Investigadores de UCLA utilizan el aprendizaje automático en OCI para ayudar a predecir los resultados quirúrgicos
La universidad utiliza Oracle Cloud Infrastructure para predecir con mayor precisión los resultados de los pacientes tras una intervención quirúrgica, lo que se traduce en un mejor tratamiento para los mismos.
“Nuestras máquinas estándar tardarían más de 30 horas en entrenar un modelo de conjunto para 2.000 pacientes. A medida que nuestro equipo abordaba conjuntos de datos más grandes de más de 30 000 pacientes, Oracle Cloud proporcionaba una potencia de cálculo significativamente mayor.”
La Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) es una universidad pública arraigada en su misión de enseñanza, investigación y servicio público.Como parte de su investigación ortopédica en curso, UCLA utiliza la herramienta de aprendizaje automático (ML) AutoPrognosis, que aprende varios modelos de ML simultáneamente y luego crea de forma automática los mejores pipelines de modelado para el pronóstico médico. Sin embargo, UCLA carecía de los recursos informáticos necesarios para realizar análisis avanzados de ML en un plazo razonable. Tras la migración de la universidad a Oracle Cloud Infrastructure (OCI), el equipo disfrutó de opciones de computación de alto rendimiento y almacenamiento en la nube de bajo costo. Las CPU de OCI proporcionan instancias de máquina virtual y hardware dedicado únicas, flexibles y rentables, mientras que el almacenamiento de bloques bajo demanda aborda los requisitos de carga de trabajo de almacenamiento de UCLA.