AI र ML परियोजनाहरूका लागि इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड (EHR) डाटासेटहरू
तपाईंको हेल्थकेयर एआई प्रोजेक्ट जम्पस्टार्ट गर्न अफ-द-शेल्फ इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्ड्स (EHR) डाटासेटहरू।
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 | पाठ कागजातहरू |
|---|---|
| उत्तर पूर्व | 4,473,573 |
| दक्षिण | 1,801,716 |
| मध्यपश्चिम | 781,701 |
| पश्चिम | 1,509,109 |
| प्रमुख निदान श्रेणी | पाठ कागजातहरू |
|---|---|
| मदिरा/औषधिको प्रयोग र रक्सी/औषधि-प्रेरित जैविक मानसिक विकार | 48,717 |
| 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 केसहरू | 1,619,682 |
| MDC सँग कुल | 4,175,702 |
| मदिरा/औषधिको प्रयोग वा प्रेरित मानसिक विकारहरू | 48,717 |
| Burns | 444 |
| आँखा | 3,549 |
| पुरुष प्रजनन प्रणाली | 9,230 |
| मानव इम्युनोडेफिशियन्सी भाइरस संक्रमण | 12,422 |
| Myeloproliferative रोग र विकार, खराब विभेदित neoplasms | 15,620 |
| स्वास्थ्य स्थिति र स्वास्थ्य सेवाहरूसँग अन्य सम्पर्कहरूलाई प्रभाव पार्ने कारकहरू | 21,294 |
| महिला प्रजनन प्रणाली | 17,010 |
| कान, नाक, मुख र घाँटी | 22,987 |
| धेरै महत्त्वपूर्ण आघात | 27,902 |
| सर्कुलर प्रणाली | 589,730 |
| रगत, रक्त बनाउने अंगहरू र इम्युनोलोजिक विकारहरू | 48,990 |
| चोटपटक, विषाक्तता र औषधिको विषाक्त प्रभावहरू | 64,097 |
| छाला, छालाको तन्तु र स्तन | 89,577 |
| हेपाटोबिलरी प्रणाली र प्यान्क्रियाज | 127,172 |
| इन्डोक्राइन, पोषण र मेटाबोलिक रोग र विकारहरू | 142,808 |
| नवजात शिशु र अन्य नवजात शिशुहरू पेरिनेटल अवधिमा उत्पन्न हुने अवस्थाहरू | 163,605 |
| गर्भावस्था, प्रसव र पिउरपेरियम | 165,303 |
| मिर्गौला र मूत्र पथ | 209,561 |
| मानसिक रोग र विकारहरू | 282,501 |
| स्नायु प्रणाली | 316,243 |
| पाचन प्रणाली | 346,369 |
| मस्कुलोस्केलेटल प्रणाली र संयोजी ऊतक | 329,344 |
| श्वसन प्रणाली | 561,983 |
| संक्रामक र परजीवी रोगहरू | 559,244 |
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
- 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।
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
प्राय: सोधिने प्रश्नहरू (अकसर गरेमा)
१. एआईमा EHR डेटासेटहरू केका लागि प्रयोग गरिन्छ?
रोगको भविष्यवाणी, क्लिनिकल निर्णय लिने, र व्यक्तिगत उपचारको लागि एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिन EHR डेटासेटहरू प्रयोग गरिन्छ।
२. AI/ML परियोजनाहरूमा EHR डेटा कसरी प्रयोग गरिन्छ?
EHR डेटा क्लिनिकल निर्णय समर्थन, रोग भविष्यवाणी, व्यक्तिगत उपचार योजना, र स्वास्थ्य सेवा स्वचालनको लागि AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ।
३. के EHR डेटा पहिचानबाट हटाइएको छ?
हो, व्यक्तिगत रूपमा पहिचान योग्य जानकारी (PII) हटाउन र गोपनीयता नियमहरूको पालना गर्न सबै EHR डेटा पहिचानबाट हटाइन्छ।
४. EHR डेटाका प्रमुख घटकहरू के के हुन्?
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।
५. के डेटा HIPAA र अन्य नियमहरूको पालना गर्दछ?
हो, सुरक्षित र नैतिक प्रयोग सुनिश्चित गर्न डेटा HIPAA, GDPR, र अन्य विश्वव्यापी गोपनीयता मापदण्डहरूको पालना गर्दछ।
६. के EHR डेटासेटहरू अनुकूलित गर्न सकिन्छ?
हो, डेटासेटहरू विशिष्ट चिकित्सा विशेषज्ञता, क्षेत्र, बिरामी जनसांख्यिकी, वा परियोजना आवश्यकताहरूको आधारमा अनुकूलित गर्न सकिन्छ।
७. के डेटा मेरो एआई मोडेलहरूमा एकीकृत हुन सक्छ?
हो, AI र ML कार्यप्रवाहहरूमा सजिलो एकीकरणको लागि डेटासेटहरू मानक ढाँचाहरूमा (जस्तै, JSON, CSV) प्रदान गरिएका छन्।
८. डेटाको गुणस्तर कसरी सुनिश्चित गरिन्छ?
डेटाको शुद्धता, स्थिरता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न कडा प्रमाणीकरण र गुणस्तर जाँच गरिन्छ।
९. EHR डेटासेटको लागत कति छ?
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।
१०. EHR डेटासेटहरूको डेलिभरी समयसीमा के हो?
परियोजनाको आकार र जटिलता अनुसार डेलिभरी समयसीमा फरक-फरक हुन्छ तर सहमत समयसीमा पूरा गर्न डिजाइन गरिएको हुन्छ।
११. EHR डेटासेटले स्वास्थ्य सेवा AI समाधानहरूलाई कसरी सुधार गर्न सक्छ?
EHR डेटासेटहरूले AI प्रणालीहरूलाई राम्रो निदान, भविष्यवाणी गर्ने अन्तर्दृष्टि, र व्यक्तिगत उपचार प्रदान गर्न सक्षम बनाउँछ, बिरामीको नतिजा र स्वास्थ्य सेवा दक्षतामा सुधार गर्दछ।
१२. के म अनुकूलित EHR डेटासेटहरू प्राप्त गर्न सक्छु?
हो, Shaip ले विशेषता, उमेर समूह, भूगोल, वा परियोजना आवश्यकताहरूमा आधारित अनुकूलित EHR डेटासेटहरू प्रदान गर्दछ।