論文の概要: Optimization and Application of Cloud-based Deep Learning Architecture for Multi-Source Data Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12642v2
• Date: Sat, 04 Jan 2025 00:29:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:01:55.508099
• Title: Optimization and Application of Cloud-based Deep Learning Architecture for Multi-Source Data Prediction
• Title（参考訳）: マルチソースデータ予測のためのクラウドベースディープラーニングアーキテクチャの最適化と応用
• Authors: Yang Zhang, Fa Wang, Xin Huang, Xintao Li, Sibei Liu, Hansong Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,早期糖尿病予測のためのクラウドベースのディープラーニングシステムを開発した。 予測に基づく早期介入は、ターゲット人口の37.5%の糖尿病罹患率を減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.447815488813559
• License:
• Abstract: This study develops a cloud-based deep learning system for early prediction of diabetes, leveraging the distributed computing capabilities of the AWS cloud platform and deep learning technologies to achieve efficient and accurate risk assessment. The system utilizes EC2 p3.8xlarge GPU instances to accelerate model training, reducing training time by 93.2% while maintaining a prediction accuracy of 94.2%. With an automated data processing and model training pipeline built using Apache Airflow, the system can complete end-to-end updates within 18.7 hours. In clinical applications, the system demonstrates a prediction accuracy of 89.8%, sensitivity of 92.3%, and specificity of 95.1%. Early interventions based on predictions lead to a 37.5% reduction in diabetes incidence among the target population. The system's high performance and scalability provide strong support for large-scale diabetes prevention and management, showcasing significant public health value.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、AWSクラウドプラットフォームとディープラーニング技術の分散コンピューティング機能を活用して、糖尿病の早期予測のためのクラウドベースのディープラーニングシステムを開発し、効率的かつ正確なリスク評価を実現する。 このシステムはEC2 p3.8xlarge GPUインスタンスを使用してモデルトレーニングを加速し、トレーニング時間を93.2%削減し、予測精度94.2%を維持している。 Apache Airflowを使って自動データ処理とモデルトレーニングパイプラインを構築することで、システムは18.7時間以内にエンドツーエンドの更新を完了できる。 臨床応用では、89.8%の予測精度、92.3%の感度、95.1%の特異性を示す。 予測に基づく早期介入は、ターゲット人口の37.5%の糖尿病罹患率を減少させる。 システムの性能とスケーラビリティは、大規模な糖尿病の予防と管理を強力にサポートし、公衆の健康価値を著しく向上させる。

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