I dagens verden er sundhedsvæsenet i stigende grad drevet af maskinlæring (ML). ML transformerer sundhedsresultater fra forudsigelse af sygdomme til forbedring af diagnostik. Imidlertid begynder ethvert ML-projekt med én hjørnesten: datasæt af høj kvalitet.
I denne blog har vi samlet gratis og åbne medicinske datasæt på tværs af kategorier som generel sundhedspleje, medicinsk billeddannelse, genomik og hospitalsbehandling. Uanset om du er forsker eller udvikler, vil disse datasæt hjælpe dig med at opbygge robuste og innovative sundhedsmodeller.
Hvad er sundhedsdatasæt?
Et sundheds- eller medicinsk datasæt er en samling af sundhedsrelaterede oplysninger, såsom patientjournaler, laboratorieresultater, medicinske billeder eller behandlingshistorik. Sundhedsdatasæt er ofte organiseret i datasamlinger, som er kuraterede databaser designet til forskning, folkesundhed og klinisk brug.
Disse datasæt bruges til at studere sygdomme, forbedre behandlinger og udvikle værktøjer som AI-modeller til bedre diagnose og pleje. Mange sundhedsdatasæt indeholder anonymiserede sundhedsrelaterede data, hvilket sikrer, at patienters privatliv beskyttes, samtidig med at værdifuld forskning og analyse muliggøres.
De spiller en central rolle i at fremme forskning og forbedre patientresultater.
Betydningen af sundhedsdatasæt til træning af din maskinlæringsmodel
Sundhedsdatasæt er samlinger af patientoplysninger, såsom patientjournaler, diagnoser, behandlinger, genetiske data og livsstilsoplysninger. Datavidenskab spiller en afgørende rolle i analysen af disse sundhedsdatasæt, hvilket gør det muligt for forskere at afdække indsigt og drive innovation i patientpleje. De er meget vigtige i dagens verden, hvor kunstig intelligens bruges mere og mere. Her er hvorfor: Benchmark-datasæt er afgørende for at evaluere og sammenligne ydeevnen af maskinlæringsmodeller i sundhedsvæsenet.
Forstå patientens sundhed:
Medical Note-datasæt giver læger et fuldstændigt billede af en patients helbred. For eksempel kan data om en patients sygehistorie, medicin og livsstil hjælpe med at forudsige, om de kan få en kronisk sygdom. Dette lader læger træde tidligt ind og lave en behandlingsplan for netop den patient.
Hjælper medicinsk forskning:
Ved at studere datasæt fra sundhedsvæsenet kan medicinske forskere se på, hvordan kræftpatienter behandles, og hvordan de kommer sig. De kan finde de behandlinger, der fungerer bedst i den virkelige verden. For eksempel, ved at se på tumorprøver i biobanker, analyserer forskere ofte genekspression og bruger datasæt relateret til specifikke tumortyper og genprofiler til at forstå kræftprogression, samt hvordan specifikke mutationer og kræftproteiner reagerer på forskellige behandlinger. Denne datadrevne tilgang hjælper med at finde tendenser, der fører til bedre patientresultater.
Bedre diagnose og behandling:
AI-drevne værktøjer bruger medicinske diagnosedatasæt, som kan omfatte vitale tegn såsom puls og blodtryk, til at afdække mønstre, der hjælper læger med at diagnosticere og behandle sygdomme mere effektivt. Inden for radiologi kan AI hurtigt identificere abnormiteter i scanninger med imponerende nøjagtighed, hvilket muliggør tidligere sygdomsdetektering. Efterhånden som disse datasæt fortsætter med at udvikle sig, innovationer som medicinsk billedannotation forfiner yderligere diagnostiske processer, og at inkludere patientdemografi i disse datasæt hjælper med at skræddersy diagnostiske værktøjer til forskellige befolkningsgrupper, hvilket fører til bedre sundhedsresultater for patienterne.
Hjælp til folkesundhedsinitiativer:
Forestil dig en lille by, hvor sundhedseksperter brugte datasæt til at spore et influenzaudbrud. De undersøgte mønstre og fandt de områder, der var berørt. Med disse data startede de målrettede vaccinationskampagner og sundhedsuddannelseskampagner. Denne datadrevne tilgang hjalp med at inddæmme influenzaen. Datasæt som disse er også afgørende for sygdomsbekæmpelsesindsatsen og for at overvåge tendenser inden for børns ernæring inden for folkesundheden. Det viser, hvordan sundhedsdatasæt aktivt kan vejlede og forbedre folkesundhedsinitiativer, hvor sporing af børns ernæring er en kritisk komponent i mange folkesundhedsdatasæt.
Kilder til kliniske data
Kliniske data danner rygraden i moderne sundhedsdatasæt og tilbyder en omfattende samling af information, der driver fremskridt inden for patientpleje og medicinsk forskning. Disse data stammer fra en række forskellige kanaler, herunder elektroniske patientjournaler (EHR'er), medicinsk billeddannelse og genomisk sekventering. Verdenssundhedsorganisationen (WHO) kuraterer et globalt sundhedsdatalager, der giver adgang til kliniske data fra sundhedssystemer verden over. Denne rigdom af sundhedsdata gør det muligt for forskere at udføre sundhedsanalyser og dermed afdække værdifuld indsigt i sygdomsmønstre, behandlingseffektivitet og patientresultater.
Specialiserede datasæt, såsom Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) og The Cancer Genome Atlas (TCGA), beriger yderligere landskabet ved at tilbyde detaljerede kliniske data om sygdomsprogression, genetiske markører og terapeutiske responser. Disse ressourcer er afgørende for at udvikle maskinlæringsmodeller, der kan forudsige kliniske resultater, personliggøre behandlinger og i sidste ende forbedre patientresultater, samtidig med at sundhedsomkostningerne reduceres. Ved at udnytte en så omfattende samling af kliniske data er sundhedssektoren bedre rustet til at imødegå globale sundhedsudfordringer og drive innovation inden for medicinsk forskning.
Udforsk 22 åbne og gratis datasæt til medicin og biovidenskab
Åbne datasæt er afgørende for, at enhver maskinlæringsmodel fungerer godt. Mange åbne datasæt stammer fra store sundhedsdatabaser, der vedligeholdes af nationale institutter og sociale serviceorganisationer. Maskinlæring bruges allerede inden for life science, sundhedspleje og medicin, og det viser fantastiske resultater. Det hjælper med at forudsige sygdomme og forstå, hvordan de spredes. Maskinlæring giver også ideer til, hvordan vi kan tage os ordentligt af syge, ældre og utilpas mennesker i et samfund. Uden gode datasæt ville disse maskinlæringsmodeller ikke være mulige.
Almen og folkesundhed:
- data.gov: Fokuserer på USA-orienterede sundhedsdata, der nemt kan søges ved hjælp af flere parametre. Datasættene er designet til at forbedre trivslen for personer bosat i USA; oplysningerne kan dog også vise sig at være gavnlige for andre uddannelsessæt inden for forskning eller yderligere folkesundhedsdomæner.
- WHO: Tilbyder datasæt centreret omkring globale sundhedsprioriteter. Platformen inkorporerer en brugervenlig søgefunktion og giver værdifuld indsigt sammen med datasættene for en omfattende forståelse af de aktuelle emner.
- Re3Data: Tilbyder data, der spænder over mere end 2,000 forskningsemner, kategoriseret i flere brede områder. Selvom ikke alle datasæt er frit tilgængelige, angiver platformen klart strukturen og giver mulighed for nem søgning baseret på faktorer som gebyrer, medlemskrav og ophavsretsbegrænsninger.
- Database for menneskelig dødelighed tilbyder adgang til data om dødelighedsrater, befolkningstal og forskellige sundheds- og demografiske statistikker for 35 nationer.
- CHDS: Datasættene fra Child Health and Development Studies har til formål at undersøge den intergenerationelle overførsel af sygdom og sundhed. Det omfatter datasæt til at forske i ikke kun genomisk udtryk, men også indflydelsen af sociale, miljømæssige og kulturelle faktorer på sygdom og sundhed.
- Merck Molecular Activity Challenge: Præsenterer datasæt designet til at fremme anvendelsen af maskinlæring i lægemiddelopdagelse ved at simulere de potentielle interaktioner mellem forskellige molekylekombinationer.
- 1000 Genomer Project: Indeholder sekventeringsdata fra 2,500 individer på tværs af 26 forskellige populationer, hvilket gør det til et af de største tilgængelige genomdepoter. Dette internationale samarbejde kan tilgås via AWS. (Bemærk, at der er tilskud til genomprojekter.)
Medicinske billeddatasæt til biovidenskab, sundhedspleje og medicin:
- Åbn Neuro: Som en gratis og åben platform deler OpenNeuro en bred vifte af medicinske billeder, herunder MRI-, MEG-, EEG-, iEEG-, ECoG-, ASL- og PET-data. Med 563 medicinske datasæt, der dækker 19,187 deltagere, tjener det som en uvurderlig ressource for forskere og sundhedspersonale.
- Oasis: Dette datasæt stammer fra Open Access Series of Imaging Studies (OASIS), og stræber efter at levere neuroimaging data til offentligheden gratis til gavn for det videnskabelige samfund. Det omfatter 1,098 forsøgspersoner fordelt på 2,168 MR-sessioner og 1,608 PET-sessioner, og tilbyder et væld af information til forskere.
- Alzheimers sygdom Neuroimaging Initiative: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) viser data indsamlet af forskere verden over, som er dedikeret til at definere progressionen af Alzheimers sygdom. Datasættet omfatter en omfattende samling af MR- og PET-billeder, genetisk information, kognitive tests og CSF- og blodbiomarkører, hvilket letter en mangefacetteret tilgang til at forstå denne komplekse tilstand.
- MIMIC-IIIEn omfattende database med patientdata fra intensivafdelinger, herunder billeddiagnostiske rapporter og kliniske oplysninger, er tilgængelig via MIMIC-III. Denne anonymiserede ressource understøtter forskning i intensiv pleje og prædiktiv modellering.
- CheXpertTil automatiseret fortolkning af røntgenbilleder af thorax leveres et stort datasæt på over 224,000 røntgenbilleder af thorax med usikkerhedsmærker af CheXpert. Det spiller en afgørende rolle i radiologiforskning og sygdomsdetektering.
- HAM10000HAM10000 fremmer dermatologisk forskning og forudsigelse af hudkræft og tilbyder 10,000 dermatoskopiske billeder til detektering af pigmenterede hudlæsioner.
Hospitalsdatasæt:
- Leverandørdatakatalog: Få adgang til og download omfattende udbyderdatasæt inden for områder, herunder dialysefaciliteter, lægepraksis, hjemmesundhedstjenester, hospice, hospitaler, indlæggelsesrehabilitering, langtidsplejehospitaler, plejehjem med rehabiliteringstjenester, lægebesøgsomkostninger og leverandøroversigter.
- Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP): Denne omfattende, landsdækkende database blev oprettet for at identificere, spore og analysere nationale tendenser inden for sundhedsudnyttelse, adgang, gebyrer, kvalitet og resultater. Hvert medicinsk datasæt inden for HCUP indeholder oplysninger på mødeniveau om alle patientophold, akutmodtagelsesbesøg og ambulante operationer på amerikanske hospitaler, hvilket giver et væld af data til forskere og politikere.
- MIMIC Critical Care Database: Udviklet af MIT med henblik på Computational Physiology, dette åbent tilgængelige medicinske datasæt omfatter afidentificerede sundhedsdata fra over 40,000 intensivpatienter. MIMIC-datasættet tjener som en værdifuld ressource for forskere, der studerer kritisk pleje og udvikler nye beregningsmetoder.
Kræftdatasæt:
- CT medicinske billeder: Designet til at lette alternative metoder til at undersøge tendenser i CT-billeddata, dette datasæt indeholder CT-scanninger af cancerpatienter med fokus på faktorer som kontrast, modalitet og patientens alder. Forskere kan udnytte disse data til at udvikle nye billeddannelsesteknikker og analysere mønstre i kræftdiagnose og behandling.
- Internationalt samarbejde om kræftrapportering (ICCR)De medicinske datasæt i ICCR er blevet udviklet og leveret for at fremme en evidensbaseret tilgang til kræftrapportering på verdensplan. Ved at standardisere kræftrapportering sigter ICCR mod at forbedre kvaliteten og sammenligneligheden af kræftdata på tværs af institutioner og lande.
- SEER Kræftforekomst: Leveret af den amerikanske regering er disse kræftdata segmenteret ved hjælp af grundlæggende demografiske skel som race, køn og alder. SEER-datasættet giver forskere mulighed for at undersøge kræftforekomst og overlevelsesrater på tværs af forskellige befolkningsundergrupper, informere folkesundhedsinitiativer og forskningsprioriteter.
- Lungekræft datasæt: Dette gratis datasæt indeholder oplysninger om lungekræfttilfælde, der går tilbage til 1995. Forskere kan bruge disse data til at studere langsigtede tendenser i forekomst, behandling og udfald af lungekræft, samt til at udvikle nye diagnostiske og prognostiske værktøjer.
Yderligere ressourcer til sundhedsdata:
- Kaggle: Et alsidigt datasætlager – Kaggle er fortsat en fremragende platform for en bred vifte af datasæt, ikke begrænset til sundhedssektoren. Ideel til dem, der forgrener sig til forskellige emner eller har brug for forskellige datasæt til modeltræning, Kaggle er en go-to-ressource.
- Subreddit: Et fællesskabsdrevet skattekammer – De rigtige subreddit-diskussioner kan være en guldgrube for åbne datasæt. For niche- eller specifikke forespørgsler, der ikke adresseres af offentlige datasæt, kan Reddit-fællesskabet have svaret.
Fordele og ulemper ved åbne dataplatforme
Open access-dataplatforme giver forskere uvurderlige ressourcer, der fremmer innovation, samarbejde og omkostningseffektiv adgang til sundhedsdata. Udfordringer som datakvalitetsproblemer, bekymringer om privatlivets fred og tekniske barrierer kan dog begrænse deres effektivitet. Det er afgørende at afveje disse fordele og ulemper for at maksimere deres potentiale til at drive fremskridt inden for sundhedsforskning.
| FORDELE | ULEMPER |
|---|---|
| TilgængelighedFrit tilgængelige datasæt gør det lettere for forskere og dataloger at få adgang til værdifuld information. | DatakvalitetsproblemerOpen access-datasæt kan mangle standardisering eller indeholde ufuldstændige eller forældede data. |
| SamarbejdeTilskynder til tværfagligt og tværfagligt samarbejde inden for forskning og innovation. | Beskyttelse af personlige oplysningerSelv anonymiserede datasæt kan udgøre en risiko for genidentifikation af følsomme oplysninger. |
| InnovationDriver udviklingen af maskinlæringsmodeller og -værktøjer til analyse og forskning inden for sundhedsvæsenet. | Begrænset omfangNogle datasæt repræsenterer muligvis ikke forskellige befolkningsgrupper eller dækker ikke alle nødvendige sundhedsområder. |
| OmkostningseffektivMuliggør omkostningsbesparelser ved at tilbyde gratis ressourcer, hvilket eliminerer behovet for dyre, proprietære data. | Overforbrug af syntetiske dataStor afhængighed af syntetiske data kan føre til unøjagtigheder eller bias i modellerne. |
| VidendelingFremmer gennemsigtighed og fremskynder formidlingen af forskningsresultater. | Tekniske barriererAdgang til og analyse af store datasæt kan kræve avancerede tekniske færdigheder og ressourcer. |
Datakvalitet og -sikkerhed i medicinske datasæt
Det er altafgørende at opretholde høje standarder for datakvalitet og sikkerhed, når man arbejder med medicinske datasæt. Sikring af datakvalitet involverer strenge validerings- og rensningsprocesser for at eliminere fejl og uoverensstemmelser, hvilket er afgørende for at producere pålidelige forskningsresultater. På sikkerhedsfronten er robuste foranstaltninger som kryptering, adgangskontrol og sikker lagring afgørende for at beskytte følsomme sundhedsoplysninger.
Afidentifikation af datasæt er en central praksis, der giver forskere mulighed for at bruge afidentificerede sundhedsdata til analyser, samtidig med at patienters privatliv bevares. Avancerede teknikker som biomedicinsk semantisk indeksering forbedrer yderligere brugervenligheden og nøjagtigheden af medicinske datasæt, hvilket gør det lettere at organisere og hente relevante oplysninger. Ved at prioritere både datakvalitet og -sikkerhed kan sundhedsinstitutioner fremme tillid, understøtte compliance og muliggøre sikker og effektiv brug af medicinske datasæt til forskning og innovation.
Fremskynd dine AI-projekter i sundhedssektoren med Shaips førsteklasses medicinske datasæt, der er klar til brug
Læge- og patientsamtaler Datasæt
Vores datasæt har lydfiler af samtaler mellem læger og patienter vedrørende deres helbreds- og behandlingsplaner. Filerne dækker 31 forskellige medicinske specialer.
Hvad er inkluderet?
- 257,977 timers ægte lægedikteringslyd til at træne sundhedsplejemodeller
- Lyd fra forskellige enheder som telefoner, digitale optagere, talemikrofoner og smartphones
- Lyd og transskriptioner med personlige oplysninger fjernet for at følge privatlivslovgivningen
CT SCAN billeddatasæt
Vi tilbyder førsteklasses CT-scanningsbilleddatasæt til forskning og medicinsk diagnose. Vi har tusindvis af billeder i høj kvalitet fra rigtige patienter, behandlet ved hjælp af de nyeste teknikker. Vores datasæt hjælper læger og forskere med bedre at forstå forskellige sundhedsproblemer, såsom kræft, hjernesygdomme og hjertesygdomme.
Dataene indikerer, at de mest almindelige CT-scanninger er af brystet (6000) og hovedet (4350), hvor et betydeligt antal scanninger også udføres for mave, bækken og andre kropsdele. Tabellen afslører også, at visse specialiserede scanninger, såsom CT Covid HRCT og angio pulmonal, primært udføres i Indien, Asien, Europa og andre.
Datasæt elektroniske sundhedsjournaler (EPJ).
Electronic Health Records (EHR) er digitale versioner af en patients sygehistorie. De omfatter oplysninger såsom diagnoser, medicin, behandlingsplaner, immuniseringsdatoer, allergier, medicinske billeder (som CT-scanninger, MR'er og røntgenbilleder), laboratorietests og mere.
Vores brugsklare EPJ-datasæt funktioner:
- Over 5.1 millioner optegnelser og lægelydfiler spænder over 31 medicinske specialer
- Autentiske lægejournaler ideel til træning af klinisk NLP og andre Document AI-modeller
- Metadata, herunder anonymiseret MRN, indlæggelses- og udskrivelsesdatoer, opholdets længde, køn, patientklasse, betaler, finansklasse, stat, udskrivningsdisposition, alder, DRG, DRG-beskrivelse, refusion, AMLOS, GMLOS, risiko for dødelighed, sygdoms sværhedsgrad, grouper og hospitals postnummer
- Optegnelser, der dækker alle patientklasser: Indlæggelse, ambulant (klinisk, genoptræning, tilbagevendende, kirurgisk dagpleje) og akut
- Dokumenter med personligt identificerbare oplysninger (PII) redigeret, i overensstemmelse med HIPAA Safe Harbor-retningslinjer
MRI billeddatasæt
Vi leverer premium MRI-billeddatasæt til at understøtte medicinsk forskning og diagnose. Vores omfattende samling omfatter tusindvis af billeder i høj opløsning fra faktiske patienter, alle behandlet ved hjælp af banebrydende metoder. Ved at bruge vores datasæt kan sundhedspersonale og forskere uddybe deres forståelse af en lang række medicinske tilstande, hvilket i sidste ende fører til forbedrede patientresultater.
MRI-billeddatasæt af forskellige kropsdele, hvor rygsøjlen og hjernen har det højeste antal på 5000 hver. Dataene er fordelt på tværs af Indien, Centralasien og Europa og Centralasien.
X-Ray billeddatasæt
X-Ray billeddatasæt af bedste kvalitet til forskning og medicinsk diagnose. Vi har tusindvis af billeder i høj opløsning fra rigtige patienter, behandlet ved hjælp af de nyeste teknikker. Med Shaip kan du få adgang til pålidelige medicinske data for at forbedre din forskning og patientresultater.
Fordeling af røntgendatasæt på tværs af forskellige kropsdele, hvor brystet har det højeste antal på 1000 i Centralasien. Nedre og øvre ekstremiteter har et samlet antal på 850 hver, fordelt mellem Centralasien og Centralasien og Europa.
Konklusion
Kort sagt er sundhedsdatasæt en uvurderlig ressource til at forbedre patientresultater, reducere sundhedsomkostninger og fremme både medicinsk og sundhedsmæssig forskning. Ved at udnytte forskellige kilder til kliniske data – herunder elektroniske patientjournaler, medicinsk billeddannelse og globale sundhedsdatabaser – kan dataforskere og -forskere opbygge effektive maskinlæringsmodeller, der forudsiger sygdomsprogression og identificerer risikopatienter. Open access-dataplatforme og udnyttelsesprojekter giver yderligere muligheder for at analysere sundhedsomkostninger og -udnyttelse og tilbyder værdifuld indsigt, der informerer politik og praksis.
Det er afgørende at sikre kvaliteten og sikkerheden af sundhedsdatasæt for at opretholde tillid og opnå pålidelige resultater. I takt med at sundhedssektoren fortsætter med at omfavne datadrevet innovation, vil ansvarlig brug af medicinske datasæt være nøglen til at forbedre sundhedsmæssig lighed, optimere sundhedsomkostninger og -udnyttelse og levere bedre resultater for alle. Ved at prioritere tilgængelighed, datakvalitet og sikkerhed kan vi frigøre det fulde potentiale af sundhedsdatasæt og forme en lysere fremtid for sundhedsanalyser og medicinsk forskning.
