Di dunia saat ini, layanan kesehatan semakin didukung oleh pembelajaran mesin (ML). Dari memprediksi penyakit hingga meningkatkan diagnostik, ML mengubah hasil layanan kesehatan. Namun, setiap proyek ML dimulai dengan satu landasan: kumpulan data berkualitas.
Dalam blog ini, kami telah menyusun kumpulan data medis gratis dan terbuka di berbagai kategori seperti perawatan kesehatan umum, pencitraan medis, genomik, dan rumah sakit. Baik Anda seorang peneliti atau pengembang, kumpulan data ini akan membantu Anda membangun model perawatan kesehatan yang tangguh dan inovatif.
Apa itu Kumpulan Data Kesehatan?
Kumpulan data kesehatan atau medis adalah kumpulan informasi terkait kesehatan, seperti catatan pasien, hasil lab, gambar medis, atau riwayat perawatan. Kumpulan data kesehatan sering kali disusun ke dalam koleksi data, yang merupakan repositori yang dikurasi dan dirancang untuk penelitian, kesehatan masyarakat, dan penggunaan klinis.
Kumpulan data ini digunakan untuk mempelajari penyakit, meningkatkan perawatan, dan mengembangkan alat seperti model AI untuk diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Banyak kumpulan data perawatan kesehatan berisi data terkait kesehatan yang dideidentifikasi, memastikan privasi pasien terlindungi sekaligus memungkinkan penelitian dan analisis yang berharga.
Mereka memainkan peran kunci dalam memajukan penelitian dan meningkatkan hasil pasien.
Pentingnya Dataset Layanan Kesehatan untuk Melatih Model Pembelajaran Mesin Anda
Kumpulan data perawatan kesehatan adalah kumpulan informasi pasien, seperti catatan medis, diagnosis, perawatan, data genetik, dan detail gaya hidup. Ilmu data memainkan peran penting dalam menganalisis kumpulan data perawatan kesehatan ini, yang memungkinkan peneliti untuk mengungkap wawasan dan mendorong inovasi dalam perawatan pasien. Kumpulan data ini sangat penting di dunia saat ini, di mana AI semakin banyak digunakan. Berikut alasannya: Kumpulan data tolok ukur sangat penting untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja model pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan.
Memahami Kesehatan Pasien:
Kumpulan data Catatan Medis memberikan gambaran lengkap tentang kesehatan pasien kepada dokter. Misalnya, data tentang riwayat medis, obat-obatan, dan gaya hidup pasien dapat membantu memprediksi apakah mereka mungkin terkena penyakit kronis. Hal ini memungkinkan dokter untuk bertindak lebih awal dan membuat rencana perawatan khusus untuk pasien tersebut.
Membantu Penelitian Medis:
Dengan mempelajari kumpulan data perawatan kesehatan, peneliti medis dapat melihat bagaimana pasien kanker dirawat dan bagaimana mereka pulih. Mereka dapat menemukan perawatan yang paling berhasil di dunia nyata. Misalnya, dengan melihat sampel tumor di bank biologis, peneliti sering menganalisis ekspresi gen dan menggunakan kumpulan data yang terkait dengan jenis tumor dan profil gen tertentu untuk memahami perkembangan kanker, serta bagaimana mutasi dan protein kanker tertentu bereaksi terhadap perawatan yang berbeda. Pendekatan berbasis data ini membantu menemukan tren yang mengarah pada hasil pasien yang lebih baik.
Diagnosis dan Perawatan yang Lebih Baik:
Alat yang digerakkan oleh AI menggunakan kumpulan data diagnosis medis, yang mungkin mencakup tanda-tanda vital seperti detak jantung dan tekanan darah, untuk mengungkap pola yang membantu dokter dalam mendiagnosis dan mengobati penyakit dengan lebih efektif. Dalam radiologi, AI dapat dengan cepat mengidentifikasi kelainan pada pemindaian dengan akurasi yang mengesankan, sehingga memungkinkan deteksi penyakit lebih dini. Seiring dengan terus berkembangnya kumpulan data ini, inovasi seperti anotasi gambar medis semakin menyempurnakan proses diagnostik, dan memasukkan demografi pasien dalam kumpulan data ini membantu menyesuaikan alat diagnostik untuk populasi yang beragam, sehingga menghasilkan hasil perawatan kesehatan yang lebih baik bagi pasien.
Membantu Inisiatif Kesehatan Masyarakat:
Bayangkan sebuah kota kecil tempat para ahli kesehatan menggunakan kumpulan data untuk melacak wabah flu. Mereka mengamati pola dan menemukan area yang terdampak. Dengan data ini, mereka memulai program vaksinasi tertarget dan kampanye edukasi kesehatan. Pendekatan berbasis data ini membantu mengendalikan flu. Kumpulan data seperti ini juga penting untuk upaya pengendalian penyakit dan untuk memantau tren gizi anak dalam kesehatan masyarakat. Hal ini menunjukkan bagaimana kumpulan data perawatan kesehatan dapat secara aktif memandu dan meningkatkan inisiatif kesehatan masyarakat, dengan pelacakan gizi anak menjadi komponen penting dari banyak kumpulan data kesehatan masyarakat.
Sumber Data Klinis
Data klinis menjadi tulang punggung kumpulan data perawatan kesehatan modern, yang menawarkan kumpulan informasi komprehensif yang mendorong kemajuan dalam perawatan pasien dan penelitian medis. Data ini bersumber dari berbagai saluran, termasuk catatan kesehatan elektronik (EHR), pencitraan medis, dan pengurutan genomik. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengelola repositori data kesehatan global, yang menyediakan akses ke data klinis dari sistem kesehatan di seluruh dunia. Kekayaan data kesehatan ini memungkinkan para peneliti untuk melakukan analisis perawatan kesehatan, mengungkap wawasan berharga tentang pola penyakit, efektivitas pengobatan, dan hasil pasien.
Kumpulan data khusus, seperti Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dan The Cancer Genome Atlas (TCGA), semakin memperkaya lanskap dengan menawarkan data klinis terperinci tentang perkembangan penyakit, penanda genetik, dan respons terapeutik. Sumber daya ini berperan penting dalam mengembangkan model pembelajaran mesin yang dapat memprediksi hasil klinis, mempersonalisasi perawatan, dan pada akhirnya meningkatkan hasil pasien sekaligus mengurangi biaya perawatan kesehatan. Dengan memanfaatkan kumpulan data klinis yang komprehensif, industri perawatan kesehatan lebih siap untuk mengatasi tantangan kesehatan global dan mendorong inovasi dalam penelitian medis.
Jelajahi 22 Kumpulan Data Terbuka dan Gratis untuk Pembelajaran Medis dan Ilmu Hayati
Kumpulan data terbuka sangat penting agar model pembelajaran mesin apa pun dapat berfungsi dengan baik. Banyak kumpulan data terbuka yang bersumber dari basis data perawatan kesehatan besar yang dikelola oleh lembaga nasional dan organisasi layanan manusia. Pembelajaran mesin telah digunakan dalam ilmu hayati, perawatan kesehatan, dan kedokteran, dan menunjukkan hasil yang luar biasa. Pembelajaran mesin membantu memprediksi penyakit dan memahami cara penyebarannya. Pembelajaran mesin juga memberikan ide tentang cara merawat orang sakit, lanjut usia, dan tidak sehat di suatu komunitas dengan baik. Tanpa kumpulan data yang baik, model pembelajaran mesin ini tidak akan mungkin terwujud.
Kesehatan Umum dan Masyarakat:
- data.gov: Berfokus pada data layanan kesehatan berorientasi AS yang dapat dicari dengan mudah menggunakan berbagai parameter. Kumpulan data tersebut dirancang untuk meningkatkan kesejahteraan individu yang tinggal di AS; namun, informasi tersebut juga terbukti bermanfaat untuk rangkaian pelatihan lain dalam bidang penelitian atau bidang kesehatan masyarakat tambahan.
- SIAPA: Menawarkan kumpulan data yang berpusat pada prioritas kesehatan global. Platform ini menggabungkan fungsi pencarian yang mudah digunakan dan memberikan wawasan berharga di samping kumpulan data untuk pemahaman komprehensif tentang topik yang ada.
- Re3Data: Menawarkan data yang mencakup lebih dari 2,000 subjek penelitian yang dikategorikan ke dalam beberapa bidang luas. Meskipun tidak semua kumpulan data dapat diakses secara bebas, platform ini dengan jelas menunjukkan strukturnya dan memungkinkan pencarian yang mudah berdasarkan faktor-faktor seperti biaya, persyaratan keanggotaan, dan batasan hak cipta.
- Database Kematian Manusia menawarkan akses ke data tingkat kematian, angka populasi, dan berbagai statistik kesehatan dan demografi untuk 35 negara.
- CHDS: Kumpulan data Studi Kesehatan dan Perkembangan Anak bertujuan untuk menyelidiki penularan penyakit dan kesehatan antargenerasi. Ini mencakup kumpulan data untuk meneliti tidak hanya ekspresi genom tetapi juga pengaruh faktor sosial, lingkungan, dan budaya terhadap penyakit dan kesehatan.
- Tantangan Aktivitas Molekuler Merck: Menyajikan kumpulan data yang dirancang untuk mempromosikan penerapan pembelajaran mesin dalam penemuan obat dengan mensimulasikan potensi interaksi antara berbagai kombinasi molekul.
- 1000 Genom Project: Berisi data pengurutan dari 2,500 individu di 26 populasi berbeda, menjadikannya salah satu repositori genom terbesar yang dapat diakses. Kolaborasi internasional ini dapat diakses melalui AWS. (Perhatikan bahwa hibah tersedia untuk proyek genom.)
Kumpulan Data Citra Medis untuk Ilmu Hayati, Kesehatan, dan Kedokteran:
- Buka Neuro: Sebagai platform gratis dan terbuka, OpenNeuro membagikan beragam gambar medis, termasuk data MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL, dan PET. Dengan 563 kumpulan data medis yang mencakup 19,187 peserta, data ini berfungsi sebagai sumber daya yang sangat berharga bagi para peneliti dan profesional kesehatan.
- Wahah: Berasal dari Open Access Series of Imaging Studies (OASIS), kumpulan data ini berupaya menyediakan data neuroimaging kepada publik secara gratis untuk kepentingan komunitas ilmiah. Ini mencakup 1,098 subjek dalam 2,168 sesi MR dan 1,608 sesi PET, menawarkan banyak informasi bagi para peneliti.
- Inisiatif Neuroimaging Penyakit Alzheimer: Inisiatif Neuroimaging Penyakit Alzheimer (ADNI) menampilkan data yang dikumpulkan oleh para peneliti di seluruh dunia yang berdedikasi untuk menentukan perkembangan penyakit Alzheimer. Kumpulan data tersebut mencakup kumpulan komprehensif gambar MRI dan PET, informasi genetik, tes kognitif, serta CSF dan biomarker darah, yang memfasilitasi pendekatan multifaset untuk memahami kondisi kompleks ini.
- MIMIK-III: Basis data lengkap data pasien ICU, termasuk laporan pencitraan dan informasi klinis, tersedia melalui MIMIC-III. Sumber daya yang dideidentifikasi ini mendukung penelitian perawatan kritis dan pemodelan prediktif.
- CheXpert: Untuk interpretasi sinar-X dada secara otomatis, CheXpert menyediakan kumpulan data yang sangat banyak, yang terdiri dari lebih dari 224,000 gambar sinar-X dada dengan label ketidakpastian. CheXpert memainkan peran penting dalam penelitian radiologi dan deteksi penyakit.
- HAM10000: Memajukan penelitian dermatologi dan prediksi kanker kulit, HAM10000 menawarkan 10,000 gambar dermatoskopik untuk mendeteksi lesi kulit berpigmen.
Kumpulan Data Rumah Sakit:
- Katalog Data Penyedia: Akses dan unduh kumpulan data penyedia yang komprehensif di berbagai bidang termasuk fasilitas dialisis, praktik dokter, layanan kesehatan di rumah, perawatan rumah sakit, rumah sakit, rehabilitasi rawat inap, rumah sakit perawatan jangka panjang, panti jompo dengan layanan rehabilitasi, biaya kunjungan kantor dokter, dan direktori pemasok.
- Proyek Biaya dan Pemanfaatan Layanan Kesehatan (HCUP): Basis data nasional yang komprehensif ini dibuat untuk mengidentifikasi, melacak, dan menganalisis tren nasional dalam pemanfaatan, akses, biaya, kualitas, dan hasil layanan kesehatan. Setiap kumpulan data medis dalam HCUP berisi informasi tingkat pertemuan mengenai semua masa inap pasien, kunjungan unit gawat darurat, dan operasi rawat jalan di rumah sakit AS, sehingga memberikan banyak data bagi para peneliti dan pembuat kebijakan.
- Database Perawatan Kritis MIMIC: Dikembangkan oleh MIT untuk tujuan Fisiologi Komputasi, kumpulan data medis yang tersedia secara terbuka ini terdiri dari data kesehatan yang tidak teridentifikasi dari lebih dari 40,000 pasien perawatan kritis. Kumpulan data MIMIC berfungsi sebagai sumber daya berharga bagi para peneliti yang mempelajari perawatan kritis dan mengembangkan metode komputasi baru.
Kumpulan Data Kanker:
- Gambar Medis CT: Dirancang untuk memfasilitasi metode alternatif dalam memeriksa tren data gambar CT, kumpulan data ini menampilkan CT scan pasien kanker, dengan fokus pada faktor-faktor seperti kontras, modalitas, dan usia pasien. Para peneliti dapat memanfaatkan data ini untuk mengembangkan teknik pencitraan baru dan menganalisis pola dalam diagnosis dan pengobatan kanker.
- Kolaborasi Internasional tentang Pelaporan Kanker (ICCR): Kumpulan data medis dalam ICCR telah dikembangkan dan disediakan untuk mempromosikan pendekatan berbasis bukti terhadap pelaporan kanker di seluruh dunia. Dengan menstandardisasi pelaporan kanker, ICCR bertujuan untuk meningkatkan kualitas dan keterbandingan data kanker di berbagai lembaga dan negara.
- Insiden Kanker PELIHAT: Disediakan oleh pemerintah AS, data kanker ini disegmentasi menggunakan perbedaan demografi dasar seperti ras, jenis kelamin, dan usia. Kumpulan data SIER memungkinkan para peneliti untuk menyelidiki kejadian kanker dan tingkat kelangsungan hidup di berbagai subkelompok populasi, sehingga dapat menjadi masukan bagi inisiatif kesehatan masyarakat dan prioritas penelitian.
- Kumpulan Data Kanker Paru: Kumpulan data gratis ini menampilkan informasi tentang kasus kanker paru-paru sejak tahun 1995. Para peneliti dapat menggunakan data ini untuk mempelajari tren jangka panjang dalam kejadian, pengobatan, dan hasil kanker paru-paru, serta untuk mengembangkan alat diagnostik dan prognostik baru.
Sumber Daya Tambahan untuk Data Layanan Kesehatan:
- Kaggle: Repositori Kumpulan Data Serbaguna – Kaggle tetap menjadi platform luar biasa untuk beragam kumpulan data, tidak terbatas pada sektor kesehatan. Ideal bagi mereka yang mempelajari berbagai mata pelajaran atau membutuhkan beragam kumpulan data untuk pelatihan model, Kaggle adalah sumber daya yang tepat.
- Subreddit: Harta Karun Berbasis Komunitas – Diskusi subreddit yang tepat dapat menjadi tambang emas untuk kumpulan data terbuka. Untuk pertanyaan khusus atau spesifik yang tidak ditangani oleh kumpulan data publik, komunitas Reddit mungkin memiliki jawabannya.
Pro dan Kontra Platform Data Akses Terbuka
Platform data akses terbuka menyediakan sumber daya yang sangat berharga bagi para peneliti, yang mendorong inovasi, kolaborasi, dan akses yang hemat biaya ke data perawatan kesehatan. Namun, tantangan seperti masalah kualitas data, masalah privasi, dan hambatan teknis dapat membatasi efektivitasnya. Menyeimbangkan pro dan kontra ini penting untuk memaksimalkan potensinya dalam mendorong kemajuan dalam penelitian perawatan kesehatan.
| Pro | Kekurangan |
|---|---|
| Aksesibilitas :Kumpulan data yang tersedia secara bebas memudahkan para peneliti dan ilmuwan data untuk mengakses informasi yang berharga. | Masalah Kualitas Data: Kumpulan data akses terbuka mungkin kurang terstandardisasi atau berisi data yang tidak lengkap atau ketinggalan zaman. |
| Kolaborasi: Mendorong kolaborasi lintas industri dan interdisipliner dalam penelitian dan inovasi. | Kekhawatiran Privasi:Bahkan kumpulan data yang dianonimkan pun dapat menimbulkan risiko identifikasi ulang informasi sensitif. |
| Inovasi: Mendorong pengembangan model dan alat pembelajaran mesin untuk analisis dan penelitian perawatan kesehatan. | Lingkup Terbatas:Beberapa kumpulan data mungkin tidak mewakili populasi yang beragam atau mencakup semua bidang perawatan kesehatan yang diperlukan. |
| Hemat Biaya: Memungkinkan penghematan biaya dengan menyediakan sumber daya gratis, menghilangkan kebutuhan akan data hak milik yang mahal. | Penggunaan Data Sintetis yang Berlebihan:Ketergantungan yang berlebihan pada data sintetis dapat menyebabkan ketidakakuratan atau bias dalam model. |
| Berbagi pengetahuan:Mempromosikan transparansi dan mempercepat penyebaran hasil penelitian. | Hambatan Teknis: Mengakses dan menganalisis kumpulan data besar mungkin memerlukan keterampilan teknis dan sumber daya tingkat lanjut. |
Kualitas dan Keamanan Data dalam Kumpulan Data Medis
Mempertahankan standar kualitas dan keamanan data yang tinggi merupakan hal yang terpenting saat bekerja dengan kumpulan data medis. Memastikan kualitas data melibatkan proses validasi dan pembersihan yang ketat untuk menghilangkan kesalahan dan ketidakkonsistenan, yang penting untuk menghasilkan hasil penelitian yang andal. Di sisi keamanan, langkah-langkah yang kuat seperti enkripsi, kontrol akses, dan penyimpanan yang aman sangat penting untuk melindungi informasi kesehatan yang sensitif.
De-identifikasi kumpulan data merupakan praktik utama, yang memungkinkan peneliti menggunakan data kesehatan yang dideidentifikasi untuk analisis sambil menjaga privasi pasien. Teknik canggih seperti pengindeksan semantik biomedis semakin meningkatkan kegunaan dan keakuratan kumpulan data medis, sehingga memudahkan pengaturan dan pengambilan informasi yang relevan. Dengan memprioritaskan kualitas dan keamanan data, lembaga perawatan kesehatan dapat menumbuhkan kepercayaan, mendukung kepatuhan, dan memungkinkan penggunaan kumpulan data medis yang aman dan efektif untuk penelitian dan inovasi.
Percepat Proyek AI Layanan Kesehatan Anda dengan Kumpulan Data Medis Shaip yang Premium dan Siap Digunakan
Kumpulan Data Percakapan Dokter dan Pasien
Kumpulan data kami memiliki file audio percakapan antara dokter dan pasien mengenai kesehatan dan rencana perawatan mereka. File-file tersebut mencakup 31 spesialisasi medis yang berbeda.
Apa yang disertakan
- 257,977 jam audio dikte dokter sungguhan untuk melatih model pidato layanan kesehatan
- Audio dari berbagai perangkat seperti ponsel, perekam digital, mikrofon ucapan, dan ponsel cerdas
- Audio dan transkrip dengan informasi pribadi dihapus untuk mengikuti undang-undang privasi
Kumpulan Data Gambar CT SCAN
Kami menawarkan kumpulan data gambar CT scan terbaik untuk penelitian dan diagnosis medis. Kami memiliki ribuan gambar berkualitas tinggi dari pasien sungguhan, diproses menggunakan teknik terbaru. Kumpulan data kami membantu dokter dan peneliti lebih memahami berbagai masalah kesehatan, seperti kanker, gangguan otak, dan penyakit jantung.
Data menunjukkan bahwa CT scan yang paling umum dilakukan adalah pada dada (6000) dan kepala (4350), dengan sejumlah besar scan juga dilakukan pada perut, panggul, dan bagian tubuh lainnya. Tabel tersebut juga mengungkapkan bahwa pemindaian khusus tertentu, seperti CT Covid HRCT dan angio pulmonary, terutama dilakukan di India, Asia, Eropa, dan lainnya.
Kumpulan Data Catatan Kesehatan Elektronik (EHR).
Catatan Kesehatan Elektronik (EHR) adalah versi digital dari riwayat kesehatan pasien. Informasi tersebut mencakup informasi seperti diagnosis, pengobatan, rencana perawatan, tanggal imunisasi, alergi, gambar medis (seperti CT scan, MRI, dan sinar-X), tes laboratorium, dan banyak lagi.
Fitur kumpulan data EHR kami yang siap digunakan:
- Lebih dari 5.1 juta rekaman dan file audio dokter yang mencakup 31 spesialisasi medis
- Rekam medis autentik yang ideal untuk melatih NLP Klinis dan model AI Dokumen lainnya
- Metadata termasuk MRN yang dianonimkan, tanggal masuk dan keluar, lama tinggal, jenis kelamin, kelas pasien, pembayar, kelas keuangan, negara bagian, disposisi keluar, usia, DRG, deskripsi DRG, penggantian biaya, AMLOS, GMLOS, risiko kematian, tingkat keparahan penyakit, ikan kerapu, dan kode pos rumah sakit
- Catatan yang mencakup semua kelas pasien: Rawat Inap, Rawat Jalan (Klinis, Rehabilitasi, Berulang, Bedah), dan Darurat
- Dokumen dengan informasi identitas pribadi (PII) disunting, mengikuti pedoman HIPAA Safe Harbor
Kumpulan Data Gambar MRI
Kami memberikan kumpulan data gambar MRI premium untuk mendukung penelitian dan diagnosis medis. Koleksi kami yang luas mencakup ribuan gambar beresolusi tinggi dari pasien sebenarnya, semuanya diproses menggunakan metode mutakhir. Dengan memanfaatkan kumpulan data kami, para profesional dan peneliti layanan kesehatan dapat memperdalam pemahaman mereka tentang berbagai kondisi medis, yang pada akhirnya akan meningkatkan hasil pengobatan pasien.
Kumpulan data gambar MRI dari berbagai bagian tubuh, dengan tulang belakang dan otak memiliki jumlah tertinggi masing-masing 5000. Data tersebut didistribusikan di wilayah India, Asia Tengah & Eropa, dan Asia Tengah.
Kumpulan Data Gambar Sinar-X
Kumpulan data gambar X-Ray kualitas terbaik untuk penelitian dan diagnosis medis. Kami memiliki ribuan gambar beresolusi tinggi dari pasien sungguhan, diproses menggunakan teknik terbaru. Dengan Shaip, Anda dapat mengakses data medis yang andal untuk meningkatkan hasil penelitian dan pasien Anda.
Distribusi kumpulan data sinar-X di berbagai bagian tubuh, dengan jumlah tertinggi yaitu 1000 di bagian dada di Asia Tengah. Ekstremitas bawah dan atas masing-masing memiliki jumlah 850, tersebar di wilayah Asia Tengah dan Asia Tengah & Eropa.
Kesimpulan
Singkatnya, kumpulan data perawatan kesehatan merupakan sumber daya yang sangat berharga untuk mendorong peningkatan hasil pasien, mengurangi biaya perawatan kesehatan, dan memajukan penelitian medis dan perawatan kesehatan. Dengan memanfaatkan berbagai sumber data klinis—termasuk EHR, pencitraan medis, dan repositori kesehatan global—ilmuwan dan peneliti data dapat membangun model pembelajaran mesin yang canggih yang memprediksi perkembangan penyakit dan mengidentifikasi pasien yang berisiko. Platform data akses terbuka dan proyek pemanfaatan memberikan peluang lebih lanjut untuk menganalisis biaya dan pemanfaatan perawatan kesehatan, menawarkan wawasan berharga yang menginformasikan kebijakan dan praktik.
Memastikan kualitas dan keamanan kumpulan data perawatan kesehatan sangat penting untuk menjaga kepercayaan dan mencapai hasil yang dapat diandalkan. Seiring dengan industri perawatan kesehatan yang terus merangkul inovasi berbasis data, penggunaan kumpulan data medis yang bertanggung jawab akan menjadi kunci untuk meningkatkan kesetaraan kesehatan, mengoptimalkan biaya dan pemanfaatan perawatan kesehatan, serta memberikan hasil yang lebih baik untuk semua. Dengan memprioritaskan aksesibilitas, kualitas data, dan keamanan, kita dapat membuka potensi penuh kumpulan data perawatan kesehatan dan membentuk masa depan yang lebih cerah untuk analisis perawatan kesehatan dan penelitian medis.
