ใบอนุญาตข้อมูลการดูแลสุขภาพ/การแพทย์คุณภาพสูงสำหรับโมเดล AI & ML
ชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพ/การแพทย์นอกชั้นวางเพื่อเริ่มต้นโครงการ Healthcare AI ของคุณอย่างรวดเร็ว
เสียบข้อมูลทางการแพทย์ที่คุณหายไปในวันนี้
ชุดข้อมูลทางการแพทย์และการดูแลสุขภาพสำหรับ Machine Learning
ข้อมูลเสียงเขียนตามคำบอกของแพทย์
ชุดข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนสำหรับการดูแลสุขภาพประกอบด้วยไฟล์เสียงพิเศษ 31 ไฟล์ที่กำหนดโดยแพทย์ที่อธิบายสภาพทางคลินิกของผู้ป่วยและแผนการดูแลตามการพบแพทย์กับผู้ป่วยในโรงพยาบาล/สถานพยาบาล
ไฟล์เสียงเขียนตามคำบอกของแพทย์นอกชั้นวาง:
- ชุดข้อมูลคำพูดตามคำบอกของแพทย์ในโลกแห่งความเป็นจริง 257,977 ชั่วโมงจากผู้เชี่ยวชาญพิเศษ 31 คนเพื่อฝึกแบบจำลองคำพูดของ Healthcare
- เสียงป้อนตามคำบอกที่บันทึกจากอุปกรณ์ต่างๆ เช่น การเขียนตามคำบอกทางโทรศัพท์ (54.3%), เครื่องบันทึกดิจิตอล (24.9%), ไมค์พูด (5.4%), สมาร์ทโฟน (2.7%) และไม่ทราบ (12.7%)
- PII Redacted Audio & Transcripts ที่ปฏิบัติตามแนวทาง Safe Harbor ซึ่งสอดคล้องกับ HIPAA
สำเนาเวชระเบียน
บันทึกทางการแพทย์ที่ถอดเสียงหมายถึงการถอดความของแพทย์และการสนทนาของผู้ป่วย การถอดความรายงานทางการแพทย์ และการประเมินทางการแพทย์ ช่วยในการทำแผนที่ประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วยสำหรับการมาเยี่ยมในอนาคตและยังทำหน้าที่เป็นจุดอ้างอิงสำหรับแพทย์ ช่วยให้แพทย์ประเมินสภาพปัจจุบันของผู้ป่วยและแนะนำการรักษาที่เหมาะสม
เวชระเบียนที่ถอดความจากชั้นวาง:
- การถอดความ 257,977 ชั่วโมงของการเขียนตามคำบอกของแพทย์ในโลกแห่งความเป็นจริงจาก 31 ผู้เชี่ยวชาญพิเศษเพื่อฝึกแบบจำลองคำพูดของ Healthcare
- บันทึกทางการแพทย์ที่คัดลอกมาจากงานประเภทต่างๆ เช่น รายงานการผ่าตัด, สรุปการจำหน่าย, บันทึกการให้คำปรึกษา, บันทึกการรับเข้าเรียน, บันทึก ED, บันทึกคลินิก, รายงานรังสีวิทยา ฯลฯ
- PII Redacted Audio & Transcripts ที่ปฏิบัติตามแนวทาง Safe Harbor ซึ่งสอดคล้องกับ HIPAA
บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR)
Electronic Health Records หรือ EHR คือเวชระเบียนที่มีประวัติการรักษาของผู้ป่วย การวินิจฉัย ใบสั่งยา แผนการรักษา วันที่ฉีดวัคซีนหรือการฉีดวัคซีน ภูมิแพ้ ภาพรังสีวิทยา (CT Scan, MRI, X-Rays) และการทดสอบในห้องปฏิบัติการ และอื่นๆ
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
- 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
ชุดข้อมูลภาพ CT Scan
แพทย์ใช้ภาพ CT scan เพื่อวินิจฉัยและตรวจหาสภาวะผิดปกติหรือปกติในร่างกายของผู้ป่วย (กล่าวคือ เพื่อระบุโรคหรือการบาดเจ็บภายในส่วนต่างๆ ของร่างกาย) ในการวินิจฉัยการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์ ภาพ CT-scan จะต้องผ่านขั้นตอนที่ซับซ้อน ได้แก่ การได้มา การปรับปรุงภาพ การดึงคุณลักษณะที่สำคัญ การระบุภูมิภาคที่น่าสนใจ (ROI) การตีความผลลัพธ์ ฯลฯ
Shaip นำเสนอชุดข้อมูลภาพ CT scan คุณภาพสูงที่จำเป็นสำหรับการวิจัยและการวินิจฉัยทางการแพทย์ ชุดข้อมูลของเราประกอบด้วยภาพความละเอียดสูงนับพันภาพที่รวบรวมจากผู้ป่วยจริงและประมวลผลด้วยเทคนิคล้ำสมัย ชุดข้อมูลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์และนักวิจัยพัฒนาความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับสภาวะทางการแพทย์ต่างๆ รวมถึงมะเร็ง ความผิดปกติทางระบบประสาท และโรคหัวใจและหลอดเลือด ด้วย Shaip คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ที่เชื่อถือได้และแม่นยำเพื่อปรับปรุงการวิจัยของคุณและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย
ชุดข้อมูลภาพ MRI
โมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความหมายจากรูปภาพและวิดีโอดิจิทัล ตามที่ IBM กล่าว อนุญาตให้ใช้ข้อมูลรูปภาพด้านการดูแลสุขภาพอย่างกว้างขวางเพื่อให้การวินิจฉัย การรักษา และการทำนายโรคได้ดียิ่งขึ้น สามารถใช้บริบทจากลำดับภาพ พื้นผิว รูปร่าง และข้อมูลรูปร่าง ตลอดจนความรู้ในอดีต เพื่อสร้างข้อมูล 3 มิติและ 4 มิติที่ช่วยในการทำความเข้าใจของมนุษย์ที่ดีขึ้น เช่นเดียวกับการสแกน CT MRI ยังใช้เพื่อวินิจฉัยและตรวจหาสภาวะที่ผิดปกติหรือปกติในร่างกายของผู้ป่วย (กล่าวคือ เพื่อระบุโรคหรือการบาดเจ็บภายในส่วนต่างๆ ของร่างกาย)
Shaip จัดเตรียมชุดข้อมูลภาพ MRI คุณภาพสูงที่จำเป็นสำหรับการวิจัยและการวินิจฉัยทางการแพทย์ ชุดข้อมูลของเราประกอบด้วยภาพความละเอียดสูงนับพันภาพที่รวบรวมจากผู้ป่วยจริงและประมวลผลด้วยเทคนิคล้ำสมัย
ชุดข้อมูลภาพเอ็กซ์เรย์
การทดสอบด้วยรังสีเอ็กซ์ใช้เพื่อตรวจสอบโครงสร้างภายในและความสมบูรณ์ของวัตถุ สามารถสร้างภาพเอ็กซ์เรย์ของวัตถุทดสอบในตำแหน่งต่างๆ และระดับพลังงานที่แตกต่างกันเพื่อวินิจฉัยและตรวจหาสภาวะผิดปกติในร่างกายของผู้ป่วย
Shaip จัดเตรียมชุดข้อมูลภาพ X-Ray คุณภาพสูงที่จำเป็นสำหรับการวิจัยและการวินิจฉัยทางการแพทย์ ชุดข้อมูลของเราประกอบด้วยภาพความละเอียดสูงนับพันภาพที่รวบรวมจากผู้ป่วยจริงและประมวลผลด้วยเทคนิคล้ำสมัย ด้วย Shaip คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ที่เชื่อถือได้และแม่นยำเพื่อปรับปรุงการวิจัยของคุณและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย
ไม่พบสิ่งที่คุณกำลังมองหา?
มีการรวบรวมชุดข้อมูลทางการแพทย์นอกชั้นวางใหม่จากข้อมูลทุกประเภท
ติดต่อเราตอนนี้เพื่อคลายความกังวลเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมด้านการดูแลสุขภาพของคุณ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพคือชุดของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ ซึ่งมักจัดโครงสร้างและรวบรวมเพื่อการวิเคราะห์ การวิจัย และการตัดสินใจในขอบเขตทางการแพทย์และการดูแลสุขภาพ
ตัวอย่าง ได้แก่ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ฐานข้อมูลภาพทางการแพทย์ ลำดับจีโนม ข้อมูลประชากรของผู้ป่วย และชุดข้อมูลจากอุปกรณ์ด้านสุขภาพที่สวมใส่ได้
ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพสนับสนุนการวิจัยทางการแพทย์โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบของโรค ผลลัพธ์การรักษา พฤติกรรมของผู้ป่วย ประสิทธิภาพของยา และอื่นๆ ซึ่งช่วยในการก้าวหน้าทางการแพทย์และการกำหนดนโยบาย
รูปแบบทั่วไป ได้แก่ CSV, Excel, DICOM (สำหรับการถ่ายภาพทางการแพทย์) และ HL7 (สำหรับบันทึกสุขภาพ)
ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวเกิดขึ้นจากการใช้ข้อมูลผู้ป่วยที่มีความละเอียดอ่อนในทางที่ผิด ซึ่งนำไปสู่การขโมยข้อมูลส่วนบุคคล การเลือกปฏิบัติ หรือการเปิดเผยข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลโดยไม่พึงประสงค์
ข้อมูลผู้ป่วยได้รับการปกป้องโดยใช้การลบการระบุตัวตน (การลบข้อมูลส่วนบุคคล) การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวด และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น HIPAA (ในสหรัฐอเมริกา)
เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพ ตรวจสอบและล้างชุดข้อมูลเป็นประจำ ใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน การอ้างอิงโยงกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ และให้ผู้เชี่ยวชาญโดเมนทำการตรวจสอบ