Clara para Salud Digital
NVIDIA Clara™: Acelere el área de la salud con tecnologías de humanos digitales para la interacción con los pacientes y agentes de IA multimodales para el desarrollo clínico.
Soluciones del Área de la Salud con IA Basada en Agente para la Salud Digital
NVIDIA AI Blueprints
Workflows de IA Basada en Agente con Kits de Herramientas de IA Generativa Integrales
Las soluciones de referencia de salud digital de NVIDIA son workflows de IA basada en agentes para mejorar la interacción con los pacientes y habilitar el desarrollo clínico en el área de la salud.
Las empresas de salud digital pueden desarrollar e implementar aplicaciones de IA personalizadas de manera fluida con NVIDIA AI Blueprints, junto con las bibliotecas, SDK y microservicios de IA de NVIDIA. Con NVIDIA AI Blueprints, los desarrolladores obtienen una experiencia unificada en todo el ecosistema de NVIDIA, desde la nube hasta los data centers.
Las soluciones de referencia de salud digital permiten la creación de volantes de IA impulsados por datos para lograr una innovación continua. AI Blueprints también proporciona microservicios de inferencia específicos de dominio, código de referencia, documentación de personalización y un gráfico de Helm para una implementación escalable.
Microservicios NVIDIA NIM
Implemente Soluciones de Inferencia de IA para Aplicaciones del Área de la Salud
Los microservicios NVIDIA NIM™ para salud digital ofrecen una solución integral y en capas para la inferencia de IA, que combina el poder de los contenedores preconstruidos, las API estándar de la industria, la compatibilidad con modelos personalizados, código específico del sector y motores de inferencia optimizados.
Los microservicios NIM, creados para desarrolladores que desean crear aplicaciones de salud digital rentables y confiables, ofrecen bibliotecas de modelos de IA, herramientas de integración para la creación rápida de prototipos e innovaciones escalables.
Al proporcionar un enfoque de pila completa, los microservicios NIM refinan el proceso de pasar del desarrollo de IA a la producción, lo que ofrece flexibilidad para implementaciones personalizadas, a la vez que mantiene un alto desempeño y la compatibilidad con el sector.
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