ชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพแบบโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุดสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง

• ระบบการดูแลสุขภาพทั่วโลกผลิตข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมหาศาลในแต่ละวัน ซึ่งมีศักยภาพที่จะนำไปใช้กับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องได้ ในทุกอุตสาหกรรม ข้อมูลถือเป็นสินทรัพย์อันล้ำค่าที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ มีความได้เปรียบทางการแข่งขัน และภาคการดูแลสุขภาพก็ไม่ต่างกัน

บทความนี้จะกล่าวถึงอุปสรรคที่พบในการจัดการข้อมูลทางการแพทย์โดยกระชับ และให้ข้อมูลสรุปของชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพที่สาธารณะเข้าถึงได้

ความสำคัญของชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพ

ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพคือการรวบรวมข้อมูลผู้ป่วย เช่น เวชระเบียน การวินิจฉัย การรักษา ข้อมูลทางพันธุกรรม และรายละเอียดไลฟ์สไตล์ สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญมากในโลกปัจจุบันที่มีการใช้ AI มากขึ้นเรื่อยๆ นี่คือเหตุผล:

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วย:

ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพช่วยให้แพทย์เห็นภาพรวมสุขภาพของผู้ป่วยอย่างสมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเกี่ยวกับประวัติทางการแพทย์ ยา และรูปแบบการใช้ชีวิตของผู้ป่วยสามารถช่วยคาดการณ์ได้ว่าพวกเขาอาจเป็นโรคเรื้อรังหรือไม่ ช่วยให้แพทย์สามารถดำเนินการได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และวางแผนการรักษาสำหรับผู้ป่วยรายนั้นโดยเฉพาะ

การช่วยเหลือการวิจัยทางการแพทย์:

การศึกษาชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพทำให้นักวิจัยทางการแพทย์สามารถดูวิธีการรักษาผู้ป่วยโรคมะเร็งและการฟื้นตัวของพวกเขา พวกเขาสามารถค้นหาวิธีการรักษาที่ได้ผลดีที่สุดในโลกแห่งความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น เมื่อดูตัวอย่างเนื้องอกในธนาคารชีวภาพและประวัติการรักษาผู้ป่วย นักวิจัยสามารถเรียนรู้ว่าการกลายพันธุ์และโปรตีนมะเร็งมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อการรักษาที่แตกต่างกัน แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้จะช่วยค้นหาแนวโน้มที่นำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

การวินิจฉัยและการรักษาที่ดีขึ้น:

แพทย์ใช้เครื่องมือ AI เพื่อดูชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพและค้นหารูปแบบที่สำคัญ ช่วยให้พวกเขาวินิจฉัยและรักษาโรคได้ดีขึ้น ในด้านรังสีวิทยา AI สามารถค้นหาปัญหาในการสแกนได้เร็วและแม่นยำกว่ามนุษย์ ซึ่งหมายความว่าแพทย์สามารถตรวจพบโรคได้เร็วยิ่งขึ้นและเริ่มการรักษาที่ถูกต้องได้เร็วยิ่งขึ้น คำอธิบายประกอบภาพทางการแพทย์สามารถนำไปสู่การวินิจฉัยที่รวดเร็วและดีขึ้น ซึ่งช่วยปรับปรุงสุขภาพของผู้ป่วย

การช่วยเหลือโครงการริเริ่มด้านสาธารณสุข:

ลองจินตนาการถึงเมืองเล็กๆ ที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพใช้ชุดข้อมูลเพื่อติดตามการระบาดของโรคไข้หวัดใหญ่ พิจารณารูปแบบแล้วพบบริเวณที่ได้รับผลกระทบ ด้วยข้อมูลนี้ พวกเขาจึงเริ่มขับเคลื่อนการฉีดวัคซีนแบบกำหนดเป้าหมายและแคมเปญสุขศึกษา แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยควบคุมไข้หวัดใหญ่ได้ โดยแสดงให้เห็นว่าชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพสามารถชี้แนะและปรับปรุงโครงการริเริ่มด้านสาธารณสุขได้อย่างไร

ชุดข้อมูลทางการแพทย์แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ชุดข้อมูลแบบเปิดถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ทำงานได้ดี แมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้ในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การดูแลสุขภาพ และการแพทย์อยู่แล้ว และกำลังแสดงผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม ช่วยทำนายโรคและทำความเข้าใจว่าโรคแพร่กระจายได้อย่างไร แมชชีนเลิร์นนิงยังให้แนวคิดเกี่ยวกับวิธีที่เราสามารถดูแลผู้ป่วย ผู้สูงอายุ และผู้ที่ไม่สบายในชุมชนได้อย่างเหมาะสม หากไม่มีชุดข้อมูลที่ดี โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้คงเป็นไปไม่ได้

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)

ชุดข้อมูลรูปภาพสำหรับวิทยาศาสตร์ชีวภาพ 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

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 ได้รับการพัฒนาและจัดเตรียมไว้เพื่อส่งเสริมแนวทางการรายงานโรคมะเร็งทั่วโลกโดยอิงหลักฐานเชิงประจักษ์ ด้วยการสร้างมาตรฐานการรายงานมะเร็ง ICCR มีเป้าหมายที่จะปรับปรุงคุณภาพและความสามารถในการเปรียบเทียบข้อมูลมะเร็งในสถาบันและประเทศต่างๆ
• 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

เร่งโครงการ AI การดูแลสุขภาพของคุณด้วยชุดข้อมูลทางการแพทย์ระดับพรีเมียมที่พร้อมใช้งานของ Shaip