在不断寻求改善患者治疗效果并降低医疗成本的过程中，医疗机构 (HCO) 借助 AI 技术，锐意创新，打造潜力无限的新解决方案。
但在将这些 AI 创新付诸实践前，开发人员首先需要创建能够实现一致性能的模型并加以验证。这一过程需要规模庞大、种类丰富的数据，涵盖电子病例、医疗设备和学术研究等多个领域。
过去，仅仅验证一个 AI 模型就可能需要长达 5 年以上的时间和高达 500 万美元的资金成本，这对医疗机构而言既费时又耗资1。而采用内存加密和隐私保护分析技术的机密计算平台 (CCP) 则为医疗机构跨越众多数据保护障碍提供了有力支持。
BeeKeeperAI 是最令人振奋的 CCP 创新技术之一。它采用英特尔® 软件防护扩展（英特尔® SGX），利用 AI 技术为各医疗保健领域带去福音，同时还有助于保障数据安全。
内置英特尔® SGX 的英特尔® 至强® 可扩展处理器为 BeeKeeperAI 提供了处理上述大数据 AI/分析工作负载和革新医疗 AI 解决方案的强大算力。
| 无 BeeKeeperAI 支持的医疗机构 AI 审批流程 | BeeKeeperAI 支持下的医疗机构 AI 审批流程 | |
|---|---|---|
| AI 审批用时 | 2–52 年 | 3–43 个月 |
| 成本 | 约 400 万美元4 | 约 200 万美元5 |
| 数据安全性 | 增加多种 AI 数据集会导致诸多安全问题，这对医疗机构至关重要。 | 配备英特尔® SGX 和第三代® 至强® 可扩展处理器的 BeeKeeperAI 可在提供高安全标准的同时，使 AI 技术蓬勃发展、高效工作。 |
| 影响 | 冗长的审批流程会导致患者无法及时获得所需的医疗照护，对罕见病患者而言尤其如此。 | 在医疗保健领域中引入 AI 技术，可提高诊断、个性化治疗和疾病预测的速度。 |
| 协作 | 缺少一套经过商定的数据保护和管理标准会阻碍协作的进行。 | 使用安全可信的 “安全飞地” 可以实现协作，因为在 “安全飞地” 中只可使 |