Ліцензія. Високоякісні медичні дані для моделей AI та ML
Готові набори медичних/медичних даних для швидкого запуску вашого проекту AI в галузі охорони здоров’я
Підключіть джерело даних, яке вам не вистачало сьогодні
Медичні та медичні набори даних для машинного навчання
Аудіодані під диктант лікаря
Наш анонімний набір даних для охорони здоров'я містить аудіофайли з 31 спеціальності, продиктовані лікарями, що описують клінічний стан пацієнтів та план лікування на основі взаємодії лікаря та пацієнта в клінічних умовах.
Аудіофайли під диктовку лікаря:
- 257,977 31 годин набору даних диктування мовлення лікарів у реальних умовах з XNUMX спеціальності для навчання моделей мовлення в охороні здоров'я
- Аудіо диктантів, записане з різних пристроїв, таких як телефонний диктант (54.3%), цифровий диктофон (24.9%), мовний мікрофон (5.4%), смартфон (2.7%) і невідомий (12.7%)
- Відредаговані аудіо та стенограми, що ідентифікують ідентифікаційну інформацію, дотримуються Інструкцій Safe Harbor відповідно до HIPAA
Транскрибована медична документація
Транскрибування медичних записів означає транскрипцію розмов лікаря та пацієнта, транскрипцію медичних звітів та медичних оцінок. Це допомагає скласти історію хвороби пацієнта для майбутніх візитів, а також служить орієнтиром для лікарів. Це допомагає оцінити поточний стан пацієнта та запропонувати відповідне лікування.
Розписані медичні записи:
- Транскрипція 257,977 31 годин реального лікаря-диктанту з XNUMX спеціальності для навчання моделей мовлення в галузі охорони здоров’я
- Транскрибовані медичні записи з різних типів роботи, таких як оперативний звіт, підсумок виписки, консультаційна записка, записка про прийом, записка ED, записка клініки, звіт про радіологію тощо.
- Відредаговані аудіо та стенограми, що ідентифікують ідентифікаційну інформацію, дотримуються Інструкцій Safe Harbor відповідно до HIPAA
Електронні медичні картки (EHR)
Електронні медичні картки або EHR — це медичні записи, які містять історію хвороби пацієнта, діагнози, рецепти, плани лікування, дати вакцинації чи імунізації, алергії, рентгенологічні зображення (КТ, МРТ, рентген) та лабораторні дослідження тощо.
Готові електронні медичні картки (EHR):
- 5.1 млн+ записів та аудіофайлів лікаря з 31 спеціальності
- Реальні медичні записи золотого стандарту для навчання Clinical NLP та інших моделей Document AI
- Інформація про метадані, як-от MRN (анонімізована), дата прийому, дата виписки, тривалість днів перебування, стать, клас пацієнта, платник, фінансовий клас, стан, розпорядження про виписку, вік, DRG, опис DRG, компенсація в доларах, AMLOS, GMLOS, ризик смертність, тяжкість захворювання, групер, поштовий індекс лікарні тощо.
- Медичні записи з різних штатів і регіонів США - Північний Схід (46%), Південь (9%), Середній Захід (3%), Захід (28%), Інші (14%)
- Медичні записи, що належать до всіх охоплених категорій пацієнтів – стаціонар, амбулаторний (клінічний, реабілітаційний, повторний, хірургічний денний догляд), невідкладна допомога.
- Медичні картки, які належать до всіх вікових груп пацієнтів <10 років (7.9%), 11-20 років (5.7%), 21-30 років (10.9%), 31-40 років (11.7%), 41-50 років (10.4%) ), 51-60 років (13.8%), 61-70 років (16.1%), 71-80 років (13.3%), 81-90 років (7.8%), 90+ років (2.4%)
- Співвідношення статі пацієнтів 46% (чоловіки) і 54% (жінки)
- Відредаговані документи, що підтверджують ідентифікаційну інформацію, дотримуються Інструкцій із Safe Harbor відповідно до HIPAA
Набір даних зображень КТ
Лікарі використовують зображення комп’ютерної томографії для діагностики та виявлення аномальних або нормальних станів в організмі пацієнта. Під час діагностики комп’ютеризованої обробки зображень зображення комп’ютерної томографії проходить складні етапи, а саме: отримання, покращення зображення, виділення важливих характеристик, ідентифікація області інтересу (ROI), інтерпретація результатів тощо.
Shaip надає високоякісні набори даних зображень комп’ютерної томографії, необхідні для досліджень і медичної діагностики. Наші набори даних містять тисячі зображень високої роздільної здатності, зібраних від реальних пацієнтів і оброблених за допомогою найсучасніших методів. Ці набори даних розроблено, щоб допомогти медичним працівникам і дослідникам покращити свої знання та розуміння різних захворювань, включаючи рак, неврологічні розлади та серцево-судинні захворювання.
Набір даних зображень МРТ
Моделі комп’ютерного зору призначені для отримання значущої інформації з цифрових зображень і відео. Це дозволяє широко використовувати дані зображень охорони здоров’я для кращої діагностики, лікування та прогнозування захворювань. Він може використовувати контекст з інформації про послідовність зображень, текстуру, форму та контури, а також минулі знання, щоб створювати 3D- та 4D-інформацію, яка допомагає краще розуміти людину. Як і комп’ютерна томографія, магнітно-резонансна томографія також використовується для діагностики та виявлення аномальних або нормальних станів в організмі пацієнта (тобто для виявлення захворювання чи травми в різних частинах тіла).
Shaip надає високоякісні набори зображень МРТ від реальних пацієнтів, оброблені за допомогою найсучасніших методів.
Набір даних рентгенівських зображень
Рентгенівське дослідження використовується для перевірки внутрішньої структури та цілісності об’єкта. Рентгенівські зображення тест-об’єкта можуть бути створені в різних положеннях і на різних рівнях енергії для діагностики та виявлення аномальних станів в організмі пацієнта.
Shaip надає високоякісні набори рентгенівських зображень, необхідні для досліджень і медичної діагностики. Наші набори даних містять тисячі зображень високої роздільної здатності, зібраних від реальних пацієнтів і оброблених за допомогою найсучасніших методів. За допомогою Shaip ви можете отримати доступ до надійних і точних медичних даних, щоб покращити дослідження та покращити результати пацієнтів.
Не можете знайти те, що шукаєте?
Нові стандартні набори медичних даних збираються для всіх типів даних
Зв’яжіться з нами зараз, щоб позбутися ваших турбот зі збору даних про навчання з охорони здоров’я
Часті питання (FAQ)
1. Що таке медичні набори даних?
Медичні набори даних включають дані охорони здоров'я, такі як диктовки лікарів, транскрибовані записи, електронні медичні карти та медичні зображення (КТ, МРТ, рентген), що використовуються для навчання моделей штучного інтелекту.
2. Чи відповідають дані нормам охорони здоров’я?
Так, набори даних відповідають нормам охорони здоров’я, таким як HIPAA та GDPR, що забезпечує безпечне та етичне використання даних.
3. Чи можна налаштувати набори даних відповідно до конкретних потреб?
Так, набори даних можна адаптувати до конкретних спеціальностей, демографічних показників, форматів даних та вимог проекту.
4. Як працює забезпечення якості для цих наборів даних?
Дані проходять ретельну перевірку якості, включаючи анотації експертами в предметній області, для забезпечення точності та надійності. Кожен набір даних розроблено відповідно до вимог золотого стандарту.
5. Чи масштабовані ці набори даних для великих проектів штучного інтелекту/машинного навчання?
Так, набори даних масштабовані для задоволення вимог як малих, так і великих проектів, включаючи мільйони записів або години аудіо.
6. Чи можна інтегрувати ці набори даних у існуючі моделі штучного інтелекту?
Так, набори даних надаються у готових до використання форматах (наприклад, JSON, CSV) для безперешкодної інтеграції з існуючими робочими процесами штучного інтелекту та машинного навчання.
7. Яка вартість медичних наборів даних?
Вартість залежить від таких факторів, як тип набору даних, обсяг, налаштування та терміни доставки. Будь ласка, заповніть форму «Зв’язатися з нами», вказавши ваші вимоги, щоб отримати цінову пропозицію.
8. Скільки часу потрібно для доставки наборів даних?
Терміни виконання залежать від складності проекту та розміру набору даних, але структуровані таким чином, щоб відповідати термінам вашого проекту.
9. Чому медичні набори даних важливі для штучного інтелекту/модельного навчання?
Високоякісні медичні набори даних є важливими для навчання моделей штучного інтелекту з метою підвищення точності, автоматизації завдань та покращення прийняття рішень в охороні здоров'я.