В днешния свят здравеопазването все повече се захранва от машинно обучение (МО). От прогнозиране на заболявания до подобряване на диагностиката, МО трансформира резултатите в здравеопазването. Всеки МО проект обаче започва с един крайъгълен камък: качествени набори от данни.
В този блог сме събрали безплатни и отворени медицински набори от данни в категории като общо здравеопазване, медицинска образна диагностика, геномика и болници. Независимо дали сте изследовател или разработчик, тези набори от данни ще ви помогнат да изградите надеждни и иновативни модели на здравеопазване.
Какво представляват наборите от данни за здравеопазването?
Наборът от данни за здравеопазване или медицина е колекция от информация, свързана със здравето, като например досиета на пациенти, лабораторни резултати, медицински изображения или истории на лечение. Наборите от данни за здравеопазване често са организирани в колекции от данни, които представляват курирани хранилища, предназначени за научни изследвания, обществено здраве и клинична употреба.
Тези набори от данни се използват за изучаване на заболявания, подобряване на лечението и разработване на инструменти като модели на изкуствен интелект за по-добра диагностика и грижи. Много набори от данни за здравеопазването съдържат анонимизирани здравни данни, което гарантира защитата на поверителността на пациентите, като същевременно позволява ценни изследвания и анализи.
Те играят ключова роля в развитието на научните изследвания и подобряването на резултатите за пациентите.
Значение на наборите от данни за здравеопазването за обучение на вашия модел на машинно обучение
Наборите от данни за здравеопазването са колекции от информация за пациентите, като например медицински досиета, диагнози, лечения, генетични данни и подробности за начина на живот. Науката за данните играе ключова роля в анализа на тези набори от данни за здравеопазването, позволявайки на изследователите да откриват прозрения и да стимулират иновациите в грижите за пациентите. Те са много важни в днешния свят, където изкуственият интелект се използва все повече и повече. Ето защо: Наборите от данни за сравнение са от съществено значение за оценката и сравняването на производителността на моделите за машинно обучение в здравеопазването.
[Прочетете също: Защо наборите от данни за здравеопазването са важни за оформянето на бъдещето на медицинския изкуствен интелект]
Разбиране на здравето на пациента:
Наборите от данни за медицински бележки дават на лекарите пълна картина на здравето на пациента. Например данните за медицинската история на пациента, лекарствата и начина на живот могат да помогнат да се предвиди дали пациентът може да получи хронично заболяване. Това позволява на лекарите да се намесят рано и да направят план за лечение само за този пациент.
Подпомагане на медицински изследвания:
Чрез изучаване на набори от данни за здравеопазването, медицинските изследователи могат да проучат как се лекуват пациенти с рак и как се възстановяват. Те могат да намерят леченията, които работят най-добре в реалния свят. Например, като разглеждат туморни проби в биобанки, изследователите често анализират генната експресия и използват набори от данни, свързани със специфични видове тумори и генни профили, за да разберат прогресията на рака, както и как специфични мутации и ракови протеини реагират на различни лечения. Този подход, основан на данни, помага за откриване на тенденции, които водят до по-добри резултати за пациентите.
По-добра диагностика и лечение:
Инструментите, базирани на изкуствен интелект, използват набори от данни за медицинска диагностика, които могат да включват жизненоважни показатели като сърдечна честота и кръвно налягане, за да разкрият модели, които помагат на лекарите да диагностицират и лекуват заболявания по-ефективно. В радиологията изкуственият интелект може бързо да идентифицира аномалии в сканиранията с впечатляваща точност, което позволява по-ранно откриване на заболявания. Тъй като тези набори от данни продължават да се развиват, иновации като... анотация на медицинско изображение допълнително усъвършенстват диагностичните процеси, а включването на демографските данни на пациентите в тези набори от данни помага за адаптирането на диагностичните инструменти към различни популации, което води до по-добри резултати в здравеопазването за пациентите.
Подпомагане на инициативи за обществено здраве:
Представете си малък град, където здравни експерти са използвали набори от данни, за да проследят огнище на грип. Те са разгледали моделите и са открили засегнатите райони. С тези данни са започнали целенасочени ваксинационни кампании и кампании за здравно образование. Този подход, основан на данни, е помогнал за овладяването на грипа. Набори от данни като тези са от съществено значение и за усилията за контрол на заболяванията и за наблюдение на тенденциите в храненето на децата в общественото здравеопазване. Това показва как наборите от данни в здравеопазването могат активно да насочват и подобряват инициативите за обществено здраве, като проследяването на храненето на децата е критичен компонент от много набори от данни за обществено здраве.
Източници на клинични данни
Клиничните данни формират гръбнака на съвременните набори от данни в здравеопазването, предлагайки изчерпателна колекция от информация, която е движеща сила в грижите за пациентите и медицинските изследвания. Тези данни се получават от различни канали, включително електронни здравни досиета (ЕЗД), медицинска образна диагностика и геномно секвениране. Световната здравна организация (СЗО) управлява глобално хранилище за здравни данни, предоставяйки достъп до клинични данни от здравни системи по целия свят. Това богатство от здравни данни позволява на изследователите да провеждат анализи в здравеопазването, разкривайки ценна информация за моделите на заболяванията, ефективността на лечението и резултатите от лечението на пациентите.
Специализирани набори от данни, като например Инициативата за невроизобразяване на болестта на Алцхаймер (ADNI) и Атласът на генома на рака (TCGA), допълнително обогатяват картината, като предлагат подробни клинични данни за прогресията на заболяването, генетичните маркери и терапевтичните отговори. Тези ресурси са ключови за разработването на модели за машинно обучение, които могат да предсказват клинични резултати, да персонализират лечението и в крайна сметка да подобрят резултатите за пациентите, като същевременно намаляват разходите за здравеопазване. Чрез използването на такава изчерпателна колекция от клинични данни, здравната индустрия е по-добре подготвена да се справи с глобалните здравни предизвикателства и да стимулира иновациите в медицинските изследвания.
[Прочетете също: Ролята на мултимодалните набори от медицински данни в напредъка на изследванията на ИИ]
Разгледайте 22 отворени и безплатни набора от данни за обучение по медицина и науки за живота
Отворените набори от данни са от съществено значение за добрата работа на всеки модел за машинно обучение. Много отворени набори от данни се извличат от големи бази данни за здравеопазване, поддържани от национални институти и организации за социални услуги. Машинното обучение вече се използва в науките за живота, здравеопазването и медицината и показва отлични резултати. То помага за прогнозиране на заболявания и разбиране на начина им на разпространение. Машинното обучение също така дава идеи как можем правилно да се грижим за болни, възрастни и нездравословни хора в дадена общност. Без добри набори от данни тези модели за машинно обучение не биха били възможни.
Общо и обществено здраве:
- data.gov: Фокусира се върху ориентирани към САЩ здравни данни, които могат лесно да се търсят с помощта на множество параметри. Наборите от данни са предназначени да подобрят благосъстоянието на хората, пребиваващи в САЩ; информацията обаче може да се окаже полезна и за други комплекти за обучение в научни изследвания или допълнителни области на общественото здраве.
- СЗО: Предлага набори от данни, съсредоточени около глобалните здравни приоритети. Платформата включва удобна за потребителя функция за търсене и предоставя ценна информация заедно с наборите от данни за цялостно разбиране на разглежданите теми.
- Re3Data: Предлага данни, обхващащи повече от 2,000 изследователски обекта, категоризирани в няколко широки области. Въпреки че не всички набори от данни са свободно достъпни, платформата ясно показва структурата и позволява лесно търсене въз основа на фактори като такси, изисквания за членство и ограничения на авторските права.
- База данни за човешката смъртност предлага достъп до данни за нивата на смъртност, данни за населението и различни здравни и демографски статистики за 35 нации.
- CHDS: Наборите от данни за изследване на детското здраве и развитие имат за цел да изследват предаването на болести и здраве между поколенията. Той включва масиви от данни за изследване не само на геномната експресия, но и влиянието на социални, екологични и културни фактори върху болестта и здравето.
- Merck Molecular Activity Challenge: Представя набори от данни, предназначени да насърчават приложението на машинно обучение при откриване на лекарства чрез симулиране на потенциалните взаимодействия между различни комбинации от молекули.
- 1000 геноми Project: Съдържа данни за секвениране от 2,500 индивида в 26 различни популации, което го прави едно от най-големите достъпни хранилища на геноми. Това международно сътрудничество може да бъде достъпно чрез AWS. (Имайте предвид, че се предлагат грантове за геномни проекти.)
Медицински набори от изображения за науки за живота, здравеопазване и медицина:
- Отворете Neuro: Като безплатна и отворена платформа, OpenNeuro споделя широк набор от медицински изображения, включително MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL и PET данни. С 563 набора от медицински данни, обхващащи 19,187 XNUMX участници, той служи като безценен ресурс за изследователи и здравни специалисти.
- Оазис: Произхождащ от Серията за изображения с отворен достъп (OASIS), този набор от данни се стреми да предостави на обществеността безплатно данни за невроизображения в полза на научната общност. Той обхваща 1,098 субекта в 2,168 MR сесии и 1,608 PET сесии, като предлага изобилие от информация за изследователите.
- Инициатива за невроизобразяване на болестта на Алцхаймер: Инициативата за невроизобразяване на болестта на Алцхаймер (ADNI) показва данни, събрани от изследователи по целия свят, посветени на определянето на прогресията на болестта на Алцхаймер. Наборът от данни включва цялостна колекция от MRI и PET изображения, генетична информация, когнитивни тестове и биомаркери за CSF и кръв, улеснявайки многостранен подход към разбирането на това сложно състояние.
- MIMIC-IIIЧрез MIMIC-III е достъпна изчерпателна база данни с данни за пациенти в интензивно отделение, включително образни доклади и клинична информация. Този анонимизиран ресурс подкрепя изследванията в областта на интензивното лечение и прогнозното моделиране.
- CheXpertЗа автоматизирана интерпретация на рентгенови снимки на гръдния кош, CheXpert предоставя огромен набор от данни от над 224,000 XNUMX рентгенови изображения на гръдния кош с етикети за неопределеност. Той играе ключова роля в радиологичните изследвания и откриването на заболявания.
- HAM10000HAM10000 предлага 10,000 XNUMX дерматоскопски изображения за откриване на пигментни кожни лезии, като същевременно усъвършенства дерматологичните изследвания и прогнозирането на рака на кожата.
Болнични набори от данни:
- Каталог с данни на доставчика: Достъп до и изтегляне на изчерпателни набори от данни на доставчици в области, включително съоръжения за диализа, лекарски практики, домашни здравни услуги, хосписни грижи, болници, стационарна рехабилитация, болници за дългосрочни грижи, старчески домове с рехабилитационни услуги, разходи за посещения на лекарски кабинети и указатели на доставчици.
- Проект за разходи и използване на здравеопазването (HCUP): Тази изчерпателна национална база данни е създадена, за да идентифицира, проследи и анализира националните тенденции в използването, достъпа, таксите, качеството и резултатите от здравеопазването. Всеки набор от медицински данни в рамките на HCUP съдържа информация на ниво среща за всички престои на пациенти, посещения в спешни отделения и амбулаторни операции в болници в САЩ, предоставяйки изобилие от данни за изследователи и политици.
- База данни за критични грижи MIMIC: Разработен от Масачузетския технологичен институт за целите на компютърната физиология, този публично достъпен набор от медицински данни включва деидентифицирани здравни данни от над 40,000 XNUMX пациенти в интензивно лечение. Наборът от данни MIMIC служи като ценен ресурс за изследователи, изучаващи интензивни грижи и разработващи нови изчислителни методи.
Набори от данни за рака:
- CT медицински изображения: Проектиран да улесни алтернативни методи за изследване на тенденциите в данните от CT изображения, този набор от данни включва CT сканирания на пациенти с рак, като се фокусира върху фактори като контраст, модалност и възраст на пациента. Изследователите могат да използват тези данни, за да разработят нови техники за изобразяване и да анализират моделите в диагностиката и лечението на рака.
- Международно сътрудничество за докладване на рака (ICCR)Медицинските набори от данни в рамките на ICCR са разработени и предоставени, за да се насърчи подход, основан на доказателства, към докладването за рак в световен мащаб. Чрез стандартизиране на докладването за рак, ICCR има за цел да подобри качеството и съпоставимостта на данните за рака между институциите и държавите.
- SEER заболеваемост от рак: Предоставени от правителството на САЩ, тези данни за рака са сегментирани с помощта на основни демографски разграничения като раса, пол и възраст. Наборът от данни SEER позволява на изследователите да изследват заболеваемостта от рак и нивата на преживяемост сред различни подгрупи от населението, информирайки инициативите за обществено здраве и изследователските приоритети.
- Набор от данни за рак на белия дроб: Този безплатен набор от данни включва информация за случаи на рак на белия дроб, датиращи от 1995 г. Изследователите могат да използват тези данни, за да проучат дългосрочните тенденции в заболеваемостта от рак на белия дроб, лечението и резултатите, както и да разработят нови диагностични и прогностични инструменти.
Допълнителни ресурси за здравни данни:
- Kaggle: Многофункционално хранилище за набори от данни – Kaggle остава изключителна платформа за широк набор от набори от данни, без да се ограничава само до сектора на здравеопазването. Идеален за тези, които се разклоняват в различни теми или се нуждаят от разнообразни набори от данни за обучение по модели, Kaggle е ресурс, който трябва да използвате.
- Subreddit: Съкровищница, управлявана от общността – Правилните дискусии в subreddit могат да бъдат златна мина за отворени набори от данни. За нишови или специфични заявки, които не са адресирани от публични набори от данни, общността на Reddit може да съдържа отговора.
Плюсове и минуси на платформите за данни с отворен достъп
Платформите за данни с отворен достъп предоставят безценни ресурси за изследователите, насърчавайки иновациите, сътрудничеството и рентабилния достъп до здравни данни. Въпреки това, предизвикателства като проблеми с качеството на данните, опасения за поверителност и технически бариери могат да ограничат тяхната ефективност. Балансирането на тези плюсове и минуси е от съществено значение за максимално използване на потенциала им за стимулиране на напредъка в здравните изследвания.
| Професионалисти | Против |
|---|---|
| ДостъпностСвободно достъпните набори от данни улесняват достъпа до ценна информация за изследователите и специалистите по обработка на данни. | Проблеми с качеството на даннитеНаборите от данни с отворен достъп може да не са стандартизирани или да съдържат непълни или остарели данни. |
| СътрудничествоНасърчава междуотрасловото и интердисциплинарното сътрудничество в областта на научните изследвания и иновациите. | Загриженост за поверителносттаДори анонимизираните набори от данни могат да представляват риск от повторно идентифициране на чувствителна информация. |
| Innovation: Стимулира разработването на модели и инструменти за машинно обучение за анализи и изследвания в здравеопазването. | Ограничен обхватНякои набори от данни може да не представляват разнообразни популации или да не обхващат всички необходими области на здравеопазването. |
| РентабиленПозволява спестяване на разходи чрез предоставяне на безплатни ресурси, елиминирайки нуждата от скъпи собствени данни. | Прекомерна употреба на синтетични данниСилното разчитане на синтетични данни може да доведе до неточности или отклонения в моделите. |
| Споделяне на познаниеНасърчава прозрачността и ускорява разпространението на резултатите от научните изследвания. | Технически бариериДостъпът и анализът на големи набори от данни може да изисква напреднали технически умения и ресурси. |
Качество на данните и сигурност в медицинските набори от данни
Поддържането на високи стандарти за качество и сигурност на данните е от първостепенно значение при работа с медицински набори от данни. Осигуряването на качеството на данните включва строги процеси на валидиране и почистване, за да се елиминират грешки и несъответствия, което е от съществено значение за получаването на надеждни резултати от изследванията. От гледна точка на сигурността, надеждните мерки като криптиране, контрол на достъпа и сигурно съхранение са от решаващо значение за защитата на чувствителна здравна информация.
Анонимизирането на наборите от данни е ключова практика, която позволява на изследователите да използват анонимизирани здравни данни за анализи, като същевременно запазват поверителността на пациентите. Усъвършенствани техники като биомедицинското семантично индексиране допълнително подобряват използваемостта и точността на медицинските набори от данни, улеснявайки организирането и извличането на подходяща информация. Чрез приоритизиране както на качеството, така и на сигурността на данните, здравните институции могат да насърчат доверието, да подкрепят спазването на изискванията и да осигурят безопасното и ефективно използване на медицинските набори от данни за изследвания и иновации.
Ускорете вашите здравни AI проекти с премиум, готови за използване набори от медицински данни на Shaip
Набор от данни за разговори между лекар и пациент
Нашият набор от данни съдържа аудио файлове с разговори между лекари и пациенти относно тяхното здраве и планове за лечение. Досиетата обхващат 31 различни медицински специалности.
Какво е включено?
- 257,977 XNUMX часа аудио диктовка от реални лекари за обучение на модели на здравна реч
- Аудио от различни устройства като телефони, цифрови записващи устройства, микрофони за реч и смартфони
- Аудио и преписи с премахната лична информация за спазване на законите за поверителност
CT SCAN набор от данни за изображения
Ние предлагаме първокласни набори от данни за CT сканиране за изследвания и медицинска диагностика. Разполагаме с хиляди висококачествени изображения от реални пациенти, обработени с помощта на най-новите техники. Нашите набори от данни помагат на лекарите и изследователите да разберат по-добре различни здравословни проблеми, като рак, мозъчни нарушения и сърдечни заболявания.
Данните сочат, че най-честите компютърни томографии са на гръден кош (6000) и глава (4350), като значителен брой сканирания са направени и на корем, таз и други части на тялото. Таблицата също така разкрива, че някои специализирани сканирания, като CT Covid HRCT и ангиопулмонална диагностика, се извършват предимно в Индия, Азия, Европа и други.
Набор от данни за електронни здравни досиета (EHR).
Електронните здравни досиета (EHR) са цифрови версии на медицинската история на пациента. Те включват информация като диагнози, лекарства, планове за лечение, дати на имунизация, алергии, медицински изображения (като компютърна томография, ядрено-магнитен резонанс и рентгенови лъчи), лабораторни тестове и др.
Функциите на нашия готов набор от данни за EHR:
- Над 5.1 милиона записи и аудио файлове на лекари, обхващащи 31 медицински специалности
- Автентични медицински досиета, идеални за обучение по клинично НЛП и други модели на AI за документи
- Метаданни, включително анонимизирани MRN, дати на прием и изписване, продължителност на престоя, пол, клас на пациента, платец, финансов клас, състояние, разпореждане за изписване, възраст, DRG, описание на DRG, възстановяване на разходите, AMLOS, GMLOS, риск от смъртност, тежест на заболяването, групер и пощенски код на болницата
- Записи, обхващащи всички класове пациенти: болнични, извънболнични (клинични, рехабилитационни, повтарящи се, хирургични дневни грижи) и спешни случаи
- Документи с информация, разкриваща самоличността (PII), редактирана, спазвайки указанията на HIPAA за безопасно пристанище
Набор от данни за ЯМР изображения
Ние доставяме първокласни набори от данни за ЯМР изображения в подкрепа на медицински изследвания и диагностика. Нашата обширна колекция включва хиляди изображения с висока разделителна способност от действителни пациенти, всички обработени с помощта на най-съвременни методи. Използвайки нашите набори от данни, здравните специалисти и изследователите могат да задълбочат разбирането си за широк спектър от медицински състояния, което в крайна сметка води до подобрени резултати за пациентите.
Набор от данни за изображения с ядрено-магнитен резонанс на различни части на тялото, като гръбначният стълб и мозъкът имат най-висок брой по 5000 всяка. Данните се разпространяват в Индия, Централна Азия и Европа и регионите на Централна Азия.
Набор от данни за рентгеново изображение
Набори от данни с рентгенови изображения с най-добро качество за изследвания и медицинска диагностика. Имаме хиляди изображения с висока разделителна способност от реални пациенти, обработени с помощта на най-новите техники. С Shaip можете да получите достъп до надеждни медицински данни, за да подобрите вашите изследвания и резултатите от пациентите.
Разпределение на набора от рентгенови данни в различни части на тялото, като гърдите имат най-висок брой от 1000 в Централна Азия. Долните и горните крайници имат общ брой от 850 всеки, разпределени между регионите на Централна Азия и Централна Азия и Европа.
Заключение
В обобщение, наборите от данни за здравеопазването са безценен ресурс за подобряване на резултатите за пациентите, намаляване на разходите за здравеопазване и развитие както на медицинските, така и на здравните изследвания. Чрез използване на разнообразни източници на клинични данни – включително електронни здравни досиета, медицински изображения и глобални здравни хранилища – учените и изследователите, работещи с данни, могат да изградят мощни модели за машинно обучение, които предвиждат прогресията на заболяването и идентифицират пациенти в риск. Платформите за данни с отворен достъп и проектите за използване предоставят допълнителни възможности за анализ на разходите и използването на здравеопазването, предлагайки ценна информация, която информира политиките и практиките.
Осигуряването на качеството и сигурността на наборите от здравни данни е от съществено значение за поддържане на доверие и постигане на надеждни резултати. Тъй като здравната индустрия продължава да възприема иновациите, основани на данни, отговорното използване на медицинските набори от данни ще бъде ключово за повишаване на здравното равенство, оптимизиране на разходите и използването на здравеопазването и постигане на по-добри резултати за всички. Като приоритизираме достъпността, качеството на данните и сигурността, можем да отключим пълния потенциал на наборите от здравни данни и да оформим по-светло бъдеще за здравните анализи и медицинските изследвания.
