Zephyrnet-logo

Creëer een proactief AWS-beheersysteem voor de gezondheidszorg

Datum:


Samengevat

In het zorgdomein wordt veel realtime data gegenereerd. Deze gegevens moeten worden gecontroleerd om voorspellingen en waarschuwingen voor zorgprofessionals te genereren. Handmatige controle van dergelijke gegevens is moeilijk. In dit codepatroon voegen we op AI gebaseerde voorspellingen toe en automatiseren we de monitoring van zorggegevens. Om IBM Cloud Pak for Data-technologie op AWS Cloud te demonstreren, hebben we de use case genomen van het voorspellen van cardiale gebeurtenissen op basis van realtime monitoring van de gezondheidsgegevens van patiënten.

Omschrijving

In dit codepatroon voor ontwikkelaars leert u een machine learning-model zonder code te bouwen op IBM Cloud Pak for Data, een streamingstroom te creëren op Amazon Web Services (AWS) Cloud en het model aan te roepen om in realtime voorspellingen te krijgen.

In dit codepatroon worden de volgende IBM-services gebruikt:

  • IBM Cloud Pak voor gegevens
  • Watson Studio
  • IBM SPSS Modeler (geleide machine learning)
  • Watson-machine learning

AWS-services die in het codepatroon worden gebruikt:

  • AWS IAM-rollen
  • Amazon Kinesis
  • AWS Lambda-functies
  • Amazon Cloud Watch
  • Amazon S3

Nadat u het codepatroon hebt voltooid, weet u hoe u:

  • Een AWS S3-bucket maken
  • Maak een gebeurtenismelding voor de S3-bucket om functies te activeren voor het toevoegen van gegevens aan de bucket
  • IAM-rollen maken voor AWS
  • Maak een Lambda-producerfunctie om de gegevens van de S3-bucket te coderen en naar Amazon Kinesis te verzenden
  • Maak een machine learning-model met IBM SPSS Modeler op IBM Cloud Pak for Data
  • Implementeer het machine learning-model op IBM Cloud Pak for Data en zorg ervoor dat de API's het model aanroepen
  • Maak een Lambda-consumentenfunctie om de streaminggegevens van Amazon Kinesis te decoderen en stuur deze naar het model om voorspellingen te krijgen
  • Bekijk de realtime voorspellingen van IBM Cloud Pak for Data in Amazon CloudWatch

Iedereen die AWS gebruikt, kan het machine learning-model van IBM Cloud Pak for Data Watson naadloos aansluiten op hun stroom.

Stroom

Afbeelding toont diagram van stappen door de stroom

  1. Gezondheidszorggegevens worden in een S3-bucket op AWS gedumpt.
  2. Een producer Lambda-functie wordt geactiveerd om de gegevens te versleutelen en naar AWS Kinesis te streamen.
  3. Een machine learning-model wordt getraind in Watson Studio op IBM Cloud Pak for Data met behulp van IBM SPSS Modeler, en het model wordt geïmplementeerd in Watson Studio.
  4. Een Lambda-functie voor consumenten leest de gegevens uit Amazon Kinesis-streams.
  5. De consumentenfunctie roept het model van Watson Studio op met de gegevens die zijn ontvangen van Amazon Kinesis-streams.
  6. De gegevens die worden gestreamd van Amazon Kinesis, samen met de voorspellingen die zijn ontvangen van Watson Studio, worden vervolgens gevisualiseerd in AWS CloudWatch.

Instructies

Klaar om het eens te proberen? Krijg gedetailleerde instructies in de README het dossier. In deze instructies wordt uitgelegd hoe u:

  1. Maak een S3-bucket
  2. Een Amazon Kinesis-stream maken
  3. Een IAM-rol maken voor AWS
  4. Produceer Lambda-functie maken
  5. Maak een gebeurtenismelding voor de S3-bucket
  6. Bouw en implementeer een machine learning-model van Watson, implementeer het model in Watson en kopieer het Watson machine learning-token
  7. Lambda-functie voor consumenten maken
  8. Gegevens uploaden naar S3-bucket
  9. Bekijk logboeken in CloudWatch
spot_img

Laatste intelligentie

spot_img