Explorar casos de uso de assistência médica

Explore três exemplos de casos de uso de treinamento e implantação de modelo de aprendizado de máquina de assistência médica, fazendo upload do Jupyter Notebook e usando-o diretamente com o serviço Oracle Cloud Infrastructure Data Science.

Provisionar o Serviço Data Science do OCI

Provisione o Oracle Cloud Infrastructure Data Science usando o Oracle Cloud Infrastructure Resource Manager e o Terraform.

1. Vá para GitHub.
2. Clone ou faça download do repositório para seu computador local.
3. Revise e siga as instruções no Readme.
4. Designe seu usuário ao grupo DataScienceGroup para acessar o serviço.

Usar os Notebooks de Exemplo no Serviço Data Science do OCI

Crie uma sessão do Jupyter Notebook no Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para explorar os modelos de assistência médica do serviço Oracle Cloud Infrastructure Data Science. O repositório em GitHub fornece demonstrações, tutoriais e exemplos de código que destacam vários recursos do serviço Data Science do OCI e dos serviços AI.

Os seguintes modelos de assistência médica de aprendizado de máquina estão disponíveis para download:

• Preveja a saúde dos fetos com base em sinais de cardiotocograma.
• Prever a doença de Parkinson a partir de variações nas características da fala.
• Preveja o câncer de mama a partir das características da imagem de células biossíacas.

1. Faça log-in na Console do OCI.
2. Navegue até Análise e IA, clique em Data Science e, no compartimento de sua escolha, clique em Criar Projeto.
3. Selecione o projeto e clique em Criar Sessão de Notebook.
4. Siga os prompts para definir um nome e a forma da máquina a ser usada para esta sessão. O armazenamento em blocos padrão é suficiente.
5. Clique no botão Abrir para iniciar a sessão de Notebook do OCI Data Science.
   O acionador é aberto como a página padrão na interface do Jupyter Notebook.
6. Role para baixo e clique no ícone Terminal para iniciar uma nova janela de terminal.
7. Instale um ambiente conda de aprendizado de máquina para fins gerais com o comando:

   odsc conda install -s generalml_p37_cpu_v1

8. Faça download dos notebooks de amostra em 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. No painel do navegador de arquivos (à esquerda), clique duas vezes em um notebook para explorar.
10. Na inicialização, selecione o kernel generalml_p37_cpu_v1 kernel.
11. Navegue no notebook executando cada célula usando o ícone na barra de menus superior.

    Cada notebook passa por algumas etapas de exploração de dados, visualização de dados dos diversos recursos, transformação de dados para se preparar para o treinamento de modelos e treinamento em vários modelos para estimar o melhor algoritmo. Depois que um modelo adequado é selecionado e treinado, ele é armazenado no Catálogo de Modelos e implantado como uma Implantação de Modelo.