Zbiory danych elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) dla projektów AI i ML

Gotowe zestawy danych elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) ułatwiające rozpoczęcie projektu AI w opiece zdrowotnej.

Dane z elektronicznej dokumentacji zdrowotnej (ehr).

Podłącz źródło danych, którego dzisiaj brakowałeś

Znajdź odpowiednie dane z elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) dla swojej opieki zdrowotnej AI

Ulepsz swoje modele uczenia maszynowego dzięki najlepszym w swojej klasie danym szkoleniowym. Elektroniczna dokumentacja medyczna lub EHR to dokumentacja medyczna zawierająca historię medyczną pacjenta, diagnozy, recepty, plany leczenia, daty szczepień lub szczepień, alergie, obrazy radiologiczne (TK, MRI, RTG) oraz badania laboratoryjne i inne. Nasz gotowy katalog danych ułatwia uzyskanie danych dotyczących szkoleń medycznych, którym możesz zaufać.

Elektroniczna dokumentacja medyczna z półki (EHR):

  • Ponad 5.1 mln rekordów i plików audio dla lekarzy w 31 specjalnościach
  • Prawdziwa dokumentacja medyczna o złotym standardzie do szkolenia klinicznego NLP i innych modeli SI opartej na dokumentach
  • Informacje o metadanych, takie jak MRN (anonimowy), data przyjęcia, data wypisu, długość pobytu, płeć, klasa pacjenta, płatnik, klasa finansowa, stan, dyspozycja wypisu, wiek, DRG, opis DRG, zwrot kosztów, AMLOS, GMLOS, ryzyko śmiertelność, ciężkość choroby, Grouper, szpitalny kod pocztowy itp.
  • Dokumentacja medyczna z różnych stanów i regionów USA - Północny Wschód (46%), Południe (9%), Środkowy Zachód (3%), Zachód (28%), Inne (14%)
  • Dokumentacja medyczna należąca do wszystkich objętych klas pacjentów — szpitalnych, ambulatoryjnych (klinicznych, rehabilitacyjnych, okresowych, chirurgicznych dziennych), nagłych.
  • Dokumentacja medyczna wszystkich grup wiekowych pacjentów <10 lat (7.9%), 11-20 lat (5.7%), 21-30 lat (10.9%), 31-40 lat (11.7%), 41-50 lat (10.4%) ), 51-60 lat (13.8%), 61-70 lat (16.1%), 71-80 lat (13.3%), 81-90 lat (7.8%), 90+ lat (2.4%)
  • Stosunek płci pacjentów 46% (mężczyzna) i 54% (kobieta)
  • Zredagowane dokumenty PII zgodne z wytycznymi Safe Harbor zgodnie z HIPAA
Dane EHR według lokalizacji
Lokalizacja Dokumenty tekstowe
Północny wschód 4,473,573
Południe 1,801,716
Środkowy Zachód 781,701
Zachód 1,509,109
Dane EHR według kategorii głównej diagnozy
Kategoria głównej diagnozy Dokumenty tekstowe
Używanie alkoholu/narkotyków i organiczne zaburzenia psychiczne spowodowane alkoholem/narkotykami48,717
Łącznie ze wszystkim (sprawy z kategorią MDC i bez niej)8,566,687
Sprawy bez zwrotu kosztów wygenerowane (nie określono MDC)790,697
Przypadki ambulatoryjne (brak MDC)1,980,606
Przypadki używające specjalnego grupera, takiego jak 3M (MDC nie określono)1,619,682
Razem z MDC4,175,702
Używanie alkoholu/narkotyków lub wywołane zaburzenia psychiczne48,717
Burns444
Oko3,549
Męski system reprodukcyjny9,230
Zakażenia ludzkim wirusem niedoboru odporności12,422
Choroby i zaburzenia mieloproliferacyjne, słabo zróżnicowane nowotwory15,620
Czynniki wpływające na stan zdrowia i inne kontakty ze służbą zdrowia21,294
Żeński układ rozrodczy17,010
Ucho, nos, usta i gardło22,987
Wiele znaczących urazów27,902
Układ krążenia589,730
Krew, narządy krwiotwórcze i zaburzenia immunologiczne48,990
Urazy, zatrucia i toksyczne skutki leków64,097
Skóra, tkanka podskórna i piersi89,577
Układ wątrobowo-żółciowy i trzustka127,172
Choroby i zaburzenia endokrynologiczne, żywieniowe i metaboliczne142,808
Noworodki i inne noworodki ze schorzeniami okołoporodowymi163,605
Ciąża, poród i połóg165,303
Nerki i drogi moczowe209,561
Choroby i zaburzenia psychiczne282,501
System nerwowy316,243
Układ trawienny346,369
Układ mięśniowo-szkieletowy i tkanka łączna329,344
Układ oddechowy561,983
Choroby zakaźne i pasożytnicze559,244

Zajmujemy się wszystkimi rodzajami licencjonowania danych, tj. tekstem, dźwiękiem, wideo lub obrazem. Zestawy danych składają się z zestawów danych medycznych dla ML: zestaw danych dyktowania lekarza, notatki kliniczne lekarza, zestaw danych rozmowy medycznej, zestaw danych transkrypcji medycznej, rozmowa lekarz-pacjent, medyczne dane tekstowe, obrazy medyczne — tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny, ultrasonografia (zebrane podstawowe wymagania niestandardowe) .

Praktyczne zastosowania zestawów danych EHR w AI/ML

Zestawy danych EHR w ai/ml
  • Przewidywanie i diagnostyka chorób:Szkolenie modeli AI w celu przewidywania chorób, takich jak cukrzyca, rak i choroby układu sercowo-naczyniowego.
  • Wsparcie decyzji klinicznych:Usprawnij proces podejmowania decyzji, udostępniając systemom sztucznej inteligencji szczegółowe historie pacjentów i wyniki badań laboratoryjnych.
  • Medycyna spersonalizowana:Wykorzystaj dane demograficzne i diagnostyczne, aby zalecić spersonalizowane plany leczenia.
  • Automatyzacja opieki zdrowotnej:Automatyzacja zadań administracyjnych, takich jak planowanie wizyt lub wystawianie faktur, przy użyciu narzędzi opartych na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) przeszkolonych na zestawach danych EHR.

Dlaczego warto wybrać firmę Shaip do obsługi zbiorów danych EHR?

Specjalistyczna siła robocza

Wykwalifikowani specjaliści zapewniają dokładność i wysoką jakość adnotacji danych.

Zgodność z przepisami

W pełni zanonimizowane zbiory danych zgodne z HIPAA i GDPR.

Konfigurowalne rozwiązania

Spersonalizowane zestawy danych oparte na danych demograficznych, specjalizacjach lub regionach.

Konkurencyjne ceny

Dostarczamy ekonomiczne rozwiązania bez kompromisów w zakresie jakości.

Dane bez odchyleń

Surowe protokoły eliminują stronniczość, gwarantując niezawodne wyniki sztucznej inteligencji.

Szybko i dokładnie

Usprawnione procesy gwarantują szybkie dostarczanie zróżnicowanych danych wysokiej jakości.

Dostępność i dostawa

Wysoka dostępność sieci i terminowe dostarczanie danych, usług i rozwiązań.

Globalna siła robocza

Dzięki puli zasobów lądowych i morskich możemy budować i skalować zespoły zgodnie z wymaganiami różnych przypadków użycia.

Ludzie, proces i platforma

Dzięki połączeniu globalnej siły roboczej, solidnej platformy i procesów operacyjnych zaprojektowanych przez ekspertów 6 sigma black belts, Shaip pomaga wdrażać najbardziej wymagające inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji.

Skontaktuj się z nami

Nie możesz znaleźć tego, czego szukasz?

Nowe, gotowe zestawy danych medycznych są gromadzone we wszystkich typach danych 

Skontaktuj się z nami teraz, aby uwolnić się od obaw związanych z gromadzeniem danych dotyczących treningu medycznego

  • Rejestrując się, zgadzam się z Shaip Polityka Prywatności oraz Regulamin i wyrazić zgodę na otrzymywanie komunikacji marketingowej B2B od Shaip.

Zbiory danych EHR służą do trenowania modeli AI w celu przewidywania chorób, podejmowania decyzji klinicznych i spersonalizowanego leczenia.

Dane z EHR służą do trenowania modeli AI w celu wspomagania decyzji klinicznych, przewidywania chorób, spersonalizowanego planowania leczenia i automatyzacji opieki zdrowotnej.

Tak, wszystkie dane EHR są anonimizowane w celu usunięcia danych osobowych (PII) zgodnie z przepisami o ochronie prywatności.

Dane EHR zawierają takie szczegóły, jak dane demograficzne pacjenta, historia choroby, diagnozy, plany leczenia, wyniki badań laboratoryjnych, obrazy radiologiczne (np. tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny, zdjęcia rentgenowskie), recepty i dokumentacja szczepień.

Tak, dane są zgodne z HIPAA, GDPR i innymi globalnymi standardami prywatności, co gwarantuje bezpieczne i etyczne wykorzystanie.

Tak, zestawy danych można dostosowywać na podstawie konkretnych specjalizacji medycznych, regionów, danych demograficznych pacjentów lub wymagań projektu.

Tak, zbiory danych są udostępniane w standardowych formatach (np. JSON, CSV), co ułatwia integrację z procesami AI i ML.

Dane przechodzą rygorystyczną walidację i kontrole jakości w celu zapewnienia dokładności, spójności i niezawodności.

Koszty zależą od takich czynników jak wolumen danych, dostosowanie i zakres projektu. Prosimy o wypełnienie formularza „Skontaktuj się z nami” ze swoimi wymaganiami, aby otrzymać najlepszą ofertę.

Terminy realizacji zależą od rozmiaru i złożoności projektu, ale są zaprojektowane tak, aby dotrzymać uzgodnionych terminów.

Zbiory danych EHR umożliwiają systemom AI dostarczanie lepszej diagnostyki, analiz predykcyjnych i spersonalizowanego leczenia, co przekłada się na poprawę wyników leczenia pacjentów i wydajność opieki zdrowotnej.

Tak, Shaip oferuje dostosowane zestawy danych EHR oparte na specjalizacji, grupie wiekowej, regionie geograficznym lub wymaganiach projektu.