AI र ML परियोजनाहरूका लागि इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड (EHR) डाटासेटहरू

तपाईंको हेल्थकेयर एआई प्रोजेक्ट जम्पस्टार्ट गर्न अफ-द-शेल्फ इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्ड्स (EHR) डाटासेटहरू।

इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड (ehr) डाटा

तपाईंले आज हराएको डाटा स्रोत प्लग इन गर्नुहोस्

तपाईंको हेल्थकेयर एआईको लागि सही इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्ड्स (EHR) डाटा फेला पार्नुहोस्

उत्कृष्ट-इन-क्लास प्रशिक्षण डेटाको साथ तपाईंको मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सुधार गर्नुहोस्। इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्ड वा ईएचआर भनेको मेडिकल रेकर्डहरू हुन् जसमा बिरामीको चिकित्सा इतिहास, निदान, प्रिस्क्रिप्शन, उपचार योजना, खोप वा खोप मितिहरू, एलर्जीहरू, रेडियोलोजी छविहरू (CT स्क्यान, MRI, X-Rays), र प्रयोगशाला परीक्षणहरू र थप कुराहरू समावेश हुन्छन्। हाम्रो अफ-द-शेल्फ डेटा क्याटलगले तपाईंलाई विश्वास गर्न सक्ने चिकित्सा प्रशिक्षण डेटा प्राप्त गर्न सजिलो बनाउँछ।

अफ-द-शेल्फ इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड (EHR):

  • 5.1M+ रेकर्डहरू र 31 विशेषताहरूमा चिकित्सक अडियो फाइलहरू
  • क्लिनिकल NLP र अन्य कागजात AI मोडेलहरू तालिम दिन वास्तविक-विश्व सुन-मानक मेडिकल रेकर्डहरू
  • मेटाडेटा जानकारी जस्तै MRN (अनामीकृत), भर्ना मिति, डिस्चार्ज मिति, बस्ने दिनको लम्बाइ, लिङ्ग, बिरामी वर्ग, भुक्तानीकर्ता, वित्तीय वर्ग, राज्य, डिस्चार्ज डिस्पोजिसन, उमेर, DRG, DRG विवरण, $ प्रतिपूर्ति, AMLOS, GMLOS, जोखिम। मृत्युदर, रोगको गम्भीरता, ग्रुपर, अस्पताल जिप कोड, आदि।
  • विभिन्न अमेरिकी राज्य र क्षेत्रका मेडिकल रेकर्डहरू- उत्तर पूर्व (46%), दक्षिण (9%), मध्यपश्चिम (3%), पश्चिम (28%), अन्य (14%)
  • कभर गरिएका सबै बिरामी वर्गहरूसँग सम्बन्धित मेडिकल रेकर्डहरू - इनपेशेन्ट, आउट पेशेन्ट (क्लिनिकल, पुनर्वास, पुनरावर्ती, सर्जिकल डे केयर), आपतकालीन।
  • सबै रोगी उमेर समूहहरूसँग सम्बन्धित मेडिकल रेकर्डहरू <10 वर्ष (7.9%), 11-20 वर्ष (5.7%), 21-30 वर्ष (10.9%), 31-40 वर्ष (11.7%), 41-50 वर्ष (10.4%) ), 51-60 वर्ष (13.8%), 61-70 वर्ष (16.1%), 71-80 वर्ष (13.3%), 81-90 वर्ष (7.8%), 90+ वर्ष (2.4%)
  • बिरामी लिङ्ग अनुपात ४६% (पुरुष) र ५४% (महिला)
  • HIPAA को अनुरूप सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशहरूको पालना गर्दै PII संशोधित कागजातहरू
स्थान द्वारा EHR डाटा
स्थान पाठ कागजातहरू
उत्तर पूर्व 4,473,573
दक्षिण 1,801,716
मध्यपश्चिम 781,701
पश्चिम 1,509,109
प्रमुख निदान कोटि द्वारा EHR डाटा
प्रमुख निदान श्रेणी पाठ कागजातहरू
मदिरा/औषधिको प्रयोग र रक्सी/औषधि-प्रेरित जैविक मानसिक विकार48,717
सबै कुरा सहित कुल (MDC कोटि सहित र बिना केसहरू)8,566,687
प्रतिपूर्ति बिना केस उत्पन्न (MDC तोकिएको छैन)790,697
बाहिरी बिरामी केसहरू (MDC तोकिएको छैन)1,980,606
3M (MDC निर्दिष्ट गरिएको छैन) जस्ता विशेष समूह प्रयोग गर्ने केसहरू1,619,682
MDC सँग कुल4,175,702
मदिरा/औषधिको प्रयोग वा प्रेरित मानसिक विकारहरू48,717
Burns444
आँखा3,549
पुरुष प्रजनन प्रणाली9,230
मानव इम्युनोडेफिशियन्सी भाइरस संक्रमण12,422
Myeloproliferative रोग र विकार, खराब विभेदित neoplasms15,620
स्वास्थ्य स्थिति र स्वास्थ्य सेवाहरूसँग अन्य सम्पर्कहरूलाई प्रभाव पार्ने कारकहरू21,294
महिला प्रजनन प्रणाली17,010
कान, नाक, मुख र घाँटी22,987
धेरै महत्त्वपूर्ण आघात27,902
सर्कुलर प्रणाली589,730
रगत, रक्त बनाउने अंगहरू र इम्युनोलोजिक विकारहरू48,990
चोटपटक, विषाक्तता र औषधिको विषाक्त प्रभावहरू64,097
छाला, छालाको तन्तु र स्तन89,577
हेपाटोबिलरी प्रणाली र प्यान्क्रियाज127,172
इन्डोक्राइन, पोषण र मेटाबोलिक रोग र विकारहरू142,808
नवजात शिशु र अन्य नवजात शिशुहरू पेरिनेटल अवधिमा उत्पन्न हुने अवस्थाहरू163,605
गर्भावस्था, प्रसव र पिउरपेरियम165,303
मिर्गौला र मूत्र पथ209,561
मानसिक रोग र विकारहरू282,501
स्नायु प्रणाली316,243
पाचन प्रणाली346,369
मस्कुलोस्केलेटल प्रणाली र संयोजी ऊतक329,344
श्वसन प्रणाली561,983
संक्रामक र परजीवी रोगहरू559,244

हामी सबै प्रकारका डेटा इजाजतपत्रहरू जस्तै, पाठ, अडियो, भिडियो, वा छविसँग व्यवहार गर्छौं। डेटासेटहरूमा ML का लागि मेडिकल डेटासेटहरू समावेश हुन्छन्: चिकित्सक श्रुतिलेख डेटासेट, चिकित्सक क्लिनिकल नोटहरू, मेडिकल कुराकानी डाटासेट, मेडिकल ट्रान्सक्रिप्शन डाटासेट, डाक्टर-बिरामी कुराकानी, मेडिकल टेक्स्ट डाटा, मेडिकल छविहरू - CT स्क्यान, MRI, अल्ट्रा साउन्ड (संकलित आधार अनुकूलन आवश्यकताहरू)। ।

AI/ML मा EHR डेटासेटहरूको वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरू

एएचआर डेटासेटहरू एआई/एमएलमा
  • रोग भविष्यवाणी र निदान: मधुमेह, क्यान्सर, र मुटु रोग जस्ता रोगहरूको भविष्यवाणी गर्न एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिनुहोस्।
  • क्लिनिकल निर्णय समर्थन: एआई प्रणालीहरूलाई समृद्ध बिरामी इतिहास र प्रयोगशाला परिणामहरू प्रदान गरेर निर्णय लिने क्षमता बढाउनुहोस्।
  • निजीकृत चिकित्सा: व्यक्तिगत उपचार योजनाहरू सिफारिस गर्न जनसांख्यिकीय र निदान डेटा प्रयोग गर्नुहोस्।
  • स्वास्थ्य सेवा स्वचालन: EHR डेटासेटहरूमा प्रशिक्षित NLP-संचालित उपकरणहरू प्रयोग गरेर अपोइन्टमेन्ट तालिका वा बिलिङ जस्ता प्रशासनिक कार्यहरू स्वचालित गर्नुहोस्।

EHR डेटासेटहरूको लागि किन Shaip छनौट गर्ने?

विशेषज्ञ कार्यबल

दक्ष पेशेवरहरूले सही र उच्च-गुणस्तरको डेटा एनोटेसन सुनिश्चित गर्छन्।

नियामक अनुपालन

HIPAA र GDPR मा पालना गर्ने पूर्ण रूपमा पहिचान नगरिएका डेटासेटहरू।

अनुकूलन समाधान

जनसांख्यिकी, विशेषता, वा क्षेत्रहरूमा आधारित अनुकूलित डेटासेटहरू।

प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण

गुणस्तरमा सम्झौता नगरी लागत-प्रभावी समाधानहरू प्रदान गरियो।

पक्षपातरहित डेटा

कडा प्रोटोकलहरूले पूर्वाग्रह हटाउँछन्, भरपर्दो एआई परिणामहरू सुनिश्चित गर्छन्।

छिटो र सटीक

सुव्यवस्थित प्रक्रियाहरूले विविध, उच्च-गुणस्तरको डेटाको द्रुत डेलिभरी सुनिश्चित गर्दछ।

उपलब्धता र वितरण

उच्च नेटवर्क अप-टाइम र डाटा, सेवाहरू र समाधानहरूको समयमै डेलिभरी।

विश्वव्यापी कार्यबल

तटवर्ती र अपतटीय स्रोतहरूको पोखरीको साथ, हामी विभिन्न प्रयोगका केसहरूको लागि आवश्यक रूपमा टोलीहरू निर्माण र मापन गर्न सक्छौं।

मान्छे, प्रक्रिया र प्लेटफर्म

६ सिग्मा ब्ल्याक बेल्टद्वारा डिजाइन गरिएको विश्वव्यापी कार्यबल, बलियो प्लेटफर्म, र परिचालन प्रक्रियाहरूको संयोजनको साथ, Shaip ले सबैभन्दा चुनौतीपूर्ण AI पहलहरू सुरु गर्न मद्दत गर्दछ।

Shaip हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्

तपाईले खोज्नु भएको कुरा फेला पार्न सक्नुहुन्न?

नयाँ अफ-द-शेल्फ मेडिकल डेटासेटहरू सबै डेटा प्रकारहरूमा सङ्कलन भइरहेका छन् 

तपाईंको स्वास्थ्य सेवा प्रशिक्षण डेटा सङ्कलन चिन्ताहरू छोड्न हामीलाई अहिले सम्पर्क गर्नुहोस्

  • दर्ता गरेर, म Shaip सँग सहमत छु गोपनीयता नीतिसेवाका सर्तहरु र Shaip बाट B2B मार्केटिङ संचार प्राप्त गर्न मेरो सहमति प्रदान गर्नुहोस्।

रोगको भविष्यवाणी, क्लिनिकल निर्णय लिने, र व्यक्तिगत उपचारको लागि एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिन EHR डेटासेटहरू प्रयोग गरिन्छ।

EHR डेटा क्लिनिकल निर्णय समर्थन, रोग भविष्यवाणी, व्यक्तिगत उपचार योजना, र स्वास्थ्य सेवा स्वचालनको लागि AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ।

हो, व्यक्तिगत रूपमा पहिचान योग्य जानकारी (PII) हटाउन र गोपनीयता नियमहरूको पालना गर्न सबै EHR डेटा पहिचानबाट हटाइन्छ।

EHR डेटामा बिरामीको जनसांख्यिकी, चिकित्सा इतिहास, निदान, उपचार योजना, प्रयोगशाला परीक्षणको नतिजा, रेडियोलोजी छविहरू (जस्तै, CT, MRI, X-ray), प्रिस्क्रिप्शन, र खोप रेकर्ड जस्ता विवरणहरू समावेश छन्।

हो, सुरक्षित र नैतिक प्रयोग सुनिश्चित गर्न डेटा HIPAA, GDPR, र अन्य विश्वव्यापी गोपनीयता मापदण्डहरूको पालना गर्दछ।

हो, डेटासेटहरू विशिष्ट चिकित्सा विशेषज्ञता, क्षेत्र, बिरामी जनसांख्यिकी, वा परियोजना आवश्यकताहरूको आधारमा अनुकूलित गर्न सकिन्छ।

हो, AI र ML कार्यप्रवाहहरूमा सजिलो एकीकरणको लागि डेटासेटहरू मानक ढाँचाहरूमा (जस्तै, JSON, CSV) प्रदान गरिएका छन्।

डेटाको शुद्धता, स्थिरता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न कडा प्रमाणीकरण र गुणस्तर जाँच गरिन्छ।

लागत डेटा भोल्युम, अनुकूलन, र परियोजना दायरा जस्ता कारकहरूमा निर्भर गर्दछ। हामी तपाईंलाई उत्तम उद्धरण प्राप्त गर्न आफ्नो आवश्यकताहरू सहित "हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्" फारम भर्न अनुरोध गर्दछौं।

परियोजनाको आकार र जटिलता अनुसार डेलिभरी समयसीमा फरक-फरक हुन्छ तर सहमत समयसीमा पूरा गर्न डिजाइन गरिएको हुन्छ।

EHR डेटासेटहरूले AI प्रणालीहरूलाई राम्रो निदान, भविष्यवाणी गर्ने अन्तर्दृष्टि, र व्यक्तिगत उपचार प्रदान गर्न सक्षम बनाउँछ, बिरामीको नतिजा र स्वास्थ्य सेवा दक्षतामा सुधार गर्दछ।

हो, Shaip ले विशेषता, उमेर समूह, भूगोल, वा परियोजना आवश्यकताहरूमा आधारित अनुकूलित EHR डेटासेटहरू प्रदान गर्दछ।