Hilfe bei der Erforschung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen mit OCI-Anomalieerkennung

Einführung

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Anomaly Detection, ein erweiterter KI-Service, bietet Echtzeit- und Batch-Anomalieerkennung für univariate und multivariate Zeitreihendaten. Basierend auf proprietären Algorithmen kann OCI Anomaly Detection dabei helfen, Anomalien früher mit weniger Fehlalarmen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zu erkennen.

Unsere Lösung beschreibt, wie Elektrokardiogramm-Berichte (EKG) verwendet werden können, um eine musterbasierte Erforschung von kardiovaskulären Risiken in ausgewählten Demografien zu ermöglichen. Durch die Analyse von EKG-Berichten können Forscher Abweichungen identifizieren, die auftreten, und dann musterbasierte Forschung in großem Maßstab durchführen, um Risiken in ausgewählten Demografien zur weiteren Analyse zu untersuchen. Intelligente Datenvorverarbeitungstechniken helfen dabei, die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern, indem sie reale Datenfehler beheben.

Demo

Voraussetzungen und Einrichtung

1. Oracle Cloud-Account – Anmeldeseite
2. Oracle Cloud Infrastructure – Dokumentation
3. OCI Anomaly Detection – Dokumentation
4. OCI Object Storage – Dokumentation

Erste Schritte

• Praktischer Workshop mit schrittweiser Anleitung

Diese Lösung bietet ein einfaches Beispiel für die Verwendung von OCI Vision und anderen KI-Services. Dieses Beispiel dient zur Veranschaulichung und soll kein medizinisches Bildanalyse-Tool oder eine offizielle Diagnoseempfehlung eines medizinischen Fachmanns ersetzen.