ชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพมาจากสี่แหล่ง ได้แก่ ชุดข้อมูลวิจัยสาธารณะ ชุดข้อมูลเชิงพาณิชย์ที่ได้รับอนุญาต ชุดข้อมูลที่รวบรวมเอง และชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นสังเคราะห์ สำหรับโครงการส่วนใหญ่ ข้อจำกัดไม่ได้อยู่ที่ว่ามีชุดข้อมูลอยู่หรือไม่ แต่ขึ้นอยู่กับว่าใบอนุญาตของชุดข้อมูลนั้นอนุญาตให้ฝึกอบรมโมเดลเชิงพาณิชย์และเผยแพร่โมเดลที่ฝึกฝนจากชุดข้อมูลนั้นหรือไม่
ในโลกปัจจุบัน การดูแลสุขภาพได้รับพลังจากแมชชีนเลิร์นนิง (ML) มากขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่การทำนายโรคไปจนถึงการพัฒนาการวินิจฉัยโรค ML กำลังเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพ อย่างไรก็ตาม ทุกโครงการ ML เริ่มต้นด้วยรากฐานสำคัญประการหนึ่ง นั่นคือ ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่มีคุณภาพสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
ในบล็อกนี้ เราได้รวบรวมชุดข้อมูลทางการแพทย์และชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพแบบเปิดและฟรีสำหรับใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรในหมวดหมู่ต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพทั่วไป การถ่ายภาพทางการแพทย์ จีโนมิกส์ และโรงพยาบาล ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัยหรือนักพัฒนา ชุดข้อมูลเหล่านี้จะช่วยคุณสร้างแบบจำลองด้านการดูแลสุขภาพที่แข็งแกร่งและล้ำสมัยได้
ชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพคืออะไร?
ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพหรือชุดข้อมูลทางการแพทย์ คือชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ เช่น บันทึกผู้ป่วย ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ ภาพทางการแพทย์ หรือประวัติการรักษา ชุดข้อมูลเหล่านี้—ซึ่งมักเรียกว่าชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพหรือชุดข้อมูลทางการแพทย์—จะถูกจัดระเบียบไว้ในคลังข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อการวิจัย สาธารณสุข และการใช้งานทางคลินิก
ชุดข้อมูลเหล่านี้ใช้เพื่อศึกษาโรค ปรับปรุงการรักษา และพัฒนาเครื่องมือ เช่น โมเดล AI เพื่อการวินิจฉัยและการดูแลที่ดีขึ้น ชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพจำนวนมากมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพที่ไม่ระบุตัวตน ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ว่าความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยได้รับการปกป้อง ขณะเดียวกันก็ช่วยให้สามารถวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประโยชน์ได้
พวกเขามีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมการวิจัยและปรับปรุงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วย
ความสำคัญของชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพสำหรับการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรของคุณ
ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพคือชุดข้อมูลของผู้ป่วย เช่น บันทึกทางการแพทย์ การวินิจฉัย การรักษา ข้อมูลทางพันธุกรรม และรายละเอียดเกี่ยวกับวิถีชีวิต วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพเหล่านี้ ช่วยให้นักวิจัยค้นพบข้อมูลเชิงลึกและขับเคลื่อนนวัตกรรมในการดูแลผู้ป่วย ชุดข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญมากในโลกปัจจุบันที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ นี่คือเหตุผล: ชุดข้อมูลมาตรฐานมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการประเมินและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องในด้านการดูแลสุขภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อประเมินชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในสถาบันต่างๆ
[อ่านเพิ่มเติม: เหตุใดชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจึงมีความสำคัญในการกำหนดอนาคตของ AI ทางการแพทย์ ]
ทำความเข้าใจเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วย:
ชุดข้อมูลบันทึกทางการแพทย์ช่วยให้แพทย์ทราบภาพรวมของสุขภาพของผู้ป่วยได้อย่างสมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเกี่ยวกับประวัติการรักษา ยา และไลฟ์สไตล์ของผู้ป่วยสามารถช่วยคาดการณ์ว่าผู้ป่วยจะป่วยเป็นโรคเรื้อรังหรือไม่ ข้อมูลนี้ช่วยให้แพทย์สามารถเข้ามาช่วยวางแผนการรักษาสำหรับผู้ป่วยรายนั้นโดยเฉพาะได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
การช่วยเหลือการวิจัยทางการแพทย์:
ด้วยการศึกษาชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ นักวิจัยทางการแพทย์สามารถตรวจสอบว่าผู้ป่วยมะเร็งได้รับการรักษาอย่างไรและฟื้นตัวได้อย่างไร พวกเขาสามารถค้นหาวิธีการรักษาที่ได้ผลดีที่สุดในโลกแห่งความเป็นจริงได้ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยมักจะวิเคราะห์การแสดงออกของยีนและใช้ชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประเภทเนื้องอกและโปรไฟล์ยีนเฉพาะเพื่อทำความเข้าใจความก้าวหน้าของมะเร็ง รวมถึงปฏิกิริยาของการกลายพันธุ์และโปรตีนมะเร็งเฉพาะต่อการรักษาที่แตกต่างกัน โดยอาศัยข้อมูลนี้ แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะช่วยค้นหาแนวโน้มที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วย
การวินิจฉัยและการรักษาที่ดีขึ้น:
เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้ชุดข้อมูลการวินิจฉัยทางการแพทย์ ซึ่งอาจรวมถึงสัญญาณชีพ เช่น อัตราการเต้นของหัวใจและความดันโลหิต เพื่อค้นหารูปแบบที่ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในด้านรังสีวิทยา AI สามารถระบุความผิดปกติในภาพสแกนได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้ตรวจพบโรคได้เร็วขึ้น ขณะที่ชุดข้อมูลเหล่านี้พัฒนาอย่างต่อเนื่อง นวัตกรรมต่างๆ เช่นการใส่คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์กำลังปรับปรุงกระบวนการวินิจฉัยให้ดียิ่งขึ้น และการรวมข้อมูลประชากรของผู้ป่วยไว้ในชุดข้อมูลเหล่านี้จะช่วยปรับแต่งเครื่องมือวินิจฉัยให้เหมาะสมกับประชากรที่หลากหลาย ส่งผลให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น
การช่วยเหลือโครงการริเริ่มด้านสาธารณสุข:
ลองนึกภาพเมืองเล็กๆ ที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพใช้ชุดข้อมูลเพื่อติดตามการระบาดของไข้หวัดใหญ่ พวกเขาดูรูปแบบและค้นหาพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบ ด้วยข้อมูลนี้ พวกเขาจึงเริ่มรณรงค์ฉีดวัคซีนและรณรงค์ให้ความรู้ด้านสุขภาพอย่างตรงเป้าหมาย แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยควบคุมไข้หวัดใหญ่ได้ ชุดข้อมูลเช่นนี้ยังมีความจำเป็นสำหรับความพยายามในการควบคุมโรคและการติดตามแนวโน้มโภชนาการของเด็กในสาธารณสุข ซึ่งแสดงให้เห็นว่าชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพสามารถแนะนำและปรับปรุงโครงการสาธารณสุขได้อย่างแข็งขัน โดยการติดตามโภชนาการของเด็กเป็นองค์ประกอบสำคัญของชุดข้อมูลสาธารณสุขจำนวนมาก
แหล่งที่มาของข้อมูลทางคลินิก
ข้อมูลทางคลินิกถือเป็นกระดูกสันหลังของชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพสมัยใหม่ โดยนำเสนอข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งขับเคลื่อนความก้าวหน้าในการดูแลผู้ป่วยและการวิจัยทางการแพทย์ ข้อมูลเหล่านี้มาจากช่องทางต่างๆ เช่น บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) การถ่ายภาพทางการแพทย์ และการจัดลำดับจีโนม องค์การอนามัยโลก (WHO) จัดทำคลังข้อมูลสุขภาพระดับโลกเพื่อให้เข้าถึงข้อมูลทางคลินิกจากระบบสุขภาพทั่วโลก ข้อมูลสุขภาพอันมากมายนี้ทำให้ผู้วิจัยสามารถวิเคราะห์การดูแลสุขภาพได้ ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับรูปแบบของโรค ประสิทธิผลของการรักษา และผลลัพธ์ของผู้ป่วย
ชุดข้อมูลเฉพาะทาง เช่น Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) และ Cancer Genome Atlas (TCGA) ช่วยเพิ่มความสมบูรณ์ให้กับข้อมูลทางคลินิกโดยละเอียดเกี่ยวกับความก้าวหน้าของโรค เครื่องหมายทางพันธุกรรม และการตอบสนองต่อการรักษา ทรัพยากรเหล่านี้เป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนารูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ทางคลินิก ปรับแต่งการรักษาเฉพาะบุคคล และสุดท้ายปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยในขณะที่ลดต้นทุนการดูแลสุขภาพ ด้วยการใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลทางคลินิกที่ครอบคลุมดังกล่าว อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพจึงพร้อมรับมือกับความท้าทายด้านสุขภาพระดับโลกและขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรมในการวิจัยทางการแพทย์ได้ดีขึ้น
[อ่านเพิ่มเติม: บทบาทของชุดข้อมูลทางการแพทย์แบบหลายรูปแบบในการพัฒนาการวิจัย AI ]
สำรวจชุดข้อมูลเปิดและฟรี 22 ชุดเพื่อการเรียนรู้ทางการแพทย์และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ
ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพแบบเปิดมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำงานของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ชุดข้อมูลแบบเปิดจำนวนมากมาจากฐานข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพขนาดใหญ่ที่ดูแลโดยสถาบันระดับชาติและองค์กรด้านบริการมนุษย์ การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำไปใช้แล้วในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การดูแลสุขภาพ และการแพทย์ และแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม ช่วยในการทำนายโรคและทำความเข้าใจวิธีการแพร่กระจายของโรค การเรียนรู้ของเครื่องยังให้แนวคิดเกี่ยวกับวิธีการดูแลผู้ป่วย ผู้สูงอายุ และผู้ที่ไม่สบายในชุมชนได้อย่างเหมาะสม หากไม่มีชุดข้อมูลที่ดี โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ก็จะเป็นไปไม่ได้ สำหรับผู้ปฏิบัติงาน การคัดสรรชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยลดขั้นตอนการทดลองและการเปรียบเทียบได้อย่างมาก
สาธารณสุขทั่วไปและสาธารณสุข:
- ข้อมูล.gov: มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลการดูแลสุขภาพของสหรัฐอเมริกาซึ่งสามารถค้นหาได้อย่างง่ายดายโดยใช้พารามิเตอร์หลายตัว ชุดข้อมูลได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความเป็นอยู่ที่ดีของบุคคลที่อาศัยอยู่ในสหรัฐอเมริกา อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดังกล่าวยังอาจเป็นประโยชน์ต่อชุดการฝึกอบรมอื่นๆ ในการวิจัยหรือโดเมนด้านสาธารณสุขเพิ่มเติมอีกด้วย
- WHO: เสนอชุดข้อมูลที่เน้นลำดับความสำคัญด้านสุขภาพทั่วโลก แพลตฟอร์มดังกล่าวรวมเอาฟังก์ชันการค้นหาที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าควบคู่ไปกับชุดข้อมูลเพื่อความเข้าใจที่ครอบคลุมในหัวข้อต่างๆ ที่มีอยู่
- Re3Data: นำเสนอข้อมูลที่ครอบคลุมหัวข้องานวิจัยมากกว่า 2,000 หัวข้อ โดยแบ่งออกเป็นหัวข้อกว้างๆ หลายประเภท แม้ว่าชุดข้อมูลบางชุดจะเข้าถึงได้ฟรี แต่แพลตฟอร์มก็ระบุโครงสร้างอย่างชัดเจนและช่วยให้ค้นหาได้ง่ายโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ค่าธรรมเนียม ข้อกำหนดการเป็นสมาชิก และข้อจำกัดด้านลิขสิทธิ์
- ฐานข้อมูลการเสียชีวิตของมนุษย์ ให้การเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการเสียชีวิต ตัวเลขประชากร และสถิติด้านสุขภาพและประชากรศาสตร์ต่างๆ สำหรับ 35 ประเทศ
- ซีเอชดีเอส: ชุดข้อมูลการศึกษาสุขภาพและพัฒนาการของเด็กมีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบการแพร่กระจายของโรคและสุขภาพระหว่างรุ่น โดยครอบคลุมชุดข้อมูลสำหรับการวิจัยไม่เพียงแต่การแสดงออกทางจีโนมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงอิทธิพลของปัจจัยทางสังคม สิ่งแวดล้อม และวัฒนธรรมที่มีต่อสุขภาพและโรคอีกด้วย
- ความท้าทายด้านกิจกรรมโมเลกุลของเมอร์ค: นำเสนอชุดข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อส่งเสริมการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการค้นคว้ายาโดยการจำลองปฏิกิริยาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการผสมโมเลกุลต่างๆ
- โครงการจีโนม 1000: ประกอบด้วยข้อมูลลำดับจากบุคคล 2,500 รายจากประชากร 26 กลุ่ม ทำให้เป็นหนึ่งในแหล่งเก็บข้อมูลจีโนมที่ใหญ่ที่สุดที่สามารถเข้าถึงได้ ความร่วมมือระหว่างประเทศนี้สามารถเข้าถึงได้ผ่าน AWS (โปรดทราบว่ามีทุนสนับสนุนสำหรับโครงการจีโนม)
ชุดข้อมูลภาพทางการแพทย์สำหรับวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การดูแลสุขภาพ และการแพทย์:
- เปิดนิวโร: เนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มแบบเปิดและเสรี OpenNeuro จึงแชร์รูปภาพทางการแพทย์ที่หลากหลาย รวมถึงข้อมูล MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL และ PET ด้วยชุดข้อมูลทางการแพทย์ 563 ชุด ครอบคลุมผู้เข้าร่วม 19,187 คน จึงทำหน้าที่เป็นทรัพยากรอันล้ำค่าสำหรับนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ
- โอเอซิส: ชุดข้อมูลนี้มีต้นกำเนิดมาจาก Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) โดยมุ่งมั่นที่จะให้ข้อมูลการถ่ายภาพระบบประสาทแก่สาธารณะโดยไม่เสียค่าใช้จ่ายเพื่อประโยชน์ของชุมชนวิทยาศาสตร์ โดยครอบคลุมหัวข้อต่างๆ 1,098 หัวข้อในเซสชัน MR 2,168 รายการ และเซสชัน PET 1,608 รายการ ซึ่งนำเสนอข้อมูลมากมายสำหรับนักวิจัย
- โครงการริเริ่มการถ่ายภาพระบบประสาทโรคอัลไซเมอร์: โครงการริเริ่มการสร้างภาพประสาทสำหรับโรคอัลไซเมอร์ (ADNI) นำเสนอข้อมูลที่รวบรวมโดยนักวิจัยทั่วโลก ซึ่งอุทิศตนเพื่อกำหนดความก้าวหน้าของโรคอัลไซเมอร์ ชุดข้อมูลประกอบด้วยคอลเลกชันที่ครอบคลุมของภาพ MRI และ PET ข้อมูลทางพันธุกรรม การทดสอบการรับรู้ รวมถึง CSF และตัวชี้วัดทางชีวภาพในเลือด ซึ่งอำนวยความสะดวกในแนวทางที่หลากหลายเพื่อทำความเข้าใจสภาวะที่ซับซ้อนนี้
- มิมิก-III:ฐานข้อมูลที่ครอบคลุมของข้อมูลผู้ป่วย ICU รวมถึงรายงานภาพและข้อมูลทางคลินิก พร้อมให้บริการผ่าน MIMIC-III ทรัพยากรที่ไม่ระบุตัวตนนี้รองรับการวิจัยการดูแลผู้ป่วยวิกฤตและการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย
- เชเอ็กซ์เพิร์ต:CheXpert จัดทำชุดข้อมูลภาพเอกซเรย์ทรวงอกกว่า 224,000 ภาพพร้อมป้ายกำกับความไม่แน่นอนเพื่อการแปลผลเอกซเรย์ทรวงอกอัตโนมัติ โดยมีบทบาทสำคัญในการวิจัยรังสีวิทยาและการตรวจหาโรค
- แฮม10000:ด้วยความก้าวหน้าของการวิจัยด้านผิวหนังและการคาดการณ์มะเร็งผิวหนัง HAM10000 มอบภาพผิวหนัง 10,000 ภาพเพื่อตรวจหารอยโรคบนผิวหนังที่มีเม็ดสี
ชุดข้อมูลโรงพยาบาล:
- แค็ตตาล็อกข้อมูลของผู้ให้บริการ: เข้าถึงและดาวน์โหลดชุดข้อมูลของผู้ให้บริการที่ครอบคลุมในพื้นที่ต่างๆ รวมถึงสถานล้างไต การปฏิบัติของแพทย์ บริการสุขภาพที่บ้าน การดูแลบ้านพักรับรอง โรงพยาบาล การฟื้นฟูสมรรถภาพผู้ป่วยใน โรงพยาบาลที่ดูแลระยะยาว บ้านพักคนชราพร้อมบริการฟื้นฟูสมรรถภาพ ค่าใช้จ่ายในการเยี่ยมชมสำนักงานแพทย์ และไดเรกทอรีของซัพพลายเออร์
- โครงการต้นทุนการรักษาพยาบาลและการใช้ประโยชน์ (HCUP): ฐานข้อมูลทั่วประเทศที่ครอบคลุมนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อระบุ ติดตาม และวิเคราะห์แนวโน้มระดับชาติในการใช้ประโยชน์ด้านการดูแลสุขภาพ การเข้าถึง ค่าบริการ คุณภาพ และผลลัพธ์ ชุดข้อมูลทางการแพทย์แต่ละชุดภายใน HCUP ประกอบด้วยข้อมูลระดับเผชิญหน้าเกี่ยวกับการเข้าพักของผู้ป่วยทั้งหมด การเยี่ยมแผนกฉุกเฉิน และการผ่าตัดผู้ป่วยนอกในโรงพยาบาลของสหรัฐอเมริกา ซึ่งให้ข้อมูลมากมายสำหรับนักวิจัยและผู้กำหนดนโยบาย
- MIMIC Critical Care ฐานข้อมูล: พัฒนาโดย MIT เพื่อวัตถุประสงค์ด้านสรีรวิทยาคอมพิวเตอร์ ชุดข้อมูลทางการแพทย์ที่เปิดเผยได้นี้ประกอบด้วยข้อมูลสุขภาพที่ไม่ระบุตัวตนจากผู้ป่วยที่ได้รับการดูแลวิกฤตมากกว่า 40,000 ราย ชุดข้อมูล MIMIC ทำหน้าที่เป็นทรัพยากรอันมีค่าสำหรับนักวิจัยที่ศึกษาการดูแลผู้ป่วยวิกฤตและพัฒนาวิธีการคำนวณใหม่ๆ
ชุดข้อมูลมะเร็ง:
- ภาพทางการแพทย์ CT: ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในวิธีการทางเลือกในการตรวจสอบแนวโน้มของข้อมูลภาพ CT ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยการสแกน CT ของผู้ป่วยโรคมะเร็ง โดยมุ่งเน้นไปที่ปัจจัยต่างๆ เช่น คอนทราสต์ รูปแบบ และอายุของผู้ป่วย นักวิจัยสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อพัฒนาเทคนิคการถ่ายภาพใหม่ๆ และวิเคราะห์รูปแบบในการวินิจฉัยและการรักษาโรคมะเร็ง
- ความร่วมมือระหว่างประเทศด้านการรายงานโรคมะเร็ง (ICCR)):ชุดข้อมูลทางการแพทย์ภายใน ICCR ได้รับการพัฒนาและจัดทำขึ้นเพื่อส่งเสริมแนวทางการรายงานมะเร็งตามหลักฐานทั่วโลก ด้วยการทำให้การรายงานมะเร็งเป็นมาตรฐาน ICCR มุ่งมั่นที่จะปรับปรุงคุณภาพและความสามารถในการเปรียบเทียบข้อมูลมะเร็งระหว่างสถาบันและประเทศต่างๆ
- อุบัติการณ์ของมะเร็ง SEER: ข้อมูลมะเร็งนี้จัดทำโดยรัฐบาลสหรัฐอเมริกา โดยแบ่งส่วนโดยใช้ความแตกต่างทางประชากรศาสตร์ขั้นพื้นฐาน เช่น เชื้อชาติ เพศ และอายุ ชุดข้อมูล SEER ช่วยให้นักวิจัยสามารถตรวจสอบอุบัติการณ์ของโรคมะเร็งและอัตราการรอดชีวิตในกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน โดยแจ้งถึงโครงการริเริ่มด้านสาธารณสุขและลำดับความสำคัญของการวิจัย
- ชุดข้อมูลมะเร็งปอด: ชุดข้อมูลฟรีนี้มีข้อมูลเกี่ยวกับกรณีมะเร็งปอดย้อนหลังไปถึงปี 1995 นักวิจัยสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อศึกษาแนวโน้มระยะยาวของอุบัติการณ์ของโรคมะเร็งปอด การรักษา และผลลัพธ์ ตลอดจนเพื่อพัฒนาเครื่องมือวินิจฉัยและการพยากรณ์โรคใหม่ๆ
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ:
- Kaggle: พื้นที่เก็บข้อมูลชุดข้อมูลอเนกประสงค์ – Kaggle ยังคงเป็นแพลตฟอร์มที่โดดเด่นสำหรับชุดข้อมูลที่หลากหลาย ไม่จำกัดเฉพาะภาคการดูแลสุขภาพ Kaggle เป็นทรัพยากรที่เหมาะสำหรับผู้ที่แยกสาขาออกเป็นวิชาต่างๆ หรือต้องการชุดข้อมูลที่หลากหลายสำหรับการฝึกโมเดล
- subreddit: ขุมทรัพย์ที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน – การสนทนา subreddit ที่เหมาะสมสามารถเป็นขุมทองสำหรับชุดข้อมูลแบบเปิดได้ สำหรับคำถามเฉพาะหรือคำถามเฉพาะที่ไม่ได้รับการแก้ไขโดยชุดข้อมูลสาธารณะ ชุมชน Reddit อาจมีคำตอบ
ข้อดีและข้อเสียของแพลตฟอร์มข้อมูลที่เข้าถึงได้แบบเปิด
แพลตฟอร์มข้อมูลแบบเปิดให้เข้าถึงได้นั้นเป็นแหล่งทรัพยากรอันล้ำค่าสำหรับนักวิจัย โดยส่งเสริมนวัตกรรม การทำงานร่วมกัน และการเข้าถึงข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพได้อย่างคุ้มทุน อย่างไรก็ตาม ความท้าทายต่างๆ เช่น ปัญหาคุณภาพของข้อมูล ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว และอุปสรรคทางเทคนิคอาจจำกัดประสิทธิภาพของแพลตฟอร์มได้ การสร้างสมดุลระหว่างข้อดีและข้อเสียเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มศักยภาพของแพลตฟอร์มในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าในการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพให้สูงสุด
| ข้อดี | จุดด้อย |
|---|---|
| การเข้าถึงชุดข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ฟรีช่วยให้ผู้วิจัยและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าถึงข้อมูลที่มีค่าได้ง่ายขึ้น | ปัญหาคุณภาพข้อมูล:ชุดข้อมูลที่เข้าถึงได้แบบเปิดอาจขาดมาตรฐานหรือมีข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือล้าสมัย |
| การร่วมมือ:ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างอุตสาหกรรมและสหสาขาวิชาในการวิจัยและนวัตกรรม | ข้อกังวลเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล:แม้แต่ชุดข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อก็อาจมีความเสี่ยงในการระบุข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซ้ำได้ |
| นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด:ขับเคลื่อนการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรและเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์และการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพ | ขอบเขตจำกัด:ชุดข้อมูลบางชุดอาจไม่แสดงถึงประชากรที่หลากหลายหรือครอบคลุมพื้นที่การดูแลสุขภาพที่จำเป็นทั้งหมด |
| เราสร้างต้นทุนที่มีประสิทธิภาพคุ้มค่า:ช่วยให้ประหยัดต้นทุนด้วยการจัดสรรทรัพยากรฟรี ช่วยลดความจำเป็นในการใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ราคาแพง | การใช้ข้อมูลสังเคราะห์มากเกินไปการพึ่งพาข้อมูลสังเคราะห์มากเกินไปอาจทำให้เกิดความไม่แม่นยำหรืออคติในโมเดล |
| แบ่งปันความรู้:ส่งเสริมความโปร่งใสและเร่งการเผยแพร่ผลการวิจัย | อุปสรรคทางเทคนิคการเข้าถึงและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่อาจต้องใช้ทักษะและทรัพยากรทางเทคนิคขั้นสูง |
วิธีการเลือกระหว่างแบบสาธารณะ แบบมีใบอนุญาต แบบสั่งทำ และแบบสังเคราะห์
ชุดข้อมูลสาธารณะนั้นฟรี มีเอกสารประกอบอย่างดี และมีการปรับให้เข้ากับข้อมูลที่มีอยู่มากเกินไป ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานแต่ไม่เหมาะสำหรับการจำแนกความแตกต่าง ใบอนุญาตของชุดข้อมูลเหล่านี้มักห้ามการใช้งานเชิงพาณิชย์ ชุดข้อมูลเชิงพาณิชย์ที่มีใบอนุญาตให้ความสามารถในการขยายขนาดและความเร็วบนพื้นฐานของสัญญาที่ชัดเจน โดยมีข้อแลกเปลี่ยนคือคู่แข่งก็มีข้อมูลเดียวกัน การรวบรวมข้อมูลแบบกำหนดเองให้ความสามารถในการจำแนกความแตกต่างและความพอดีที่แม่นยำ แต่ต้องแลกมาด้วยเวลาและงบประมาณที่มากขึ้น ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยแก้ปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลด้านสุขภาพ (PHI) และเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อย แต่จำเป็นต้องตรวจสอบความถูกต้องกับข้อมูลจริงก่อน โปรแกรมการผลิตส่วนใหญ่จะรวมทั้งสี่อย่างนี้เข้าด้วยกัน
ต้องจัดการเรื่องใบอนุญาตให้เรียบร้อยก่อนที่ข้อมูลจะพร้อมใช้งาน
สัญญาอนุญาตให้ฝึกฝนโมเดลเชิงพาณิชย์หรือไม่ อนุญาตให้เผยแพร่โมเดลที่ฝึกฝนจากข้อมูลนั้นหรือไม่ อนุญาตให้ใช้ชุดข้อมูลที่ได้มาหรือไม่ จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อสัญญาถูกยกเลิก และต้องฝึกฝนโมเดลใหม่หรือไม่ มีข้อจำกัดด้านขอบเขตการใช้งานหรือไม่ มีข้อกำหนดด้านการอ้างอิงที่ยังคงมีผลกับผลิตภัณฑ์หรือไม่
คุณภาพข้อมูลและความปลอดภัยในชุดข้อมูลทางการแพทย์
การรักษาคุณภาพและความปลอดภัยของข้อมูลให้ได้มาตรฐานสูงถือเป็นสิ่งสำคัญที่สุดเมื่อต้องทำงานกับชุดข้อมูลทางการแพทย์ การรับประกันคุณภาพข้อมูลต้องอาศัยกระบวนการตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูลอย่างเข้มงวดเพื่อขจัดข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกัน ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างผลลัพธ์การวิจัยที่เชื่อถือได้ ในด้านความปลอดภัย มาตรการที่เข้มงวด เช่น การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง และการจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัยถือเป็นสิ่งสำคัญในการปกป้องข้อมูลสุขภาพที่ละเอียดอ่อน
การระบุตัวตนของชุดข้อมูลเป็นแนวทางปฏิบัติที่สำคัญ ช่วยให้นักวิจัยสามารถใช้ข้อมูลสุขภาพที่ไม่ระบุตัวตนสำหรับการวิเคราะห์ได้ในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยไว้ เทคนิคขั้นสูง เช่น การจัดทำดัชนีความหมายทางชีวการแพทย์ ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้งานและความแม่นยำของชุดข้อมูลทางการแพทย์ ทำให้จัดระเบียบและเรียกค้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ง่ายขึ้น สถาบันดูแลสุขภาพสามารถส่งเสริมความไว้วางใจ รองรับการปฏิบัติตามข้อกำหนด และเปิดใช้งานการใช้ชุดข้อมูลทางการแพทย์อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับการวิจัยและนวัตกรรมได้ โดยให้ความสำคัญกับทั้งคุณภาพและความปลอดภัยของข้อมูล
เร่งโครงการ AI การดูแลสุขภาพของคุณด้วยชุดข้อมูลทางการแพทย์ระดับพรีเมียมที่พร้อมใช้งานของ Shaip
ชุดข้อมูลการสนทนาของแพทย์และผู้ป่วย
ชุดข้อมูลของเราประกอบด้วยไฟล์เสียงการสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วยเกี่ยวกับสุขภาพและแผนการรักษา ไฟล์เหล่านี้ครอบคลุม 31 สาขาทางการแพทย์ที่แตกต่างกัน และสามารถนำไปรวมเข้ากับชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่เน้นด้านเสียงพูดและความเข้าใจทางคลินิกได้
มีอะไรรวมอยู่บ้าง?
- เสียงคำสั่งแพทย์จริง 257,977 ชั่วโมงเพื่อฝึกโมเดลคำพูดด้านการดูแลสุขภาพ
- เสียงจากอุปกรณ์ต่างๆ เช่น โทรศัพท์ เครื่องบันทึกดิจิทัล ไมโครโฟนพูด และสมาร์ทโฟน
- เสียงและข้อความถอดเสียงที่มีข้อมูลส่วนบุคคลถูกลบออกเพื่อให้เป็นไปตามกฎหมายความเป็นส่วนตัว
ชุดข้อมูลภาพ CT SCAN
เรานำเสนอชุดข้อมูลภาพ CT scan ระดับแนวหน้าสำหรับการวิจัยและการวินิจฉัยทางการแพทย์ เรามีภาพคุณภาพสูงหลายพันภาพจากคนไข้จริง ประมวลผลโดยใช้เทคนิคใหม่ล่าสุด ชุดข้อมูลของเราช่วยให้แพทย์และนักวิจัยเข้าใจปัญหาสุขภาพต่างๆ ได้ดียิ่งขึ้น เช่น มะเร็ง ความผิดปกติของสมอง และโรคหัวใจ
ข้อมูลบ่งชี้ว่าการสแกน CT ที่พบบ่อยที่สุดคือที่หน้าอก (6000) และศีรษะ (4350) โดยมีการสแกนช่องท้อง เชิงกราน และส่วนอื่นๆ ของร่างกายเป็นจำนวนมากเช่นกัน ตารางยังเผยให้เห็นว่าการสแกนเฉพาะทางบางอย่าง เช่น CT Covid HRCT และ angio pulmonary นั้นดำเนินการในอินเดีย เอเชีย ยุโรป และอื่นๆ เป็นหลัก
ชุดข้อมูลบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR)
บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) เป็นเวอร์ชันดิจิทัลของประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย รวมถึงข้อมูล เช่น การวินิจฉัย ยา แผนการรักษา วันที่สร้างภูมิคุ้มกัน โรคภูมิแพ้ รูปภาพทางการแพทย์ (เช่น CT scan, MRI และ X-rays) การทดสอบในห้องปฏิบัติการ และอื่นๆ
คุณสมบัติชุดข้อมูล EHR ที่พร้อมใช้งานของเรา:
- บันทึกและไฟล์เสียงของแพทย์มากกว่า 5.1 ล้านรายการครอบคลุมความเชี่ยวชาญทางการแพทย์ 31 รายการ
- เวชระเบียนของแท้เหมาะสำหรับการฝึกอบรม Clinical NLP และโมเดล Document AI อื่นๆ
- ข้อมูลเมตารวมถึง MRN ที่ไม่เปิดเผยชื่อ วันที่รับเข้าและออกจากโรงพยาบาล ระยะเวลาการเข้าพัก เพศ ชั้นผู้ป่วย ผู้ชำระเงิน ชั้นทางการเงิน รัฐ สถานะการจำหน่าย อายุ DRG คำอธิบาย DRG การคืนเงิน AMLOS GMLOS ความเสี่ยงต่อการเสียชีวิต ความรุนแรงของการเจ็บป่วย ปลาเก๋า และรหัสไปรษณีย์ของโรงพยาบาล
- บันทึกที่ครอบคลุมผู้ป่วยทุกประเภท: ผู้ป่วยใน, ผู้ป่วยนอก (คลินิก, การบำบัด, การเกิดซ้ำ, การดูแลช่วงกลางวันแบบผ่าตัด) และเหตุฉุกเฉิน
- เอกสารที่มีข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ (PII) ได้รับการแก้ไขแล้ว โดยเป็นไปตามหลักเกณฑ์ HIPAA Safe Harbor
ชุดข้อมูลภาพ MRI
เรามอบชุดข้อมูลภาพ MRI ระดับพรีเมียมเพื่อสนับสนุนการวิจัยและการวินิจฉัยทางการแพทย์ คอลเลกชันที่กว้างขวางของเราประกอบด้วยภาพความละเอียดสูงหลายพันภาพจากผู้ป่วยจริง ซึ่งทั้งหมดได้รับการประมวลผลโดยใช้วิธีการที่ทันสมัย ด้วยการใช้ชุดข้อมูลของเรา ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและนักวิจัยสามารถทำความเข้าใจสภาวะทางการแพทย์ที่หลากหลายให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น
ชุดข้อมูลภาพ MRI ของส่วนต่าง ๆ ของร่างกาย โดยกระดูกสันหลังและสมองมีจำนวนมากที่สุดที่ 5000 ชิ้นต่อชิ้น ข้อมูลนี้กระจายไปทั่วอินเดีย เอเชียกลางและยุโรป และภูมิภาคเอเชียกลาง
ชุดข้อมูลภาพเอ็กซ์เรย์
ชุดข้อมูลภาพเอ็กซ์เรย์คุณภาพดีที่สุดสำหรับการวิจัยและการวินิจฉัยทางการแพทย์ เรามีภาพความละเอียดสูงนับพันภาพจากคนไข้จริง ประมวลผลโดยใช้เทคนิคใหม่ล่าสุด ด้วย Shaip คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ที่เชื่อถือได้เพื่อปรับปรุงการวิจัยและผลลัพธ์ของผู้ป่วย
การกระจายชุดข้อมูลเอ็กซ์เรย์ไปยังส่วนต่างๆ ของร่างกาย โดยที่หน้าอกมีจำนวนมากที่สุดที่ 1000 ในเอเชียกลาง แขนขาส่วนล่างและส่วนบนมีจำนวนข้างละ 850 อัน กระจายระหว่างเอเชียกลาง เอเชียกลาง และภูมิภาคยุโรป
สรุป
โดยสรุป ชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพเป็นแหล่งข้อมูลอันล้ำค่าสำหรับการขับเคลื่อนการปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย ลดต้นทุนการดูแลสุขภาพ และส่งเสริมการวิจัยทางการแพทย์และการดูแลสุขภาพ ด้วยการใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลทางคลินิกที่หลากหลาย รวมถึง EHR ภาพทางการแพทย์ และที่เก็บข้อมูลสุขภาพระดับโลก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัยสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรอันทรงพลังที่ทำนายความก้าวหน้าของโรคและระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงได้ แพลตฟอร์มข้อมูลแบบเปิดและโครงการใช้ประโยชน์ช่วยให้มีโอกาสเพิ่มเติมในการวิเคราะห์ต้นทุนและการใช้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่แจ้งข้อมูลนโยบายและแนวทางปฏิบัติ
การรับประกันคุณภาพและความปลอดภัยของชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความไว้วางใจและการบรรลุผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ ในขณะที่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพยังคงนำนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมาใช้ การใช้ชุดข้อมูลทางการแพทย์อย่างมีความรับผิดชอบจะเป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มความเท่าเทียมด้านสุขภาพ เพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและการใช้ประโยชน์ด้านการดูแลสุขภาพ และมอบผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับทุกคน การให้ความสำคัญกับการเข้าถึง คุณภาพข้อมูล และความปลอดภัย ช่วยให้เราปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพและสร้างอนาคตที่สดใสยิ่งขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพและการวิจัยทางการแพทย์
Q & A
คำถาม: ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพคืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญต่อการเรียนรู้ของเครื่องจักรในด้านการดูแลสุขภาพ?
คำตอบโดยย่อ: ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพอย่างเป็นระบบ เช่น บันทึกผู้ป่วย ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ ภาพทางการแพทย์ และประวัติการรักษา ซึ่งมักจะถูกปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัว ชุดข้อมูลเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำหรับการสร้าง การวัดประสิทธิภาพ และการเปรียบเทียบแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง การสนับสนุนงานต่างๆ เช่น การทำนายโรค การสนับสนุนการวินิจฉัย การปรับแต่งการรักษา และการเฝ้าระวังสุขภาพของประชาชน ชุดข้อมูลเหล่านี้จึงขับเคลื่อนนวัตกรรมการวิจัยและปรับปรุงผลลัพธ์การรักษาผู้ป่วยให้ดียิ่งขึ้น
คำถาม: มีการเน้นย้ำถึงชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพแบบเปิดเผยและฟรีประเภทใดบ้าง และคุณสามารถยกตัวอย่างจากแต่ละประเภทได้หรือไม่?
คำตอบโดยย่อ: บทความนี้จัดกลุ่มชุดข้อมูลออกเป็นหลายประเภท:
- สุขภาพทั่วไปและสาธารณสุข: data.gov (ข้อมูลสุขภาพของสหรัฐฯ), ชุดข้อมูลขององค์การอนามัยโลก (ลำดับความสำคัญด้านสุขภาพระดับโลก), Re3Data (ทะเบียนข้อมูลข้ามสาขาวิชา), ฐานข้อมูลอัตราการตายของมนุษย์, CHDS, โครงการ Merck Molecular Activity Challenge, โครงการ 1000 Genomes Project
- การถ่ายภาพทางการแพทย์: OpenNeuro (MRI, MEG, EEG ฯลฯ), OASIS (การถ่ายภาพระบบประสาท), ADNI (การถ่ายภาพโรคอัลไซเมอร์, พันธุกรรม, ตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ), MIMIC-III (ข้อมูลจากห้องไอซียูพร้อมรายงานการถ่ายภาพ), CheXpert (เอกซเรย์ทรวงอก), HAM10000 (ภาพทางผิวหนัง)
- ชุดข้อมูลโรงพยาบาล: CMS Provider Data Catalog, HCUP (ข้อมูลการใช้บริการ ค่าใช้จ่าย และผลลัพธ์ทั่วประเทศ), MIMIC Critical Care Database (ข้อมูลผู้ป่วยหนักที่ไม่ระบุตัวตน)
- ชุดข้อมูลมะเร็ง: ภาพทางการแพทย์จาก CT (ภาพสแกน CT ของมะเร็ง), ICCR (มาตรฐานการรายงานมะเร็ง), SEER Cancer Incidence, ชุดข้อมูลมะเร็งปอด
- แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม: Kaggle (แหล่งรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่) และ subreddit r/datasets (ลิงก์ที่รวบรวมจากชุมชน)
คำถาม: แพลตฟอร์มข้อมูลแบบเปิดสามารถช่วยงานวิจัยของฉันได้อย่างไร และมีข้อเสียอะไรบ้างที่ควรระวัง?
คำตอบโดยสรุป: ประโยชน์ที่ได้รับ ได้แก่ การเข้าถึงได้ง่าย การทำงานร่วมกัน นวัตกรรม การประหยัดต้นทุน และการแบ่งปันความรู้ ส่วนความท้าทายที่พบได้ทั่วไป ได้แก่ ปัญหาด้านคุณภาพข้อมูล (ข้อมูลไม่สมบูรณ์หรือล้าสมัย) ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว (ความเสี่ยงในการระบุตัวตนซ้ำ) ขอบเขตหรือความสามารถในการเป็นตัวแทนที่จำกัด การพึ่งพาข้อมูลสังเคราะห์มากเกินไป และอุปสรรคทางเทคนิคในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การสร้างสมดุลระหว่างข้อดีและข้อเสียเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญสู่การใช้งานที่ประสบความสำเร็จ
คำถาม: บทความนี้แนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดอะไรบ้างสำหรับคุณภาพข้อมูลและความเป็นส่วนตัวเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลทางการแพทย์?
คำตอบโดยสรุป: เน้นการตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูลอย่างเข้มงวดเพื่อกำจัดข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกัน ใช้มาตรการควบคุมความปลอดภัยที่เข้มแข็ง เช่น การเข้ารหัส การจัดการการเข้าถึง และการจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัย และใช้การปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์ในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย เทคนิคต่างๆ เช่น การจัดทำดัชนีความหมายทางชีวการแพทย์สามารถปรับปรุงการจัดระเบียบ การค้นหา และความสามารถในการใช้งานชุดข้อมูลโดยรวมได้
คำถาม: Shaip มีชุดข้อมูลคุณภาพสูงพร้อมใช้งานอะไรบ้าง และชุดข้อมูลเหล่านั้นประกอบด้วยอะไรบ้าง?
คำตอบโดยย่อ: Shaip ให้บริการชุดข้อมูลทางการแพทย์ที่คัดสรรมาอย่างดี ครอบคลุมทั้งข้อมูลเสียง ภาพ และบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR):
- ไฟล์เสียงทางการแพทย์: บันทึกการสั่งการของแพทย์จริงกว่า 257,977 ชั่วโมง ครอบคลุม 31 สาขาเฉพาะทาง บันทึกจากโทรศัพท์ เครื่องบันทึกเสียงดิจิทัล ไมโครโฟนสำหรับพูด และสมาร์ทโฟน โดยข้อมูลส่วนบุคคลถูกลบออกเพื่อให้เป็นไปตามกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัว
- การถ่ายภาพ CT: มีการสแกนคุณภาพสูงหลายพันครั้ง โดยที่พบมากที่สุดคือบริเวณหน้าอก (6000 ครั้ง) และศีรษะ (4350 ครั้ง) นอกจากนี้ยังมีการสแกนเฉพาะทาง (เช่น CT Covid HRCT, angio pulmonary) ที่พบได้ทั่วอินเดีย เอเชีย ยุโรป และประเทศอื่นๆ
- ระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR): มีบันทึกข้อมูลมากกว่า 5.1 ล้านรายการและบันทึกเสียงของแพทย์ใน 31 สาขาเฉพาะทาง; มีเมตาเดต้าที่ครบถ้วน (เช่น หมายเลข MR ที่ไม่ระบุตัวตน วันที่ ระยะเวลาการพักรักษาตัว ข้อมูลประชากร ประเภทผู้จ่ายเงิน/ทางการเงิน รายละเอียด DRG การชำระเงินคืน ความเสี่ยง/ความรุนแรง รหัสไปรษณีย์ของโรงพยาบาล); ครอบคลุมผู้ป่วยทุกประเภท (ผู้ป่วยใน ผู้ป่วยนอก ผู้ป่วยฉุกเฉิน); ข้อมูลส่วนบุคคลถูกปกปิดตามหลักเกณฑ์ HIPAA Safe Harbor
- MRI: มีภาพความละเอียดสูงหลายพันภาพ โดยกระดูกสันหลังและสมองมีจำนวนมากที่สุด (5000 ภาพต่อส่วน) ข้อมูลครอบคลุมอินเดีย เอเชียกลางและยุโรป และเอเชียกลาง
- ภาพถ่ายรังสีเอกซ์: ภาพความละเอียดสูงหลายพันภาพ โดยภาพบริเวณหน้าอกมีจำนวนมากที่สุด (1000 ภาพ) ในเอเชียกลาง ส่วนภาพบริเวณแขนขาด้านล่างและด้านบนมีจำนวน 850 ภาพเท่ากัน โดยแบ่งระหว่างเอเชียกลางและเอเชียกลางและยุโรป
