AI Punya Peran Penting dalam Diagnosis Kanker Payudara, Seperti Apa?

Baik digunakan untuk memperkuat medical imaging atau pengurutan genom, keberhasilan AI sepenuhnya bergantung pada akses ke sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, mengembangkan wawasan prediktif, dan memungkinkan sistem otonom yang makin akurat. Namun, data ini dapat berada di mana saja, secara inheren dinamis, dan seringkali dalam berbagai bentuk.

Baca Juga: NetApp Dinobatkan sebagai Leader dalam 2019 Gartner Magic Quadrant for Primary Storage

Menurut para pemimpin di industri TI, membuat pengelompokan data dan kompleksitas teknologi menjadi dua tantangan terbesar untuk memindahkan membuat proyek AI menjadi produksi. Oleh karena itu, dengan data fabrics, organisasi akan dapat mengakses data mereka di mana saja dengan kontrol, menghasilkan dampak bisnis yang lebih baik, dalam hal ini diagnosis dan keputusan yang lebih baik.

"Bersama dengan mitra kami, NVIDIA, cloud-connected all-flash storage dari NetApp akan menyederhanakan, mempercepat, dan mengintegrasikan data di pipeline untuk AI dan deep learning untuk membangun solusi kesehatan berbasis AI yang cerdas, kuat, dan tepercaya. Dengan strategi Data Fabric kami, kami mengintegrasikan struktur data dan merampingkan aliran data melalui semua tahapan, dari edge, cloud, hingga core. Dengan solusi NetApp untuk AI, Anda dapat dengan percaya diri memanfaatkan sumber data yang terus bertambah dengan skalabilitas dan kinerja yang hampir tidak terbatas," tutup Ana Sopia.