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  Cloud-based Sepsis Prediction System with Machine Learning Hyperparameter Tuning Service 
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講者:國家高速網路與計算中心
日期:2019/09/25
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:09:37
觀看:129
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摘要:
敗血症是一種常見疾病,醫療費用非常昂貴,且對生命是會有致命的影響。敗血症的早期預測和抗生素的開始被廣泛認為是患者存活的重要決定因素。在這項工作中,本研究提出了一種新的敗血症精確度預測方法,稱為雲端敗血症預測系統,它利用雲端技術 - 容器計算資源,以及主流超參數調整方法,如 H...
敗血症是一種常見疾病,醫療費用非常昂貴,且對生命是會有致命的影響。敗血症的早期預測和抗生素的開始被廣泛認為是患者存活的重要決定因素。在這項工作中,本研究提出了一種新的敗血症精確度預測方法,稱為雲端敗血症預測系統,它利用雲端技術 - 容器計算資源,以及主流超參數調整方法,如 Hyperopt和 Optunity。最後,本研究將系統用於實際數據集 - MIMIC-III 臨床數據庫數據集。除了敗血症預測的準確性之外,所提出的系統還有其自動化參數調整和突破可調參數數量限制的能力。而要如何有效率的使用雲端計算建立敗血症預測系統?首先,用戶可以使用用戶友好且直接的界面來操作雲端敗血症預測系統,以進行模型訓練和超參數調整。其次,雲端敗血症系統內核接收來自用戶的訊號,然後將驅動超參數調整機制。每個訓練工作都是容器化中發送,由 Kubernetes 管理與分配。最後,所搭配提出的系統將找到最佳超參數建議。在這種情況下,期望預測結果可以達到98%的準確度,AUROC 可以高於0.8,由此可以驗證整個系統的可用性。

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