Esplora i casi d'uso del settore sanitario

Esplora tre esempi di casi d'uso di formazione e distribuzione del modello di apprendimento automatico per il settore sanitario caricando Jupyter Notebook e utilizzandolo direttamente con il servizio Oracle Cloud Infrastructure Data Science.

Esegui provisioning del servizio Data Science OCI

Eseguire il provisioning di Oracle Cloud Infrastructure Data Science utilizzando Oracle Cloud Infrastructure Resource Manager e Terraform.

1. Vai a GitHub.
2. Copiare o scaricare il repository sul computer locale.
3. Esaminare e seguire le istruzioni in Readme.
4. Assegnare l'utente al gruppo DataScienceGroup per accedere al servizio.

Utilizzare i notebook di esempio nel servizio Data Science OCI

Creare una sessione di Jupyter Notebook in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) per esplorare i modelli sanitari dei servizi di Oracle Cloud Infrastructure Data Science. Il repository in GitHub fornisce demo, esercitazioni e esempi di codice che evidenziano varie funzioni del servizio Data Science OCI e dei servizi AI.

Per il download sono disponibili i seguenti modelli sanitari basati sull'apprendimento automatico:

• Prevedere la salute dei feti in base ai segnali cardiotocogrammi.
• Prevedere il morbo di Parkinson dalle variazioni delle caratteristiche del linguaggio.
• Prevedere il cancro al seno dalle caratteristiche dell'immagine delle cellule biospy.

1. Eseguire il login alla console OCI.
2. Passare a Analitica e AI, fare clic su Data Science, quindi nel compartimento di propria scelta fare clic su Crea progetto.
3. Selezionare il progetto, quindi fare clic su Crea sessione notebook.
4. Seguire i prompt per definire un nome e la forma del computer da utilizzare per questa sessione. Lo storage a blocchi predefinito è sufficiente.
5. Fare clic sul pulsante Apri per avviare la sessione notebook di Data Science OCI.
   Il programma di avvio viene aperto come pagina predefinita nell'interfaccia di Jupyter Notebook.
6. Scorrere verso il basso e fare clic sull'icona Terminale per avviare una nuova finestra del terminale.
7. Installare un ambiente Conda di apprendimento automatico General Purpose con il comando:

   odsc conda install -s generalml_p37_cpu_v1

8. Scaricare i notebook di esempio da GitHub.

   wget https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oci-data-science-ai-samples/master/labs/healthcare-use-cases/Breast_Cancer.ipynb
   wget https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oci-data-science-ai-samples/master/labs/healthcare-use-cases/CTG_fetal_health.ipynb
   wget https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oci-data-science-ai-samples/master/labs/healthcare-use-cases/Parkinson.ipynb

9. Nel riquadro del browser file (sulla sinistra), fare doppio clic su un blocco appunti da esplorare.
10. All'avvio, selezionare il kernel generalml_p37_cpu_v1 kernel.
11. Sfogliare il notebook eseguendo ogni cella utilizzando l'icona sulla barra dei menu superiore.

    Ogni notebook supera alcuni passaggi di esplorazione dei dati, visualizzazione dei dati delle varie funzionalità, trasformazione dei dati per prepararsi alla formazione del modello e formazione su vari modelli per stimare l'algoritmo migliore. Una volta selezionato e addestrato, un modello appropriato viene memorizzato nel catalogo modelli e distribuito come distribuzione modello.