UCLAの研究者、OCIの機械学習を手術結果の予測に役立てる

この大学は、Oracle Cloud Infrastructureを活用して、手術後の患者の転帰をより正確に予測することで、患者の治療を改善しています。

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2,000人の患者のためのアンサンブル・モデルを訓練するには、30時間以上かかります。私たちのチームが30,000人以上の患者の大規模なデータセットに取り組んだことで、Oracle Cloudの計算能力は大幅に向上しました。

Dr. Akash A.ShahUCLAメディカル・センター、整形外科部門

カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)は、教育、研究、公共サービスに関するランド・グラントの使命に根ざした公立大学です。UCLAでは、進行中の整形外科研究の一環として、複数の機械学習(ML)モデルを同時に学習し、病気の経過予想に最適なモデリング・パイプラインを自動的に作成するAutoPrognosis MLツールを使用しています。しかし、UCLAには、合理的なスケジュールで高度なML分析を実行するために必要なコンピューティングのリソースがありませんでした。この大学がOracle Cloud Infrastructure(OCI)に移行した後、チームはハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)と低コストのクラウド・ストレージ・オプションを利用できるようになりました。OCI CPUは、独自の柔軟性を持つコスト・パフォーマンスの高い仮想マシンとベアメタル・インスタンスを提供します。また、オンデマンドのブロック・ストレージにより、UCLAのストレージ・ワークロード要件に対応できます。

公開日:2023年12月20日