technologies génératives d’IA, de cloud et de computing accélérées pour les organisations de services de santé et de sciences de la vie.
L’unification de l’expertise de chaque entreprise devrait accélérer la recherche clinique et la découverte de médicaments, améliorer les technologies de diagnostic basées sur l’image médicale et améliorer l’accès au traitement de précision.
« Grâce à cette collaboration, nous visons à aider l’industrie à franchir les services de santé, rendre les services plus précis, abordables et efficaces pour faire des différences significatives dans la vie des patients à l’échelle mondiale », a déclaré Peter Durnav, vice-président de Microsoft, Health & Life Science, dans un communiqué.
Kimberly Powell, vice-président des services de santé de Nvidia, espère également que cette convergence de l’IA et du cloud computing pourra changer les services des patients et avoir un impact significatif sur les patients à travers le monde.
Cette collaboration étendue élargira les opportunités pour les fournisseurs de services de santé, les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques ainsi que pour les développeurs de dispositifs médicaux d’innover rapidement dans la recherche clinique, la découverte de médicaments et la fourniture de services avec une efficacité et une efficacité accrues.
Grâce à la technologie Nvidia DGX cloud hébergée dans Microsoft Azure, les deux sociétés ont introduit NVIDIA BioNeMo, une plate-forme générative d’IA pour la découverte de médicaments qui peut améliorer la mise en œuvre du modèle pour les applications d’envie de médicaments.
Pendant ce temps, la combinaison d’Azure, de NVIDIA MONAI (Médical Open Network for AI) et de Nuance Precision Imager Network (PIN) permet au développement d’améliorer la recherche clinique et le traitement avec la technologie de diagnostic d’IA.
Une fois le service disponible, Microsoft invitera également les chercheurs, les médecins et les développeurs à explorer ce modèle avancé et à le mettre en œuvre comme point de fin dans le catalogue des modèles Azure AI.
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