ชุดข้อมูลเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ที่ไม่ระบุตัวตนสำหรับโครงการ AI และ ML

ข้อมูลเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ที่ได้รับอนุญาตเชิงพาณิชย์และเป็นไปตามมาตรฐาน HIPAA พร้อมสำหรับการใช้งานด้าน AI ทางคลินิก, NLP และการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์

ติดต่อเรา
ข้อมูลบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (ehr)

ข้อมูล EHR คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญต่อ AI?

ชุดข้อมูล EHR ใน ai/ml

บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) คือบันทึกข้อมูลผู้ป่วยแบบดิจิทัลที่เก็บรักษาไว้ตลอดกระบวนการดูแลรักษาโดยผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ตั้งแต่โรงพยาบาล คลินิกผู้ป่วยนอก สถานพยาบาลเฉพาะทาง และห้องปฏิบัติการ แตกต่างจากบันทึกทางการแพทย์อิเล็กทรอนิกส์ (EMRs) ซึ่งเป็นข้อมูลที่บันทึกจากผู้ให้บริการเพียงรายเดียว ข้อมูล EHRs ครอบคลุมเส้นทางการรักษาของผู้ป่วยอย่างครบถ้วน โดยบันทึกปฏิสัมพันธ์ในสถานพยาบาลหลายแห่ง

แคตตาล็อกข้อมูล EHR ที่ไม่ระบุตัวตนของ Shaip ครอบคลุมทั้งสองด้าน ทำให้ทีมของคุณมีแหล่งข้อมูลเดียวที่พร้อมสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับการพัฒนา AI ด้านการดูแลสุขภาพอย่างครบวงจร

ชุดข้อมูล EHR ประกอบด้วยข้อมูลสำคัญสองประเภทสำหรับการพัฒนา AI ได้แก่ข้อมูลที่มีโครงสร้าง(ข้อมูลประชากร รหัสการวินิจฉัย ICD-10 รหัส DRG รายการยา ค่าทางห้องปฏิบัติการ สัญญาณชีพ) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง(บันทึกทางการแพทย์ สรุปการจำหน่ายผู้ป่วย รายงานรังสีวิทยา คำพูดของแพทย์) ประมาณ 80% ของข้อมูล EHR เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทำให้เป็นแหล่งข้อมูลหลักสำหรับการฝึกอบรมโมเดล NLP ทางคลินิก

ค้นหาข้อมูลบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ที่เหมาะสมสำหรับการดูแลสุขภาพของคุณ AI

พัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่ดีที่สุดShaip นำเสนอชุดข้อมูลบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ที่พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับทีม AI และการเรียนรู้ของเครื่อง แคตตาล็อกข้อมูล EHR สำเร็จรูปของเรามีบันทึกผู้ป่วยที่มีโครงสร้างพร้อมสำหรับการวิจัยในกว่า 20 สาขาทางการแพทย์ ครอบคลุมการวินิจฉัย การสั่งยา ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ รายงานรังสีวิทยา ประวัติการฉีดวัคซีน และบันทึกทางคลินิก ทั้งหมดนี้ได้รับการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลอย่างสมบูรณ์ภายใต้มาตรฐาน HIPAA Safe Harbor และ GDPR

ไม่ว่าคุณจะสร้างระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก ฝึกฝนโมเดล NLP จากบันทึกของแพทย์ พัฒนาอัลกอริทึมการทำนายโรค หรือขับเคลื่อนเครื่องมืออัตโนมัติในด้านการดูแลสุขภาพ ชุดข้อมูล EHR ของ Shaip จะมอบความลึก ความหลากหลาย และการรับประกันการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่โครงการ AI ของคุณต้องการ พร้อมให้ใช้งานสำหรับการอนุญาตใช้งานทันที การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบกำหนดเอง หรือการดาวน์โหลดตัวอย่าง

บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์นอกชั้นวาง (EHR):

  • 5.1M+ บันทึกและไฟล์เสียงของแพทย์ใน 31 รายการพิเศษ
  • เวชระเบียนมาตรฐานทองคำในโลกแห่งความเป็นจริงในการฝึก Clinical NLP และ Document AI model อื่นๆ
  • ข้อมูลเมตาดาต้าเช่น MRN (ไม่ระบุชื่อ), วันที่รับสมัคร, วันที่จำหน่าย, ระยะเวลาของการเข้าพัก, เพศ, ระดับผู้ป่วย, ผู้ชำระเงิน, ระดับการเงิน, สถานะ, การจำหน่ายทิ้ง, อายุ, DRG, คำอธิบาย DRG, การชำระเงินคืน $, AMLOS, GMLOS, ความเสี่ยงของ การตาย ความรุนแรงของการเจ็บป่วย ปลาเก๋า รหัสไปรษณีย์ของโรงพยาบาล ฯลฯ
  • เวชระเบียนจากรัฐและภูมิภาคต่างๆ ของสหรัฐอเมริกา - ตะวันออกเฉียงเหนือ (46%), ใต้ (9%), มิดเวสต์ (3%), ตะวันตก (28%), อื่นๆ (14%)
  • เวชระเบียนที่เป็นของคลาสผู้ป่วยทั้งหมดที่ครอบคลุม - ผู้ป่วยใน, ผู้ป่วยนอก (คลินิก, การบำบัด, การเกิดซ้ำ, การดูแลวันผ่าตัด), ฉุกเฉิน
  • เวชระเบียนของกลุ่มอายุของผู้ป่วยทั้งหมด <10 ปี (7.9%), 11-20 ปี (5.7%), 21-30 ปี (10.9%), 31-40 ปี (11.7%), 41-50 ปี (10.4% ), 51-60 ปี (13.8%), 61-70 ปี (16.1%), 71-80 ปี (13.3%), 81-90 ปี (7.8%), 90+ (2.4%)
  • อัตราส่วนเพศผู้ป่วย 46% (ชาย) และ 54% (หญิง)
  • PII Redacted Documents ที่ยึดตามแนวทาง Safe Harbor ซึ่งสอดคล้องกับ HIPAA
ข้อมูล EHR ตามสถานที่
สถานที่ เอกสารข้อความ
ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ 4,473,573
ภาคใต้ 1,801,716
มิดเวสต์ 781,701
ภาคตะวันตก 1,509,109
ข้อมูล EHR ตามหมวดการวินิจฉัยที่สำคัญ
หมวดหมู่การวินิจฉัยหลัก เอกสารข้อความ
แอลกอฮอล์/การใช้ยาและแอลกอฮอล์/ความผิดปกติทางจิตอินทรีย์ที่เกิดจากยาD48,717
รวมทุกอย่าง (กรณีที่มีและไม่มีหมวดหมู่ MDC)8,566,687
กรณีที่ไม่มีการชำระเงินคืน (ไม่ได้ระบุ MDC)790,697
กรณีผู้ป่วยนอก (ไม่ระบุ MDC)1,980,606
กรณีใช้ปลาเก๋าชนิดพิเศษ เช่น 3M (ไม่ระบุ MDC)1,619,682
รวมด้วย MDC4,175,702
การใช้แอลกอฮอล์ / ยาหรือความผิดปกติทางจิตที่กระตุ้น48,717
เบิร์นส์444
ตา3,549
ระบบสืบพันธุ์เพศชาย9,230
การติดเชื้อไวรัสภูมิคุ้มกันบกพร่องของมนุษย์12,422
โรค Myeloproliferative & ความผิดปกติ, เนื้องอกที่แตกต่างกันไม่ดี Poor15,620
ปัจจัยที่มีผลต่อสถานะสุขภาพและการติดต่ออื่นๆ กับบริการสุขภาพ Health21,294
ระบบสืบพันธุ์เพศหญิง17,010
หู จมูก ปาก และลำคอ22,987
การบาดเจ็บที่สำคัญหลายอย่าง27,902
ระบบไหลเวียน589,730
เลือด อวัยวะสร้างเลือด และความผิดปกติทางภูมิคุ้มกัน48,990
การบาดเจ็บ การเป็นพิษ & ผลกระทบที่เป็นพิษของยา64,097
ผิวหนัง เนื้อเยื่อใต้ผิวหนัง และเต้านม89,577
ระบบตับและตับอ่อน127,172
โรคและความผิดปกติของต่อมไร้ท่อ โภชนาการและเมตาบอลิซึม142,808
ทารกแรกเกิดและทารกแรกเกิดอื่นๆ ที่มีภาวะกำเนิดในระยะปริกำเนิด163,605
การตั้งครรภ์ การคลอดบุตร และระยะหลังคลอด165,303
ไตและทางเดินปัสสาวะ209,561
โรคทางจิตและความผิดปกติ282,501
ระบบประสาท316,243
ระบบทางเดินอาหาร346,369
ระบบกล้ามเนื้อและกระดูกและเนื้อเยื่อเกี่ยวพัน329,344
ระบบทางเดินหายใจ561,983
โรคติดเชื้อและปรสิต559,244

เราจัดการกับ Data Licensing ทุกประเภท เช่น ข้อความ เสียง วิดีโอ หรือรูปภาพ ชุดข้อมูลประกอบด้วยชุดข้อมูลทางการแพทย์สำหรับ ML: Physician Dictation Dataset, Physician Clinical Notes, Medical Conversation Dataset, Medical Transcription Dataset, Doctor-Patient Conversation, Medical Text Data, Medical Images – CT Scan, MRI, Ultra Sound (รวบรวมความต้องการพื้นฐานที่กำหนดเอง) .

การประยุกต์ใช้ชุดข้อมูล EHR ในโลกแห่งความเป็นจริงใน AI/ML

  • การพยากรณ์และการวินิจฉัยโรค:ฝึกอบรมโมเดล AI เพื่อคาดการณ์โรคต่างๆ เช่น โรคเบาหวาน โรคมะเร็ง และภาวะหลอดเลือดหัวใจ
  • การสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก: ฝึกฝนโมเดลเพื่อแสดงคำแนะนำในการวินิจฉัยโรค ระบุปฏิกิริยาระหว่างยา และช่วยวางแผนการรักษาโดยใช้ข้อมูล EHR ที่มีโครงสร้าง
  • ยาเฉพาะทาง:ใช้ข้อมูลประชากรและการวินิจฉัยเพื่อแนะนำแผนการรักษาเฉพาะบุคคล
  • ระบบอัตโนมัติด้านการดูแลสุขภาพ:ทำให้ภารกิจการบริหารระบบอัตโนมัติ เช่น การกำหนดเวลาการนัดหมายหรือการเรียกเก็บเงินด้วยเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย NLP ที่ได้รับการฝึกอบรมจากชุดข้อมูล EHR
  • การสร้างแบบจำลองการดูแลสุขภาพเชิงพยากรณ์ — สร้างแบบจำลองการจำแนกความเสี่ยงและการทำนายโรคโดยใช้บันทึกผู้ป่วยระยะยาว รหัส DRG และคะแนนความรุนแรงของโรค 
  • การศึกษาหลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริง (RWE) — สร้างหลักฐานหลังการวางจำหน่ายและข้อมูลเชิงลึกด้านการเฝ้าระวังยาโดยการวิเคราะห์ข้อมูลผลลัพธ์จากบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ในกลุ่มผู้ป่วยต่างๆ
  • NLP สำหรับบันทึกทางการแพทย์ — แยกข้อมูลเอนทิตี้ สภาวะ และขั้นตอนการรักษาจากบันทึกของแพทย์และสรุปการจำหน่ายผู้ป่วยที่ไม่มีโครงสร้าง โดยใช้ข้อมูลฝึกอบรม EHR ที่มีคำอธิบายประกอบ

เหตุใดจึงควรเลือก Shaip สำหรับชุดข้อมูล EHR

ทีมงานผู้เชี่ยวชาญ

ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะจะรับประกันความถูกต้องและคำอธิบายข้อมูลที่มีคุณภาพสูง

ปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ชุดข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนอย่างสมบูรณ์ซึ่งปฏิบัติตาม HIPAA และ GDPR

การแข่งขันราคา

ส่งมอบโซลูชั่นที่คุ้มต้นทุนโดยไม่กระทบต่อคุณภาพ

ข้อมูลที่ไม่มีอคติ

โปรโตคอลที่เข้มงวดช่วยขจัดอคติ และทำให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ AI ที่เชื่อถือได้

รวดเร็วและแม่นยำ

กระบวนการที่คล่องตัวช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่หลากหลายและมีคุณภาพสูงจะได้รับการส่งมอบอย่างรวดเร็ว

มีจำหน่ายและจัดส่ง

ข้อมูล บริการ และโซลูชันที่พร้อมใช้งานบนเครือข่ายสูงและตรงเวลา

พิสูจน์แล้วในระดับใหญ่

ได้รับความไว้วางใจจาก Google และบริษัท AI ด้านสุขภาพชั้นนำ ควบคุมคุณภาพด้วยกระบวนการ 6 Sigma Black Belt และการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์

พร้อมจำหน่ายเชิงพาณิชย์

แคตตาล็อก EHR สำเร็จรูปของ Shaip ได้รับการอนุญาตให้ใช้งานแล้ว ลบข้อมูลส่วนบุคคลออก และพร้อมให้ดาวน์โหลดหรือเข้าถึงผ่าน Databricks Marketplace ได้แล้ววันนี้

รองรับวงจรชีวิตเต็มรูปแบบ

ต้องการเพิ่มคำอธิบายประกอบลงบนข้อมูลดิบใช่ไหม? Shaip ให้บริการการลบข้อมูลส่วนบุคคล การติดฉลาก NER ทางคลินิก และการเพิ่มปริมาณข้อมูลจากพันธมิตรรายเดียว

ไสยติดต่อเรา

ไม่พบสิ่งที่คุณกำลังมองหา?

มีการรวบรวมชุดข้อมูลทางการแพทย์นอกชั้นวางใหม่จากข้อมูลทุกประเภท 

ติดต่อเราตอนนี้เพื่อคลายความกังวลเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพของคุณ

  • ฟิลด์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบและควรจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง
  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip ความเป็นส่วนตัว และ ข้อกำหนดในการให้บริการ และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

ชุดข้อมูล EHR ใช้เพื่อฝึกโมเดล AI สำหรับการทำนายโรค การตัดสินใจทางคลินิก และการรักษาเฉพาะบุคคล

ข้อมูล EHR ใช้เพื่อฝึกโมเดล AI เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก การคาดการณ์โรค การวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคล และการดูแลสุขภาพอัตโนมัติ

ใช่ ข้อมูล EHR ทั้งหมดจะถูกลบข้อมูลระบุตัวตนเพื่อลบข้อมูลประจำตัวส่วนบุคคล (PII) และสอดคล้องกับกฎระเบียบความเป็นส่วนตัว

ข้อมูล EHR มีรายละเอียดต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากรของผู้ป่วย ประวัติการรักษา การวินิจฉัย แผนการรักษา ผลการทดสอบในห้องปฏิบัติการ ภาพรังสีวิทยา (เช่น CT, MRI, เอกซเรย์) ใบสั่งยา และบันทึกการฉีดวัคซีน

ใช่ ข้อมูลปฏิบัติตาม HIPAA, GDPR และมาตรฐานความเป็นส่วนตัวระดับโลกอื่นๆ เพื่อรับรองการใช้งานที่ปลอดภัยและถูกต้องตามจริยธรรม

ใช่ ชุดข้อมูลสามารถปรับแต่งได้ตามความเชี่ยวชาญทางการแพทย์เฉพาะทาง ภูมิภาค ข้อมูลประชากรผู้ป่วย หรือข้อกำหนดของโครงการ

ใช่ ชุดข้อมูลมีการจัดทำในรูปแบบมาตรฐาน (เช่น JSON, CSV) เพื่อให้รวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ AI และ ML ได้อย่างง่ายดาย

ข้อมูลจะต้องผ่านการตรวจสอบและคุณภาพอย่างเข้มงวดเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้อง สม่ำเสมอ และเชื่อถือได้

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ปริมาณข้อมูล การปรับแต่ง และขอบเขตของโครงการ เราขอให้คุณกรอกแบบฟอร์ม "ติดต่อเรา" พร้อมระบุความต้องการของคุณเพื่อรับใบเสนอราคาที่ดีที่สุด

ระยะเวลาในการส่งมอบจะแตกต่างกันออกไปตามขนาดและความซับซ้อนของโครงการ แต่ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ตรงตามกำหนดเวลาที่ตกลงกันไว้

ชุดข้อมูล EHR ช่วยให้ระบบ AI สามารถวินิจฉัยและให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงทำนาย และการรักษาเฉพาะบุคคลได้ดีขึ้น ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วยและประสิทธิภาพการดูแลสุขภาพ

ใช่ Shaip นำเสนอชุดข้อมูล EHR ที่ปรับแต่งตามความเชี่ยวชาญ กลุ่มอายุ ภูมิศาสตร์ หรือข้อกำหนดของโครงการ

บันทึกทางการแพทย์อิเล็กทรอนิกส์ (EMR) ประกอบด้วยข้อมูลทางคลินิกจากผู้ให้บริการเพียงรายเดียว ในขณะที่บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ครอบคลุมเส้นทางการดูแลรักษาทั้งหมดจากผู้ให้บริการหลายราย สถานที่ และช่วงเวลาที่แตกต่างกัน Shaip ให้บริการทั้งชุดข้อมูล EHR และ EMR โดยมีบันทึกระยะยาวจากผู้ให้บริการหลายรายเพื่อตอบสนองความต้องการในการฝึกอบรม AI ที่ซับซ้อน

ข้อมูลทั้งหมดถูกลบข้อมูลส่วนบุคคลออกโดยใช้วิธี Safe Harbor ของกฎความเป็นส่วนตัว HIPAA ซึ่งลบข้อมูลระบุตัวตน PHI ทั้ง 18 รายการ รวมถึงชื่อ วันเกิด ที่อยู่ และหมายเลขเวชระเบียน อย่างไรก็ตาม ฟิลด์ MRN ที่ถูกทำให้เป็นนิรนามแล้วจะยังคงอยู่เพื่อใช้ในการเชื่อมโยงข้อมูลภายในชุดข้อมูล ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในระยะยาวได้โดยไม่มีความเสี่ยงต่อการระบุตัวตนซ้ำ