Contexte Métier
Un hôpital analyse un grand volume de notes cliniques historiques pour détecter des combinaisons de symptômes grippaux. Ce test de charge vérifie la stabilité de l'action et l'efficacité du multi-threading sur un jeu de données plus vaste.
À propos du Set : boolRule
Extraction de règles booléennes pour la classification.
Découvrir toutes les actions de boolRule Préparation des Données
Simulation d'un jeu de données de 10 000 patients avec symptômes aléatoires pour créer du volume.
Copié !
| 1 | |
| 2 | DATA mycas.patients_symptomes; |
| 3 | LENGTH symptome $10; |
| 4 | DO i=1 to 10000; |
| 5 | patient_uid=i; |
| 6 | symptome='fievre'; |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | symptome='toux'; |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | |
| 12 | RUN; |
| 13 | |
| 14 | DATA mycas.regles_maladies; |
| 15 | INPUT _ruleid_ $ _term_ $; |
| 16 | DATALINES; |
| 17 | GRIPPE fievre GRIPPE toux ; |
| 18 | |
| 19 | RUN; |
| 20 |
Étapes de réalisation
1
Exécution de l'action avec l'option nThreads forcée à 4 pour tester le parallélisme.
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | boolRule.brScore / TABLE={name='patients_symptomes'} ruleTerms={name='regles_maladies'} docId='patient_uid' termId='symptome' nThreads=4 casOut={name='resultats_sante', replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Résultat Attendu
L'action doit s'exécuter rapidement sans erreur mémoire. La table 'resultats_sante' doit être générée et contenir les alertes 'GRIPPE' pour les patients correspondants. Le journal doit confirmer l'utilisation des threads.