UCLA-Forscher nutzen maschinelles Lernen auf OCI, um chirurgische Ergebnisse vorherzusagen
Die Universität nutzt Oracle Cloud Infrastructure, um Patientenergebnisse nach der Operation genauer vorherzusagen und so die Patientenbehandlung zu verbessern.
“Es würde über 30 Stunden dauern, bis unsere Standardmaschinen ein Ensemblemodell für 2.000 Patienten trainiert hätten. Während unser Team größere Datensätze von über 30.000 Patienten anpackte, lieferte Oracle Cloud deutlich mehr Rechenleistung.”
Die University of California, Los Angeles (UCLA) ist eine öffentliche Universität, die in ihrer landgestützten Mission von Lehre, Forschung und öffentlichem Dienst verwurzelt ist. Im Rahmen ihrer laufenden orthopädischen Forschung nutzt die UCLA das ML-Tool AutoPrognosis (ML), das mehrere ML-Modelle gleichzeitig lernt und dann automatisch die besten Modellierungspipelines für medizinische Prognosen erstellt. Allerdings fehlten der UCLA die nötigen Rechenressourcen, um fortgeschrittene ML-Analysen über einen angemessenen Zeitraum durchzuführen. Nachdem die Universität auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) migriert war, profitierte das Team von leistungsstarkem Computing und kostengünstigen Cloud-Speicheroptionen. OCI-CPUs bieten einzigartig flexible und preisgünstige VM- und Bare-Metal-Instanzen, während On-Demand-Blockspeicher die Anforderungen an die Speicher-Workload der UCLA erfüllt.