Bedste Open Source Healthcare-datasæt til maskinlæringsprojekter

• Det globale sundhedssystem producerer dagligt enorme mængder medicinske data, som har potentiale til at blive brugt til maskinlæringsapplikationer. På tværs af alle brancher betragtes data som et værdifuldt aktiv, der gør det muligt for virksomheder at opnå en konkurrencefordel, og sundhedssektoren er ikke anderledes.

Denne artikel vil kortfattet behandle de forhindringer, man støder på, når man beskæftiger sig med medicinske data og give et resumé af offentligt tilgængelige sundhedsdatasæt.

Betydningen af ​​sundhedsdatasæt

Sundhedsdatasæt er samlinger af patientoplysninger, såsom lægejournaler, diagnoser, behandlinger, genetiske data og livsstilsdetaljer. De er meget vigtige i nutidens verden, hvor AI bliver brugt mere og mere. Her er hvorfor:

Forstå patientens sundhed:

Sundhedsdatasæt 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 sundhedsdatasæt kan medicinske forskere se på, hvordan kræftpatienter behandles, og hvordan de kommer sig. De kan finde de behandlinger, der virker bedst i den virkelige verden. For eksempel kan forskere ved at se på tumorprøver i biobanker og patientbehandlingshistorier lære, 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:

Læger bruger AI-værktøjer til at se på sundhedsdatasæt og finde vigtige mønstre. Dette hjælper dem med at diagnosticere og behandle sygdomme bedre. I radiologi kan AI finde problemer i scanninger hurtigere og mere præcist end mennesker. Det betyder, at læger kan finde sygdomme hurtigere og starte den rigtige behandling tidligere. Medicinsk billedannotering kan føre til hurtigere og bedre diagnose, hvilket forbedrer patientens helbred.

Hjælp til folkesundhedsinitiativer:

Forestil dig en lille by, hvor sundhedseksperter brugte datasæt til at spore et influenzaudbrud. De kiggede på mønstre og fandt de områder, der var ramt. Med disse data startede de målrettede vaccinationskampagner og sundhedsuddannelseskampagner. Denne datadrevne tilgang hjalp med at begrænse influenzaen. Det viser, hvordan sundhedsdatasæt aktivt kan vejlede og forbedre folkesundhedsinitiativer.

Open Source medicinske datasæt til maskinlæring

Åbne datasæt er afgørende for, at enhver maskinlæringsmodel kan fungere godt. Maskinlæring bliver allerede brugt i 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 ordentligt kan tage os af syge, ældre og syge 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.)

Billeddatasæt for 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.

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 inden for ICCR er udviklet og leveret for at fremme en evidensbaseret tilgang til kræftrapportering på verdensplan. Ved at standardisere kræftrapportering har ICCR til formål 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.

Fremskynd dine AI-projekter i sundhedssektoren med Shaips førsteklasses medicinske datasæt, der er klar til brug