У сучасному світі охорона здоров'я все більше залежить від машинного навчання (МН). Від прогнозування захворювань до покращення діагностики, МН трансформує результати охорони здоров'я. Однак кожен проект МН починається з одного наріжного каменю: якісних наборів даних охорони здоров'я для машинного навчання.
У цьому блозі ми зібрали безкоштовні та відкриті набори медичних даних та набори даних охорони здоров'я для машинного навчання з таких категорій, як загальна охорона здоров'я, медична візуалізація, геноміка та лікарні. Незалежно від того, чи ви дослідник, чи розробник, ці набори даних допоможуть вам створити надійні та інноваційні моделі охорони здоров'я.
Що таке набори даних охорони здоров'я?
Медичний набір даних про охорону здоров'я – це колекція інформації, пов'язаної зі здоров'ям, як-от медичні записи пацієнтів, результати лабораторних досліджень, медичні зображення або історії лікування. Ці колекції, які часто називають наборами даних про охорону здоров'я або медичними наборами даних, організовані в сховища даних, призначені для досліджень, охорони здоров'я та клінічного використання.
Ці набори даних використовуються для вивчення захворювань, покращення методів лікування та розробки інструментів, таких як моделі штучного інтелекту, для кращої діагностики та догляду. Багато наборів даних про охорону здоров'я містять анонімні дані, пов'язані зі здоров'ям, що гарантує захист конфіденційності пацієнтів, водночас дозволяючи проводити цінні дослідження та аналіз.
Вони відіграють ключову роль у просуванні досліджень та покращенні результатів лікування пацієнтів.
Важливість наборів даних охорони здоров’я для навчання вашої моделі машинного навчання
Набори даних охорони здоров'я – це колекції інформації про пацієнтів, такої як медичні записи, діагнози, методи лікування, генетичні дані та деталі способу життя. Наука про дані відіграє вирішальну роль в аналізі цих наборів даних охорони здоров'я, дозволяючи дослідникам виявляти корисну інформацію та стимулювати інновації в догляді за пацієнтами. Вони дуже важливі в сучасному світі, де штучний інтелект використовується все частіше. Ось чому: Набори даних для порівняння є важливими для оцінки та порівняння ефективності моделей машинного навчання в охороні здоров'я, особливо під час оцінки наборів даних охорони здоров'я для машинного навчання в різних установах.
[Читайте також: Чому набори даних охорони здоров'я важливі для формування майбутнього медичного штучного інтелекту ]
Розуміння здоров'я пацієнта:
Набори даних Medical Note дають лікарям повну картину стану здоров’я пацієнта. Наприклад, дані про історію хвороби, ліки та спосіб життя пацієнта можуть допомогти передбачити, чи може він отримати хронічне захворювання. Це дозволяє лікарям вчасно втрутитися та скласти план лікування саме для цього пацієнта.
Допомога в медичних дослідженнях:
Вивчаючи набори даних охорони здоров'я, медичні дослідники можуть з'ясувати, як лікують онкохворих та як вони одужують. Вони можуть знайти методи лікування, які найкраще працюють у реальному світі. Наприклад, вивчаючи зразки пухлин у біобанках, дослідники часто аналізують експресію генів та використовують набори даних, пов'язані з певними типами пухлин та профілями генів, щоб зрозуміти прогресування раку, а також те, як певні мутації та ракові білки реагують на різні методи лікування. Такий підхід, заснований на даних, допомагає виявити тенденції, які призводять до кращих результатів лікування пацієнтів.
Краща діагностика та лікування:
Інструменти на базі штучного інтелекту використовують набори даних медичної діагностики, які можуть включати життєво важливі показники, такі як частота серцевих скорочень та артеріальний тиск, для виявлення закономірностей, які допомагають лікарям ефективніше діагностувати та лікувати захворювання. У радіології штучний інтелект може швидко виявляти аномалії на скануваннях із вражаючою точністю, що дозволяє виявляти захворювання раніше. Оскільки ці набори даних продовжують розвиватися, такі інновації, як анотації медичних зображень, ще більше вдосконалюють діагностичні процеси, а включення демографічних даних пацієнтів до цих наборів даних допомагає адаптувати діагностичні інструменти до різних груп населення, що призводить до кращих результатів охорони здоров'я пацієнтів.
Допомога ініціативам громадської охорони здоров'я:
Уявіть собі маленьке містечко, де фахівці охорони здоров'я використовували набори даних для відстеження спалахів грипу. Вони вивчили закономірності та виявили уражені райони. За допомогою цих даних вони розпочали цілеспрямовані кампанії з вакцинації та кампанії з медичної освіти. Такий підхід, заснований на даних, допоміг стримати грип. Такі набори даних також є важливими для боротьби з хворобами та для моніторингу тенденцій харчування дітей у сфері громадського здоров'я. Це показує, як набори даних охорони здоров'я можуть активно спрямовувати та покращувати ініціативи у сфері громадського здоров'я, причому відстеження харчування дітей є критично важливим компонентом багатьох наборів даних у сфері громадського здоров'я.
Джерела клінічних даних
Клінічні дані формують основу сучасних наборів даних охорони здоров'я, пропонуючи вичерпний набір інформації, що сприяє розвитку догляду за пацієнтами та медичних досліджень. Ці дані отримуються з різних каналів, включаючи електронні медичні записи (ЕМК), медичну візуалізацію та геномне секвенування. Всесвітня організація охорони здоров'я (ВООЗ) курує глобальне сховище даних про здоров'я, надаючи доступ до клінічних даних із систем охорони здоров'я по всьому світу. Це багатство даних про здоров'я дозволяє дослідникам проводити аналітику охорони здоров'я, виявляючи цінну інформацію про характер захворювань, ефективність лікування та результати лікування пацієнтів.
Спеціалізовані набори даних, такі як Ініціатива нейровізуалізації хвороби Альцгеймера (ADNI) та Атлас геному раку (TCGA), ще більше збагачують ландшафт, пропонуючи детальні клінічні дані про прогресування захворювання, генетичні маркери та терапевтичні реакції. Ці ресурси відіграють важливу роль у розробці моделей машинного навчання, які можуть прогнозувати клінічні результати, персоналізувати лікування та зрештою покращувати результати лікування пацієнтів, одночасно знижуючи витрати на охорону здоров'я. Використовуючи таку комплексну колекцію клінічних даних, галузь охорони здоров'я краще оснащена для вирішення глобальних проблем охорони здоров'я та стимулювання інновацій у медичних дослідженнях.
[Читайте також: Роль мультимодальних медичних наборів даних у просуванні досліджень штучного інтелекту ]
Ознайомтеся з 22 відкритими та безкоштовними наборами даних для вивчення медицини та наук про життя
Відкриті набори даних у сфері охорони здоров'я є важливими для належної роботи будь-якої моделі машинного навчання. Багато відкритих наборів даних отримано з великих баз даних охорони здоров'я, що підтримуються національними інститутами та організаціями соціальних служб. Машинне навчання вже використовується в науках про життя, охороні здоров'я та медицині, і воно демонструє чудові результати. Воно допомагає прогнозувати захворювання та розуміти, як вони поширюються. Машинне навчання також дає ідеї щодо того, як ми можемо належним чином піклуватися про хворих, літніх та нездорових людей у громаді. Без якісних наборів даних ці моделі машинного навчання були б неможливими. Для фахівців курування наборів даних у сфері охорони здоров'я для машинного навчання може значно спростити експерименти та бенчмаркінг.
Загальне та громадське здоров'я:
- data.gov: фокусується на орієнтованих на США даних охорони здоров’я, які можна легко шукати за кількома параметрами. Набори даних призначені для покращення добробуту осіб, які проживають у США; однак ця інформація також може виявитися корисною для інших навчальних наборів у дослідженнях або додаткових областях охорони здоров’я.
- ВООЗ: пропонує набори даних, зосереджені навколо глобальних пріоритетів охорони здоров’я. Платформа містить зручну функцію пошуку та надає цінну інформацію разом із наборами даних для повного розуміння тем, що розглядаються.
- Re3Data: пропонує дані, що охоплюють понад 2,000 дослідницьких предметів, класифікованих за кількома широкими областями. Хоча не всі набори даних є у вільному доступі, платформа чітко вказує структуру та дозволяє легко здійснювати пошук на основі таких факторів, як комісія, вимоги до членства та обмеження авторського права.
- База даних смертності людей пропонує доступ до даних про рівень смертності, чисельність населення та різноманітну статистику охорони здоров’я та демографічну статистику для 35 країн.
- ЧДС: набори даних Child Health and Development Studies спрямовані на дослідження передачі хвороб і здоров’я від покоління до покоління. Він охоплює набори даних для дослідження не лише геномної експресії, але й впливу соціальних, екологічних і культурних факторів на захворювання та здоров’я.
- Виклик Merck Molecular Activity: представлені набори даних, розроблені для сприяння застосуванню машинного навчання у відкритті ліків шляхом імітації потенційних взаємодій між різними комбінаціями молекул.
- Проект 1000 Геноми: Містить дані секвенування 2,500 осіб із 26 різних популяцій, що робить його одним із найбільших доступних сховищ геному. Доступ до цієї міжнародної співпраці можна отримати через AWS. (Зверніть увагу, що гранти доступні для геномних проектів.)
Набори медичних зображень для наук про життя, охорони здоров'я та медицини:
- Відкрийте Neuro: Як безкоштовна та відкрита платформа, OpenNeuro ділиться широким спектром медичних зображень, включаючи дані МРТ, МЕГ, ЕЕГ, iEEG, ECoG, ASL та ПЕТ. Завдяки 563 наборам медичних даних, які охоплюють 19,187 XNUMX учасників, він є безцінним ресурсом для дослідників і медичних працівників.
- оазис: Цей набір даних, що походить від Серії досліджень зображень із відкритим доступом (OASIS), спрямований на безкоштовне надання даних нейровізуалізації для громадськості на користь наукової спільноти. Він охоплює 1,098 суб’єктів під час 2,168 сеансів МР та 1,608 сеансів ПЕТ, пропонуючи велику кількість інформації для дослідників.
- Ініціатива нейровізуалізації хвороби Альцгеймера: Ініціатива нейровізуалізації хвороби Альцгеймера (ADNI) демонструє дані, зібрані дослідниками з усього світу, які прагнуть визначити прогресування хвороби Альцгеймера. Набір даних включає повну колекцію зображень МРТ і ПЕТ, генетичну інформацію, когнітивні тести, біомаркери ліквору та крові, що полегшує багатогранний підхід до розуміння цього складного захворювання.
- МІМІК-IIIКомплексна база даних пацієнтів відділення інтенсивної терапії, включаючи звіти візуалізації та клінічну інформацію, доступна через MIMIC-III. Цей анонімний ресурс підтримує дослідження в галузі інтенсивної терапії та прогнозне моделювання.
- ГекспертДля автоматизованої інтерпретації рентгенівських знімків грудної клітки CheXpert надає величезний набір даних, що містить понад 224,000 XNUMX зображень рентгенівських знімків грудної клітки з позначками невизначеності. Він відіграє вирішальну роль у радіологічних дослідженнях та виявленні захворювань.
- HAM10000HAM10000, що сприяє розвитку дерматологічних досліджень та прогнозуванню раку шкіри, пропонує 10,000 XNUMX дерматоскопічних зображень для виявлення пігментних уражень шкіри.
Лікарняні набори даних:
- Каталог даних провайдера: доступ і завантаження повних наборів даних постачальників у таких сферах, як установи для діалізу, практики лікарів, медичні послуги вдома, догляд у хоспісах, лікарні, стаціонарна реабілітація, лікарні для тривалого догляду, будинки престарілих з реабілітаційними послугами, витрати на візит до лікаря та довідники постачальників.
- Проект витрат і використання охорони здоров'я (HCUP): Ця всеохоплююча загальнонаціональна база даних була створена для виявлення, відстеження та аналізу національних тенденцій у використанні медичних послуг, доступі до них, оплаті, якості та результатах. Кожен набір медичних даних у HCUP містить інформацію на рівні зустрічі про всі перебування пацієнтів, відвідування відділень невідкладної допомоги та амбулаторні операції в лікарнях США, надаючи велику кількість даних для дослідників і політиків.
- База даних реанімації MIMIC: Цей відкрито доступний набір медичних даних, розроблений Массачусетським технологічним інститутом для цілей обчислювальної фізіології, містить деідентифіковані дані про стан здоров’я понад 40,000 XNUMX пацієнтів інтенсивної терапії. Набір даних MIMIC є цінним ресурсом для дослідників, які вивчають інтенсивну допомогу та розробляють нові обчислювальні методи.
Набори даних раку:
- КТ медичні зображення: розроблений для полегшення альтернативних методів дослідження тенденцій у даних КТ-зображень, цей набір даних містить КТ-сканування онкологічних пацієнтів, зосереджуючись на таких факторах, як контраст, модальність і вік пацієнта. Дослідники можуть використовувати ці дані для розробки нових методів візуалізації та аналізу закономірностей діагностики та лікування раку.
- Міжнародна співпраця зі звітності про рак (ICCR)Медичні набори даних у ICCR були розроблені та надані для просування підходу до звітності про рак, що базується на доказах, у всьому світі. Стандартизуючи звітність про рак, ICCR прагне покращити якість та порівнянність даних про рак між установами та країнами.
- Захворюваність на рак SEER: ці дані щодо раку, надані урядом США, сегментовані з використанням основних демографічних ознак, таких як раса, стать і вік. Набір даних SEER дозволяє дослідникам досліджувати захворюваність на рак і показники виживаності в різних підгрупах населення, інформуючи про ініціативи громадської охорони здоров’я та пріоритети досліджень.
- Набір даних про рак легенів: цей безкоштовний набір даних містить інформацію про випадки раку легенів, починаючи з 1995 року. Дослідники можуть використовувати ці дані для вивчення довгострокових тенденцій захворюваності на рак легенів, лікування та результатів, а також для розробки нових діагностичних і прогностичних засобів.
Додаткові ресурси для даних охорони здоров’я:
- Згорнути: універсальний репозиторій наборів даних – Kaggle залишається видатною платформою для широкого спектру наборів даних, не обмежуючись сектором охорони здоров’я. Kaggle — ідеальний ресурс для тих, хто займається різними предметами або потребує різноманітних наборів даних для навчання моделі.
- Subreddit: Скарбниця, керована спільнотою. Правильні обговорення субредітів можуть стати золотою жилою для відкритих наборів даних. Для нішевих або конкретних запитів, які не розглядаються публічними наборами даних, спільнота Reddit може знайти відповідь.
Плюси та мінуси платформ даних з відкритим доступом
Платформи даних з відкритим доступом надають безцінні ресурси для дослідників, сприяючи інноваціям, співпраці та економічно ефективному доступу до даних охорони здоров'я. Однак такі проблеми, як проблеми з якістю даних, проблеми конфіденційності та технічні бар'єри, можуть обмежувати їхню ефективність. Балансування цих переваг і недоліків є важливим для максимального використання їхнього потенціалу у просуванні досягнень у дослідженнях у сфері охорони здоров'я.
| Плюси | мінуси |
|---|---|
| Доступність: Вільно доступні набори даних полегшують дослідникам та фахівцям з обробки даних доступ до цінної інформації. | Проблеми з якістю данихНабори даних з відкритим доступом можуть бути нестандартизованими або містити неповні чи застарілі дані. |
| СпівпрацяЗаохочує міжгалузеву та міждисциплінарну співпрацю в галузі досліджень та інновацій. | Захист конфіденційностіНавіть анонімізовані набори даних можуть становити ризик повторної ідентифікації конфіденційної інформації. |
| інноваціяСтимулює розробку моделей та інструментів машинного навчання для аналітики та досліджень у сфері охорони здоров'я. | Обмежена сфера застосуванняДеякі набори даних можуть не відображати різноманітні групи населення або не охоплювати всі необхідні сфери охорони здоров'я. |
| Економічно ефективнимЗабезпечує економію коштів, надаючи безкоштовні ресурси, усуваючи потребу в дорогих власних даних. | Надмірне використання синтетичних данихЗначна залежність від синтетичних даних може призвести до неточностей або упередженості в моделях. |
| Обмін знаннямиСприяє прозорості та пришвидшує поширення результатів досліджень. | Технічні бар'єриДоступ до великих наборів даних та їх аналіз може вимагати передових технічних навичок та ресурсів. |
Якість та безпека даних у медичних наборах даних
Підтримка високих стандартів якості та безпеки даних є надзвичайно важливою під час роботи з медичними наборами даних. Забезпечення якості даних включає ретельні процеси перевірки та очищення для усунення помилок і невідповідностей, що є важливим для отримання надійних результатів досліджень. Щодо безпеки, то такі надійні заходи, як шифрування, контроль доступу та безпечне зберігання, мають вирішальне значення для захисту конфіденційної медичної інформації.
Деідентифікація наборів даних є ключовою практикою, яка дозволяє дослідникам використовувати деідентифіковані медичні дані для аналітики, зберігаючи при цьому конфіденційність пацієнтів. Передові методи, такі як біомедичне семантичне індексування, ще більше підвищують зручність використання та точність медичних наборів даних, полегшуючи упорядкування та отримання відповідної інформації. Надаючи пріоритет якості та безпеці даних, заклади охорони здоров'я можуть сприяти довірі, підтримувати дотримання вимог та забезпечувати безпечне та ефективне використання медичних наборів даних для досліджень та інновацій.
Прискорюйте свої проекти штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я за допомогою преміальних, готових до використання медичних наборів даних Shaip
Набір даних розмов лікаря та пацієнта
Наші набори даних містять аудіофайли розмов між лікарями та пацієнтами щодо їхнього здоров'я та планів лікування. Файли охоплюють 31 різну медичну спеціальність і можуть бути включені до наборів даних охорони здоров'я для машинного навчання, що зосереджено на мовленні та клінічному розумінні.
Що включено?
- 257,977 XNUMX годин аудіо диктування справжнього лікаря для навчання моделей мовлення медичного працівника
- Аудіо з різних пристроїв, таких як телефони, цифрові диктофони, мовні мікрофони та смартфони
- Аудіо та стенограми з особистою інформацією видалено відповідно до законів про конфіденційність
Набір даних зображень КТ
Ми пропонуємо першокласні набори даних зображень КТ для досліджень і медичної діагностики. Ми маємо тисячі високоякісних зображень реальних пацієнтів, оброблених за допомогою новітніх технологій. Наші набори даних допомагають лікарям і дослідникам краще зрозуміти різні проблеми зі здоров’ям, такі як рак, розлади мозку та хвороби серця.
Дані вказують на те, що найпоширенішими є КТ грудної клітки (6000) і голови (4350), причому значна кількість сканувань також виконується черевної порожнини, таза та інших частин тіла. Таблиця також показує, що певні спеціалізовані сканування, такі як КТ Covid HRCT та ангіолегеневе дослідження, в основному проводяться в Індії, Азії, Європі та інших країнах.
Набір даних електронних медичних записів (EHR).
Електронні медичні записи (EHR) — це цифрові версії історії хвороби пацієнта. Вони містять таку інформацію, як діагнози, ліки, плани лікування, дати щеплень, алергії, медичні зображення (наприклад, комп’ютерна томографія, магнітно-резонансна томографія та рентген), лабораторні дослідження тощо.
Функції нашого готового до використання набору даних EHR:
- Понад 5.1 мільйона записів і аудіофайлів лікарів, що охоплюють 31 медичну спеціальність
- Автентичні медичні записи ідеально підходять для навчання клінічному НЛП та іншим моделям ШІ документів
- Метадані, включаючи анонімний MRN, дати прийому та виписки, тривалість перебування, стать, клас пацієнта, платник, фінансовий клас, стан, порядок виписки, вік, DRG, опис DRG, відшкодування, AMLOS, GMLOS, ризик смертності, тяжкість захворювання, групер, і поштовий індекс лікарні
- Записи, що охоплюють усі класи пацієнтів: стаціонарні, амбулаторні (клінічні, реабілітаційні, повторні, хірургічні денні) та невідкладна допомога
- Документи з ідентифікаційною інформацією (PII), відредагованою відповідно до вказівок HIPAA Safe Harbor
Набір даних зображень МРТ
Ми надаємо високоякісні набори даних зображень МРТ для підтримки медичних досліджень і діагностики. Наша обширна колекція містить тисячі зображень із високою роздільною здатністю реальних пацієнтів, усі вони оброблені за допомогою передових методів. Використовуючи наші набори даних, медичні працівники та дослідники можуть поглибити своє розуміння широкого спектру захворювань, що зрештою призведе до покращення результатів лікування пацієнтів.
Набір даних МРТ-зображень різних частин тіла, причому хребет і мозок мають найбільшу кількість по 5000 кожен. Дані розподіляються по Індії, Центральній Азії та Європі та регіонам Центральної Азії.
Набір даних рентгенівських зображень
Найякісніші набори даних рентгенівських зображень для досліджень і медичної діагностики. У нас є тисячі зображень реальних пацієнтів із високою роздільною здатністю, оброблених із застосуванням новітніх технологій. За допомогою Shaip ви можете отримати доступ до надійних медичних даних, щоб покращити дослідження та результати пацієнтів.
Розподіл набору рентгенівських даних по різних частинах тіла, причому грудна клітка має найбільшу кількість – 1000 у Центральній Азії. Нижні та верхні кінцівки мають загальну кількість 850 кожна, розподілених між регіонами Центральної Азії та Центральної Азії та Європи.
Висновок
Підсумовуючи, набори даних охорони здоров'я є безцінним ресурсом для покращення результатів лікування пацієнтів, зниження витрат на охорону здоров'я та розвитку як медичних, так і медичних досліджень. Використовуючи різноманітні джерела клінічних даних, включаючи електронні медичні карти, медичну візуалізацію та глобальні репозиторії даних, фахівці з обробки даних та дослідники можуть створювати потужні моделі машинного навчання, які прогнозують прогресування захворювання та виявляють пацієнтів групи ризику. Платформи даних з відкритим доступом та проекти використання надають додаткові можливості для аналізу витрат на охорону здоров'я та їх використання, пропонуючи цінну інформацію, яка інформує про політику та практику.
Забезпечення якості та безпеки наборів медичних даних є важливим для підтримки довіри та досягнення надійних результатів. Оскільки галузь охорони здоров'я продовжує впроваджувати інновації, засновані на даних, відповідальне використання медичних наборів даних буде ключовим фактором для підвищення рівності в охороні здоров'я, оптимізації витрат на охорону здоров'я та її використання, а також забезпечення кращих результатів для всіх. Надаючи пріоритет доступності, якості даних та безпеці, ми можемо розкрити весь потенціал наборів медичних даних та сформувати світле майбутнє для аналітики охорони здоров'я та медичних досліджень.
Питання та відповіді
Запитання: Що таке набори даних охорони здоров'я та чому вони важливі для машинного навчання в охороні здоров'я?
Коротка відповідь: Набори даних про охорону здоров'я – це організовані колекції інформації, пов'язаної зі здоров'ям, такої як записи пацієнтів, результати лабораторних досліджень, медичні зображення та історії лікування, які часто анонімізуються для захисту конфіденційності. Вони є основою для створення, порівняння та аналізу моделей машинного навчання. Забезпечуючи такі завдання, як прогнозування захворювань, підтримка діагностики, персоналізація лікування та моніторинг громадського здоров'я, ці набори даних стимулюють інновації в дослідженнях та покращують результати лікування пацієнтів.
Запитання: Які типи безкоштовних та відкритих наборів даних про охорону здоров'я виділено, і чи можете ви навести приклади з кожної категорії?
Коротка відповідь: у статті набори даних групуються в кілька категорій:
- Загальне та громадське здоров'я: data.gov (дані про здоров'я США), набори даних ВООЗ (глобальні пріоритети охорони здоров'я), Re3Data (реєстр різних дисциплін), База даних про смертність людини, CHDS, Merck Molecular Activity Challenge, проект «1000 геномів».
- Медична візуалізація: OpenNeuro (МРТ, МЕГ, ЕЕГ тощо), OASIS (нейровізуалізація), ADNI (візуалізація хвороби Альцгеймера, генетика, біомаркери), MIMIC-III (дані відділення інтенсивної терапії зі звітами візуалізації), CheXpert (рентген грудної клітки), HAM10000 (дерматологічні зображення).
- Набори даних лікарень: Каталог даних постачальників CMS, HCUP (загальнонаціональне використання, витрати, результати), База даних інтенсивної терапії MIMIC (анонімні дані відділень інтенсивної терапії).
- Набори даних про рак: медичні зображення КТ (комп'ютерна томографія раку), ICCR (стандартизована звітність про рак), захворюваність на рак SEER, набір даних про рак легень.
- Додаткові ресурси: Kaggle (широкий репозиторій) та subreddit r/datasets (посилання зі спільноти).
Запитання: Як платформи даних з відкритим доступом можуть допомогти моїм дослідженням, і на які поширені недоліки слід звернути увагу?
Коротка відповідь: переваги включають доступність, співпрацю, інновації, економію коштів та обмін знаннями. Поширеними проблемами є проблеми з якістю даних (неповні або застарілі дані), проблеми конфіденційності (ризик повторної ідентифікації), обмежений обсяг або репрезентативність, надмірна залежність від синтетичних даних та технічні бар'єри для обробки великих наборів даних. Балансування цих компромісів є ключем до успішного використання.
Запитання: Які найкращі практики рекомендує стаття для забезпечення якості даних та конфіденційності під час роботи з медичними наборами даних?
Коротка відповідь: Зосередьтеся на ретельній перевірці та очищенні, щоб усунути помилки та невідповідності; використовуйте надійні засоби контролю безпеки, такі як шифрування, керування доступом та безпечне сховище; та застосовуйте деідентифікацію, щоб забезпечити аналітику, захищаючи при цьому конфіденційність пацієнтів. Такі методи, як біомедичне семантичне індексування, можуть покращити організацію, пошук та загальну зручність використання набору даних.
Запитання: Які преміальні, готові до використання набори даних пропонує Shaip, і що вони включають?
Коротка відповідь: Shaip надає кураторські медичні набори даних з аудіо, зображень та електронних медичних карток:
- Клінічне аудіо: 257 977 годин реальних диктатів лікарів з 31 спеціальності; записи з телефонів, цифрових диктофонів, мовних мікрофонів та смартфонів; стенограми з видаленою особистою інформацією відповідно до законів про конфіденційність.
- КТ: тисячі високоякісних сканувань; найпоширенішими є знімки грудної клітки (6000) та голови (4350); спеціалізовані сканування (наприклад, КТ, КТ високого тиску Covid, ангіопульмональна томографія) відзначені в Індії, Азії, Європі та інших країнах.
- Електронна медична карта: понад 5.1 мільйона записів та аудіозаписів лікарів за 31 спеціальністю; багаті метадані (наприклад, анонімізований MRN, дати, LOS, демографічні дані, платник/фінансовий клас, деталі DRG, відшкодування, ризик/тяжкість, поштовий індекс лікарні); охоплює всі категорії пацієнтів (стаціонарні, амбулаторні, невідкладні); особиста інформація відредагована відповідно до HIPAA Safe Harbor.
- МРТ: Тисячі зображень високої роздільної здатності; хребет і головний мозок мають найбільшу кількість (по 5000 кожного); дані охоплюють Індію, Центральну Азію та Європу, а також Центральну Азію.
- Рентген: тисячі зображень високої роздільної здатності; грудна клітка має найбільшу кількість (1000) у Центральній Азії; нижні та верхні кінцівки загалом по 850, розподілені між Центральною Азією та Центральною Азією та Європою.
