Исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе используют машинное обучение в OCI для прогнозирования результатов хирургических операций
Университет использует Oracle Cloud Infrastructure для более точного прогнозирования результатов лечения пациентов после операции, что приводит к улучшению лечения пациентов.
“Для наших стандартных машин потребуется более 30 часов, чтобы обучить группокую модель для 2000 пациентов. В процессе того как наша команда обрабатывала данные более 30 000 пациентов, Oracle Cloud обеспечивала значительно большую вычислительную мощность.”
Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе (UCLA) является государственным университетом, основанным для выполнения миссии по обучению, исследованиям и службе обществу.В рамках своих текущих исследований в области ортопедии UCLA использует инструмент машинного обучения (МО) AutoPrognosis, который одновременно обучается нескольким моделям МО, а затем автоматически создает лучшие моделирующих конвейеров для медицинского прогноза. Однако Калифорнийском университету в Лос-Анджелесе не хватало вычислительных ресурсов, необходимых для выполнения расширенного анализа МО в разумные сроки. После того, как университет перешел на Oracle Cloud Infrastructure (OCI), команда получила возможность производить высокопроизводительные вычисления и иметь недорогие варианты облачного хранения данных. ЦП OCI обеспечивают уникальную гибкость и соотношение цены и качества для экземпляров виртуальных машин и компьютеров без программного обеспечения, а блочное хранилище по требованию отвечает требованиям UCLA к нагрузкам на хранение данных.