医療のユース・ケースの確認

Jupyter NotebookをアップロードしてOracle Cloud Infrastructure Data Scienceサービスで直接使用することで、ヘルスケア・マシン学習モデルのトレーニングとデプロイメントの3つの例のユースケースをご紹介します。

OCIデータ・サイエンス・サービスのプロビジョニング

Oracle Cloud Infrastructure Resource ManagerおよびTerraformを使用してOracle Cloud Infrastructure Data Scienceをプロビジョニングします。

1. GitHubに進みます。
2. リポジトリをローカル・コンピュータにクローニングまたはダウンロードします。
3. Readmeの手順を確認して実行します。
4. ユーザーをグループDataScienceGroupに割り当ててサービスにアクセスします。

OCI データ・サイエンス・サービスのノートブック例の使用

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)でJupyter Notebookセッションを作成し、Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceサービス・ヘルスケア・モデルを確認します。GitHubのリポジトリには、OCI データ・サイエンス・サービスおよびAIサービスの様々な機能を紹介するデモ、チュートリアルおよびコード例が用意されています。

次の機械学習ヘルスケア・モデルをダウンロードできます。

• 心筋信号に基づいて胎児の健康を予測します。
• パーキンソン病を音声特性の変化から予測。
• 生物細胞画像特性から乳がんを予測します。

1. OCIコンソールにログインします。
2. 「アナリティクスとAI」にナビゲートし、「データ・サイエンス」をクリックし、選択したコンパートメントで「プロジェクトの作成」をクリックします。
3. プロジェクトを選択し、「ノートブック・セッションの作成」をクリックします。
4. プロンプトに従って、このセッションに使用するマシンの名前とシェイプを定義します。デフォルトのブロック・ストレージで十分です。
5. 「開く」ボタンをクリックして、OCI データ・サイエンス・ノートブック・セッションを起動します。
   ランチャは、Jupyter Notebookインタフェースのデフォルト・ページとして開きます。
6. 下にスクロールして「端末」アイコンをクリックして、新しい端末ウィンドウを起動します。
7. 次のコマンドを使用して、汎用の機械学習conda環境をインストールします。

   odsc conda install -s generalml_p37_cpu_v1

8. GitHubからサンプル・ノートブックをダウンロードします。

   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. ファイル・ブラウザ・ペイン(左側)で、ノートブックをダブルクリックして探索します。
10. 起動時に、カーネルgeneralml_p37_cpu_v1 kernelを選択します。
11. トップ・メニュー・バーのアイコンを使用して各セルを実行して、ノートブックを参照します。

    各ノートブックは、一部のデータ探索ステップ、様々な機能のデータ・ビジュアライゼーション、モデル・トレーニングの準備のためのデータ変換、および最適なアルゴリズムを見積るために様々なモデルでのトレーニングを実施します。適切なモデルを選択してトレーニングすると、モデル・カタログに格納され、モデル・デプロイメントとしてデプロイされます。