Les chercheurs d'UCLA utilisent le machine learning sur OCI pour mieux prévoir les résultats chirurgicaux
L'université s'appuie sur Oracle Cloud Infrastructure pour prévoir plus précisément les résultats post-intervention pour les patients, ce qui permet d'améliorer leurs traitements.
“Il faudrait plus de 30 heures à nos machines standard pour entraîner un modèle d'ensemble pour 2 000 patients. Comme notre équipe devait traiter des ensembles de données plus volumineux de plus de 30 000 patients, Oracle Cloud nous a fourni une puissance de calcul considérablement accrue.”
L'Université de Californie à Los Angeles (UCLA) est une université publique ancrée dans sa mission d'enseignement, de recherche et de service public.Dans le cadre de ses recherches orthopédiques, l'UCLA utilise l'outil d'autopronostic par machine learning (ML), qui apprend simultanément plusieurs modèles de ML, puis crée automatiquement les meilleurs pipelines de modélisation pour le pronostic médical. Cependant, UCLA ne disposait pas des ressources de calcul nécessaires pour effectuer des analyses avancées par ML sur une période raisonnable. Après avoir migré vers Oracle Cloud Infrastructure (OCI), l'équipe de l'université a pu bénéficier d'options de calcul hautes performances et d'un stockage cloud à faible coût. Les processeurs d'OCI offrent des instances de machine virtuelle et Bare Metal flexibles et économiques, tandis que le stockage par blocs à la demande répond aux besoins des charge de travail de stockage d'UCLA.