Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Projeleri için Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) Veri Kümeleri
Healthcare AI projenizi hızlı bir şekilde başlatmak için kullanıma hazır Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) Veri Kümeleri.
Bugün kaçırdığınız veri kaynağını takın
Sağlık Hizmeti Yapay Zekanız İçin Doğru Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) Verilerini Bulun
Sınıfının en iyisi eğitim verileriyle makine öğrenimi modellerinizi geliştirin. Elektronik Sağlık Kayıtları veya EHR, hastanın tıbbi geçmişini, teşhislerini, reçetesini, tedavi planlarını, aşı veya aşı tarihlerini, alerjileri, radyoloji görüntülerini (CT Taraması, MRI, X-Işınları) ve laboratuvar testlerini ve daha fazlasını içeren tıbbi kayıtlardır. Kullanıma hazır veri kataloğumuz, güvenebileceğiniz tıbbi eğitim verilerini almanızı kolaylaştırır.
Kullanıma Hazır Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR):
- 5.1 uzmanlık alanında 31M+ Kayıt ve doktor ses dosyaları
- Clinical NLP ve diğer Document AI modellerini eğitmek için gerçek dünyada altın standartta tıbbi kayıtlar
- MRN (Anonimleştirilmiş), Kabul Tarihi, Taburcu Tarihi, Kalış Günlerinin Uzunluğu, Cinsiyet, Hasta Sınıfı, Ödeyen, Mali Sınıf, Eyalet, Taburcu Durumu, Yaş, DRG, DRG Açıklaması, $ Geri Ödeme, AMLOS, GMLOS, Risk ölüm oranı, Hastalığın şiddeti, Orfoz, Hastane Posta Kodu, vb.
- ABD'nin çeşitli eyaletlerinden ve bölgesinden Tıbbi Kayıtlar - Kuzey Doğu (%46), Güney (%9), Ortabatı (%3), Batı (%28), Diğerleri (%14)
- Kapsanan tüm Hasta Sınıflarına ait Tıbbi Kayıtlar - Yatarak, Ayakta Hasta (Klinik, Rehabilitasyon, Tekrarlayan, Cerrahi Gündüz Bakımı), Acil.
- Tüm Hasta Yaş Gruplarına ait Tıbbi Kayıtlar <10 yıl (%7.9), 11-20 yıl (%5.7), 21-30 yıl (%10.9), 31-40 yıl (%11.7), 41-50 yıl (%10.4) ), 51-60 yaş (%13.8), 61-70 yaş (%16.1), 71-80 yaş (%13.3), 81-90 yaş (%7.8), 90+ yaş (%2.4)
- Hasta Cinsiyet oranı %46 (Erkek) ve %54 (Kadın)
- HIPAA'ya uygun olarak Güvenli Liman Yönergelerine bağlı PII Düzeltilmiş Belgeler
Lokasyona Göre EHR Verileri
| Konum | Metin Belgeleri |
|---|---|
| NorthEast | 4,473,573 |
| güney | 1,801,716 |
| Orta Batı | 781,701 |
| Batısında | 1,509,109 |
Ana Tanı Kategorisine Göre EHR Verileri
| Ana Tanı Kategorisine Göre EHR Verileri | Metin Belgeleri |
|---|---|
| Alkol/Uyuşturucu Kullanımı ve Alkol/Uyuşturucuya Bağlı Organik Ruhsal Bozukluklar | 48,717 |
Her şey dahil toplam (MDC kategorisi olan ve olmayan durumlar) | 8,566,687 |
| Geri ödeme yapılmayan vakalar (MDC belirtilmemiş) | 790,697 |
| Ayakta Tedavi Olguları (MDC belirtilmemiş) | 1,980,606 |
| 3M gibi özel gruplayıcı kullanan durumlar (MDC belirtilmemiştir) | 1,619,682 |
| MDC ile toplam | 4,175,702 |
| Alkol/Uyuşturucu Kullanımı veya Kaynaklı Ruhsal Bozukluklar | 48,717 |
| Burns | 444 |
| Göz | 3,549 |
| Erkek üreme sistemi | 9,230 |
| İnsan İmmün Yetmezlik Virüsü Enfeksiyonları | 12,422 |
| Miyeloproliferatif Hastalıklar ve Bozukluklar, Kötü Farklılaşmış Neoplazmalar | 15,620 |
| Sağlık Durumunu Etkileyen Faktörler ve Sağlık Hizmetleriyle Diğer Temaslar | 21,294 |
| Kadın üreme sistemi | 17,010 |
| Kulak, Burun, Ağız ve Boğaz | 22,987 |
| Çoklu Önemli Travma | 27,902 |
| Kan dolaşım sistemi | 589,730 |
| Kan, Kan Yapıcı Organlar, İmmünolojik Bozukluklar | 48,990 |
| Yaralanmalar, Zehirlenmeler ve İlaçların Toksik Etkileri | 64,097 |
| Deri, Deri Altı Dokusu ve Meme | 89,577 |
| Hepatobiliyer Sistem ve Pankreas | 127,172 |
| Endokrin, Beslenme ve Metabolik Hastalıklar ve Bozukluklar | 142,808 |
| Perinatal Dönemden Kaynaklanan Koşulları Olan Yeni Doğanlar ve Diğer Yenidoğanlar | 163,605 |
| Hamilelik, Doğum ve Lohusalık | 165,303 |
| Böbrek ve İdrar Yolu | 209,561 |
| Akıl Hastalıkları ve Bozuklukları | 282,501 |
| Sinir Sistemi | 316,243 |
| Sindirim sistemi | 346,369 |
| Kas-İskelet Sistemi ve Bağ Dokusu | 329,344 |
| Solunum Sistemi | 561,983 |
| Bulaşıcı ve Parazit Hastalıkları | 559,244 |
Metin, ses, video veya resim gibi tüm Veri Lisanslama türleri ile ilgileniyoruz. Veri kümeleri, ML için Tıbbi veri kümelerinden oluşur: Doktor Dikte Veri Kümesi, Doktor Klinik Notları, Tıbbi Konuşma Veri Kümesi, Tıbbi Transkripsiyon Veri Kümesi, Doktor-Hasta Görüşmesi, Tıbbi Metin Verileri, Tıbbi Görüntüler – CT Taraması, MRI, Ultra Ses (toplanan temel özel gereksinimler) .
Aradığınızı bulamıyor musunuz?
Tüm veri türlerinde kullanıma hazır yeni tıbbi veri kümeleri toplanıyor
Sağlık eğitimi veri toplama endişelerinizi gidermek için şimdi bizimle iletişime geçin
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
EHR (Elektronik Sağlık Kaydı) verileri, bir hastanın tıbbi geçmişinin dijital kaydıdır. Tanılar, tedaviler, laboratuvar sonuçları, reçeteler ve görüntüleme verileri gibi ayrıntıları içerir.
EHR verileri, klinik karar desteği, hastalık tahmini, kişiselleştirilmiş tedavi planlaması ve sağlık otomasyonu için yapay zeka modellerini eğitmek amacıyla kullanılır.
Evet, tüm EHR verileri, Kişisel Tanımlayıcı Bilgileri (PII) kaldırmak ve gizlilik düzenlemelerine uymak için kimliksizleştirilir.
EHR verileri, hasta demografisi, tıbbi geçmişi, teşhisleri, tedavi planları, laboratuvar test sonuçları, radyoloji görüntüleri (örneğin BT, MRI, X-ışınları), reçeteler ve aşı kayıtları gibi ayrıntıları içerir.
Evet, veriler güvenli ve etik kullanımı garantilemek için HIPAA, GDPR ve diğer küresel gizlilik standartlarına uygundur.
Evet, veri kümeleri belirli tıbbi uzmanlık alanlarına, bölgelere, hasta demografisine veya proje gereksinimlerine göre özelleştirilebilir.
Evet, veri kümeleri, yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışlarına kolay entegrasyon için standart formatlarda (örneğin JSON, CSV) sağlanır.
Veriler, doğruluk, tutarlılık ve güvenilirliği garanti altına almak için titiz doğrulama ve kalite kontrollerinden geçer.
Maliyetler veri hacmi, özelleştirme ve proje kapsamı gibi faktörlere bağlıdır. En iyi teklifi almak için gereksinimlerinizle birlikte "Bizimle İletişime Geçin" formunu doldurmanızı rica ediyoruz.
Teslimat zaman çizelgeleri projenin büyüklüğüne ve karmaşıklığına göre değişir ancak kararlaştırılan son tarihlere uyacak şekilde tasarlanmıştır.
EHR veri kümeleri, yapay zeka sistemlerinin daha iyi teşhis, öngörücü içgörüler ve kişiselleştirilmiş tedavi sunmasını sağlayarak hasta sonuçlarını ve sağlık hizmetlerinin verimliliğini artırır.