La solución
La plataforma vLifeplatform de Virtusa impulsada por AWS y el acceso y la optimización de los datos simulados almacenados en esta plataforma ayudaron al IBRI a probar las capacidades de análisis seguro y colaborativo para acelerar la investigación y la innovación:
- Cuadros de mando: Los cuadros de mando interactivos ofrecen información agregada en tiempo real a partir de los datos perfilados, y proporcionan gráficos y visualizaciones de autoservicio.
- Construcción de modelos de aprendizaje automático (ML): Se dispone de un acceso rápido y una transformación de una característica para permitir el aprendizaje automático y probar las precisiones de los modelos en todos los conjuntos de datos.
- Lago de datos sintético: Se almacenan cantidades masivas de datos y se accede a ellos rápidamente con la capacidad de soportar vistas de bases de datos pre-construidas que pueden ser consultadas instantáneamente.
- Carga de datos y control de calidad: Los archivos de datos colocados en el lago de datos se cargan automáticamente en la base de datos y las métricas de control de calidad se compilan automáticamente.
- Generador de datos simulados: Los datos simulados pueden mejorarse de forma iterativa para que coincidan con las características de los conjuntos de datos de HCE del mundo real, y el aprendizaje automático se utiliza para probar las correlaciones profundas (por ejemplo, complicaciones o variables clínicas) dentro de los datos "reales" frente a "simulados".
Servicios de AWS utilizados
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Amazon S3
- Amazonía Atenea
- Amazon CloudFront
- Amazon Redshift
- Amazon RDS
- Amazon ELB
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