Lisensi Data Kesehatan/Medis Berkualitas Tinggi untuk Model AI & ML

Set Data Kesehatan/Medis siap pakai untuk memulai proyek AI Kesehatan Anda

Kumpulan Data Medis Dan Perawatan Kesehatan

Pasang data medis yang Anda lewatkan hari ini

Set data Medis dan Perawatan Kesehatan untuk Machine Learning

Data Audio Dikte Dokter

Dataset kami yang tidak teridentifikasi untuk perawatan kesehatan mencakup 31 file audio spesialisasi berbeda yang ditentukan oleh dokter yang menjelaskan kondisi klinis pasien dan rencana perawatan berdasarkan pertemuan dokter-pasien di rumah sakit/pengaturan klinis.

File Audio Dikte Dokter Off-the-Shelf:

  • 257,977 jam Dataset Pidato Dikte Dokter Dunia Nyata dari 31 spesialisasi untuk melatih model Pidato Perawatan Kesehatan
  • Audio dikte yang diambil dari berbagai perangkat seperti Telephone Dictation (54.3%), Digital Recorder (24.9%), Speech Mic (5.4%), Smart Phone (2.7%) dan Unknown (12.7%)
  • Audio & Transkrip yang Diedit PII mengikuti Pedoman Safe Harbor sesuai dengan HIPAA
Data Audio Dikte Dokter

Rekam Medis yang Ditranskripsikan

Rekam medis yang ditranskripsi mengacu pada transkripsi percakapan dokter dan pasien, transkripsi laporan medis dan penilaian medis. Ini membantu dalam pemetaan riwayat medis pasien untuk kunjungan masa depan dan juga bertindak sebagai titik referensi bagi para dokter. Ini membantu dokter untuk mengevaluasi kondisi pasien saat ini dan menyarankan perawatan yang sesuai.

Rekam Medis yang Ditranskripsikan Langsung:

  • Transkripsi 257,977 jam Dikte Dokter Dunia Nyata dari 31 spesialisasi untuk melatih model Pidato Perawatan Kesehatan
  • Transkrip Rekam Medis dari berbagai jenis pekerjaan seperti Laporan Operasi, Ringkasan Discharge, Catatan Konsultasi, Catatan Masuk, Catatan IGD, Catatan Klinik, Laporan Radiologi, dll.
  • Audio & Transkrip yang Diedit PII mengikuti Pedoman Safe Harbor sesuai dengan HIPAA
Catatan Kesehatan Elektronik (Ehr)

Catatan Kesehatan Elektronik (EHR)

Electronic Health Records atau EHR adalah rekam medis yang berisi tentang riwayat kesehatan pasien, diagnosis, resep, rencana perawatan, tanggal vaksinasi atau imunisasi, alergi, gambar radiologi (CT Scan, MRI, X-Ray), dan tes laboratorium & lainnya.

Catatan Kesehatan Elektronik (EHR):

  • 5.1M+ Rekaman dan file audio dokter di 31 spesialisasi
  • Rekam medis standar emas dunia nyata untuk melatih NLP Klinis dan model AI Dokumen lainnya
  • Informasi metadata seperti MRN (Anonim), Tanggal Masuk, Tanggal Keluar, Lama Menginap, Jenis Kelamin, Kelas Pasien, Pembayar, Kelas Keuangan, Negara Bagian, Disposisi Keluar, Usia, DRG, Deskripsi DRG, $ Penggantian, AMLOS, GMLOS, Risiko kematian, Keparahan penyakit, Kerapu, Kode Pos Rumah Sakit, dll.
  • Rekam Medis dari berbagai negara bagian dan wilayah AS- Timur Laut (46%), Selatan (9%), Midwest (3%), Barat (28%), Lainnya (14%)
  • Rekam Medis milik semua Kelas Pasien yang tercakup- Rawat Inap, Rawat Jalan (Klinis, Rehab, Berulang, Bedah Day Care), Gawat Darurat.
  • Rekam Medis milik semua Kelompok Usia Pasien <10 tahun (7.9%), 11-20 tahun (5.7%), 21-30 tahun (10.9%), 31-40 tahun (11.7%), 41-50 tahun (10.4% ), 51-60 tahun (13.8%), 61-70 tahun (16.1%), 71-80 tahun (13.3%), 81-90 tahun (7.8%), 90+ tahun (2.4%)
  • Rasio Jenis Kelamin Pasien 46% (Laki-laki) dan 54% (Perempuan)
  • Dokumen yang Disunting PII yang mematuhi Pedoman Safe Harbor sesuai dengan HIPAA
Catatan Kesehatan Elektronik (Ehr)
  • Rekam Medis milik semua Kelompok Usia Pasien <10 tahun (7.9%), 11-20 tahun (5.7%), 21-30 tahun (10.9%), 31-40 tahun (11.7%), 41-50 tahun (10.4% ), 51-60 tahun (13.8%), 61-70 tahun (16.1%), 71-80 tahun (13.3%), 81-90 tahun (7.8%), 90+ tahun (2.4%)
  • Rasio Jenis Kelamin Pasien 46% (Laki-laki) dan 54% (Perempuan)
  • Dokumen yang Disunting PII yang mematuhi Pedoman Safe Harbor sesuai dengan HIPAA

Kumpulan Data Gambar CT Scan

Dokter menggunakan gambar CT scan untuk mendiagnosa dan mendeteksi kondisi abnormal atau normal pada tubuh pasien (yakni untuk mengidentifikasi penyakit atau cedera di berbagai bagian tubuh). Dalam diagnosis pemrosesan gambar terkomputerisasi, gambar CT-scan melewati fase yang canggih, yaitu, akuisisi, peningkatan gambar, ekstraksi fitur penting, identifikasi Wilayah Minat (ROI), interpretasi hasil, dll.

Shaip menyediakan kumpulan data gambar CT scan berkualitas tinggi yang penting untuk penelitian dan diagnosis medis. Kumpulan data kami mencakup ribuan gambar beresolusi tinggi yang dikumpulkan dari pasien nyata dan diproses dengan teknik canggih. Kumpulan data ini dirancang untuk membantu profesional medis dan peneliti meningkatkan pengetahuan dan pemahaman mereka tentang berbagai kondisi medis, termasuk kanker, gangguan saraf, dan penyakit kardiovaskular. Dengan Shaip, Anda dapat mengakses data medis yang andal dan akurat untuk menyempurnakan penelitian Anda dan meningkatkan hasil pasien.

Kumpulan Data Gambar Ct Scan

Kumpulan Data Gambar MRI

Model visi komputer dirancang untuk mendapatkan informasi yang bermakna dari gambar dan video digital, menurut IBM. Hal ini memungkinkan penggunaan data citra layanan kesehatan secara ekstensif untuk memberikan diagnosis, perawatan, dan prediksi penyakit yang lebih baik. Itu dapat menggunakan konteks dari urutan gambar, tekstur, bentuk, dan informasi kontur, serta pengetahuan masa lalu, untuk menghasilkan informasi 3D dan 4D yang membantu meningkatkan pemahaman manusia. Seperti CT scan, MRI juga digunakan untuk mendiagnosa dan mendeteksi kondisi abnormal atau normal pada tubuh pasien (yaitu, untuk mengidentifikasi penyakit atau cedera di berbagai bagian tubuh).

Shaip menyediakan kumpulan data gambar MRI berkualitas tinggi yang penting untuk penelitian dan diagnosis medis. Kumpulan data kami mencakup ribuan gambar beresolusi tinggi yang dikumpulkan dari pasien nyata dan diproses dengan teknik canggih.

Dataset Gambar Mri

Kumpulan Data Gambar Sinar-X

Pengujian sinar-X digunakan untuk memverifikasi struktur internal dan integritas objek. Gambar sinar-X dari benda uji dapat dihasilkan pada posisi berbeda dan tingkat energi berbeda untuk mendiagnosis dan mendeteksi kondisi abnormal pada tubuh pasien.

Shaip menyediakan kumpulan data gambar X-Ray berkualitas tinggi yang penting untuk penelitian dan diagnosis medis. Kumpulan data kami mencakup ribuan gambar beresolusi tinggi yang dikumpulkan dari pasien nyata dan diproses dengan teknik canggih. Dengan Shaip, Anda dapat mengakses data medis yang andal dan akurat untuk menyempurnakan penelitian Anda dan meningkatkan hasil pasien.

Kumpulan Data Gambar Sinar-X
Shaip Hubungi Kami

Tidak dapat menemukan apa yang Anda cari?

Kumpulan data medis baru sedang dikumpulkan di semua jenis data 

Hubungi kami sekarang untuk melepaskan kekhawatiran pengumpulan data pelatihan kesehatan Anda

  • Dengan mendaftar, saya setuju dengan Shaip Kebijakan Privasi dan Ketentuan Layanan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B dari Shaip.

Kumpulan data layanan kesehatan adalah kumpulan data terkait kesehatan, yang sering kali disusun dan dikumpulkan untuk analisis, penelitian, dan pengambilan keputusan di bidang medis dan layanan kesehatan.

Contohnya termasuk catatan kesehatan elektronik (EHR), database pencitraan medis, urutan genom, demografi pasien, dan kumpulan data dari perangkat kesehatan yang dapat dikenakan.

Kumpulan data layanan kesehatan mendukung penelitian medis dengan memberikan wawasan tentang pola penyakit, hasil pengobatan, perilaku pasien, kemanjuran obat, dan banyak lagi, sehingga membantu kemajuan medis dan pembentukan kebijakan.

Format umum termasuk CSV, Excel, DICOM (untuk pencitraan medis), dan HL7 (untuk catatan kesehatan).

Masalah privasi muncul dari potensi penyalahgunaan data sensitif pasien, yang mengarah pada pencurian identitas, diskriminasi, atau paparan informasi kesehatan pribadi yang tidak diinginkan.

Informasi pasien dilindungi menggunakan de-identifikasi (menghapus informasi identitas pribadi), enkripsi, kontrol akses yang ketat, dan kepatuhan terhadap peraturan seperti HIPAA (di AS).

Untuk memastikan kualitas, validasi dan bersihkan kumpulan data secara berkala, gunakan metode pengumpulan data standar, referensi silang dengan sumber terpercaya, dan libatkan pakar domain untuk verifikasi.