Electronic Health Records (EHR) Datasæt til AI & ML-projekter
Off-the-shelf Electronic Health Records (EHR) Datasæt for at komme i gang med dit Healthcare AI-projekt.
Find de rigtige elektroniske sundhedsjournaler (EPJ)-data til din sundhedspleje AI
Forbedre dine maskinlæringsmodeller med klassens bedste træningsdata. Elektroniske journaler eller EPJ er medicinske journaler, der indeholder patientens sygehistorie, diagnoser, recept, behandlingsplaner, vaccinations- eller immuniseringsdatoer, allergier, røntgenbilleder (CT-scanning, MR, røntgenstråler) og laboratorietests og mere. Vores off-the-shelf datakatalog gør det nemt for dig at få medicinsk træningsdata, du kan stole på.
Off-the-Shelf Electronic Health Records (EPJ):
- 5.1M + optager og lægefilmfiler i 31 specialiteter
- Medicinske journaler fra den virkelige verden til at træne Clinical NLP og andre Document AI-modeller
- Metadataoplysninger som MRN (Anonymiseret), Indlæggelsesdato, Udskrivningsdato, Opholdslængde, Køn, Patientklasse, Betaler, Finansklasse, Stat, Udskrivningsdisposition, Alder, DRG, DRG Beskrivelse, $ Refusion, AMLOS, GMLOS, Risiko for dødelighed, sygdoms sværhedsgrad, grouper, hospitals postnummer osv.
- Lægejournaler fra forskellige amerikanske stater og regioner - Nordøst (46%), Syd (9%), Midtvest (3%), Vest (28%), Andre (14%)
- Lægejournaler, der tilhører alle dækkede patientklasser - indlæggelse, ambulant (klinisk, genoptræning, tilbagevendende, kirurgisk dagpleje), nødsituation.
- Lægejournaler tilhørende alle patientaldersgrupper <10 år (7.9%), 11-20 år (5.7%), 21-30 år (10.9%), 31-40 år (11.7%), 41-50 år (10.4% ), 51-60 år (13.8%), 61-70 år (16.1%), 71-80 år (13.3%), 81-90 år (7.8%), 90+ år (2.4%)
- Patient kønsforhold på 46 % (mand) og 54 % (kvinde)
- PII-redigerede dokumenter, der overholder Safe Harbor-retningslinjerne i overensstemmelse med HIPAA
| Lokation | Tekstdokumenter |
|---|---|
| NorthEast | 4,473,573 |
| Syd | 1,801,716 |
| Midtvest | 781,701 |
| Vest | 1,509,109 |
| Hoveddiagnosekategori | Tekstdokumenter |
|---|---|
| Alkohol / stofbrug og alkohol / stofinducerede organiske mentale lidelser | 48,717 |
| I alt inklusive alt (Tilfælde med og uden MDC-kategori) | 8,566,687 |
| Sager uden refusion genereret (MDC ikke specificeret) | 790,697 |
| Polikliniske sager (MDC ikke specificeret) | 1,980,606 |
| Sager, der bruger en specialgruppe som 3M (MDC ikke specificeret) | 1,619,682 |
| I alt med MDC | 4,175,702 |
| Alkohol-/stofbrug eller inducerede psykiske lidelser | 48,717 |
| Burns | 444 |
| Eye | 3,549 |
| Mandligt reproduktionssystem | 9,230 |
| Infektioner hos humant immundefektvirus | 12,422 |
| Myeloproliferative sygdomme og lidelser, dårligt differentierede svulster | 15,620 |
| Faktorer, der påvirker sundhedsstatus og andre kontakter med sundhedstjenester | 21,294 |
| Kvindeligt reproduktionssystem | 17,010 |
| Øre, næse, mund og hals | 22,987 |
| Flere signifikante traumer | 27,902 |
| Kredsløbssygdomme | 589,730 |
| Blod, bloddannende organer og immunologiske lidelser | 48,990 |
| Skader, forgiftning og toksiske virkninger af stoffer | 64,097 |
| Hud, subkutan væv og bryst | 89,577 |
| Lever og galdeveje | 127,172 |
| Endokrine, ernæringsmæssige og metaboliske sygdomme og lidelser | 142,808 |
| Nyfødte og andre nyfødte med tilstande, der stammer fra den perinatale periode | 163,605 |
| Graviditet, fødsel og Puerperium | 165,303 |
| Nyre og urinveje | 209,561 |
| Psykiske sygdomme og lidelser | 282,501 |
| Nervous System | 316,243 |
| Fordøjelsessystemet | 346,369 |
| Muskuloskeletalsystemet og bindevæv | 329,344 |
| Åndedrætssystem | 561,983 |
| Infektiøse og parasitære sygdomme | 559,244 |
Vi beskæftiger os med alle typer af datalicenser, dvs. tekst, lyd, video eller billede. Datasættene består af medicinske datasæt til ML: Lægediktationsdatasæt, lægekliniske noter, medicinske samtaledatasæt, medicinsk transskriptionsdatasæt, læge-patientsamtale, medicinske tekstdata, medicinske billeder – CT-scanning, MR, ultralyd (opsamlet basis tilpassede krav) .
Virkelige anvendelser af EHR-datasæt i AI/ML
- Forudsigelse og diagnose af sygdomTræn AI-modeller til at forudsige sygdomme som diabetes, kræft og hjerte-kar-sygdomme.
- Klinisk beslutningsstøtteForbedr beslutningstagningen ved at forsyne AI-systemer med omfattende patienthistorik og laboratorieresultater.
- Personlig medicinBrug demografiske og diagnosedata til at anbefale personlige behandlingsplaner.
- SundhedsautomatiseringAutomatiser administrative opgaver som aftaleplanlægning eller fakturering med NLP-drevne værktøjer, der er trænet i EHR-datasæt.
Hvorfor vælge Shaip til EHR-datasæt?
Ekspert arbejdsstyrke
Dygtige fagfolk sikrer nøjagtig dataannotering af høj kvalitet.
Regulatory Compliance
Fuldt anonymiserede datasæt i overensstemmelse med HIPAA og GDPR.
Tilpassede løsninger
Skræddersyede datasæt baseret på demografi, specialer eller regioner.
Konkurrencedygtige Priser
Omkostningseffektive løsninger leveret uden at gå på kompromis med kvaliteten.
Bias-fri data
Strenge protokoller eliminerer bias og sikrer pålidelige AI-resultater.
Hurtig og præcis
Strømlinede processer sikrer hurtig levering af forskelligartede data af høj kvalitet.
Tilgængelighed og levering
Høj netværksoptid og levering til tiden af data, tjenester og løsninger.
Global arbejdsstyrke
Med en pulje af onshore og offshore ressourcer kan vi bygge og skalere teams efter behov til forskellige brugssager.
Mennesker, proces og platform
Med kombinationen af en global arbejdsstyrke, robust platform og operationelle processer designet af 6 sigma sorte bælter hjælper Shaip med at lancere de mest udfordrende AI-initiativer.
Kan du ikke finde det, du leder efter?
Nye hyldevare medicinske datasæt bliver indsamlet på tværs af alle datatyper
Kontakt os nu for at give slip på dine bekymringer om dataindsamling af sundhedstræning
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
1. Hvad bruges EHR-datasæt til i AI?
EHR-datasæt bruges til at træne AI-modeller til sygdomsforudsigelse, klinisk beslutningstagning og personlig behandling.
2. Hvordan bruges EHR-data i AI/ML-projekter?
EHR-data bruges til at træne AI-modeller til klinisk beslutningsstøtte, sygdomsforudsigelse, personlig behandlingsplanlægning og automatisering af sundhedsvæsenet.
3. Er EHR-data anonymiserede?
Ja, alle EHR-data anonymiseres for at fjerne personligt identificerbare oplysninger (PII) og overholde privatlivsreglerne.
4. Hvad er de vigtigste komponenter i EHR-data?
EHR-data indeholder detaljer som patientdemografi, sygehistorie, diagnoser, behandlingsplaner, laboratorietestresultater, radiologiske billeder (f.eks. CT, MR, røntgenbilleder), recepter og immuniseringsjournaler.
5. Overholder dataene HIPAA og andre regler?
Ja, dataene overholder HIPAA, GDPR og andre globale privatlivsstandarder for at sikre sikker og etisk brug.
6. Kan EHR-datasæt tilpasses?
Ja, datasæt kan skræddersys baseret på specifikke medicinske specialer, regioner, patientdemografi eller projektkrav.
7. Kan dataene integreres i mine AI-modeller?
Ja, datasættene leveres i standardformater (f.eks. JSON, CSV) for nem integration i AI- og ML-arbejdsgange.
8. Hvordan sikres datakvaliteten?
Data gennemgår grundige validerings- og kvalitetskontroller for at sikre nøjagtighed, konsistens og pålidelighed.
9. Hvad koster EHR-datasæt?
Omkostningerne afhænger af faktorer som datamængde, tilpasning og projektets omfang. Vi beder dig om at udfylde formularen "Kontakt os" med dine behov for at modtage det bedste tilbud.
10. Hvad er leveringstidslinjerne for EHR-datasæt?
Leveringstider varierer afhængigt af projektets størrelse og kompleksitet, men er designet til at overholde aftalte deadlines.
11. Hvordan kan EHR-datasæt forbedre AI-løsninger inden for sundhedsvæsenet?
EHR-datasæt gør det muligt for AI-systemer at levere bedre diagnostik, prædiktiv indsigt og personlig behandling, hvilket forbedrer patientresultater og effektiviteten i sundhedsvæsenet.
12. Kan jeg få tilpassede EHR-datasæt?
Ja, Shaip tilbyder skræddersyede EHR-datasæt baseret på speciale, aldersgruppe, geografi eller projektkrav.