AI 및 ML 프로젝트를 위한 전자 건강 기록(EHR) 데이터 세트
의료 AI 프로젝트를 시작하기 위한 기성 전자 건강 기록(EHR) 데이터 세트.
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의료 AI에 적합한 전자 건강 기록(EHR) 데이터 찾기
동급 최강의 교육 데이터로 기계 학습 모델을 개선하세요. 전자 건강 기록 또는 EHR은 환자의 병력, 진단, 처방, 치료 계획, 예방 접종 또는 예방 접종 날짜, 알레르기, 방사선 영상(CT 스캔, MRI, X-레이) 및 실험실 검사 등이 포함된 의료 기록입니다. 기성품 데이터 카탈로그를 통해 신뢰할 수 있는 의료 교육 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다.
기성 전자 건강 기록(EHR):
- 5.1개 전문 분야의 31백만 개 이상의 기록 및 의사 오디오 파일
- Clinical NLP 및 기타 Document AI 모델을 훈련하기 위한 실제 세계 표준 의료 기록
- MRN(익명), 입원 날짜, 퇴원 날짜, 체류 기간, 성별, 환자 등급, 지불인, 재정 등급, 주, 퇴원 처분, 연령, DRG, DRG 설명, $ 환급, AMLOS, GMLOS, 위험 사망률, 질병의 심각도, 그루퍼, 병원 우편번호 등
- 다양한 미국 주 및 지역의 의료 기록 - 북동부(46%), 남부(9%), 중서부(3%), 서부(28%), 기타(14%)
- 입원 환자, 외래 환자(임상, 재활, 반복, 외과 데이 케어), 응급 등 모든 환자 클래스에 속하는 의료 기록.
- 모든 환자 연령 그룹에 속하는 의료 기록 10세 미만(7.9%), 11~20세(5.7%), 21~30세(10.9%), 31~40세(11.7%), 41~50세(10.4%) ), 51-60세(13.8%), 61-70세(16.1%), 71-80세(13.3%), 81-90세(7.8%), 90세 이상(2.4%)
- 환자 성별 비율 46%(남성) 및 54%(여성)
- HIPAA에 따라 세이프 하버 지침을 준수하는 PII 수정 문서
위치별 EHR 데이터
| 위치 | 텍스트 문서 |
|---|---|
| 북동 | 4,473,573 |
| 남쪽 | 1,801,716 |
| 중서부 | 781,701 |
| West | 1,509,109 |
주요 진단 범주별 EHR 데이터
| 주요 진단 범주별 EHR 데이터 | 텍스트 문서 |
|---|---|
| 알코올/마약 사용 및 알코올/마약 유발성 기질성 정신 장애 | 48,717 |
모든 것을 포함한 합계(MDC 카테고리가 있는 케이스와 없는 케이스) | 8,566,687 |
| 환급이 없는 케이스가 생성됨(MDC가 지정되지 않음) | 790,697 |
| 외래 환자 사례(MDC 지정되지 않음) | 1,980,606 |
| 3M 등의 특수 그루퍼를 사용하는 경우(MDC 미지정) | 1,619,682 |
| MDC 포함 합계 | 4,175,702 |
| 알코올/마약 사용 또는 유도된 정신 장애 | 48,717 |
| 화상 | 444 |
| 눈 | 3,549 |
| 남성 생식기 | 9,230 |
| 인간 면역 결핍 바이러스 감염 | 12,422 |
| 골수증식성 질환 및 장애, 미분화된 신생물 | 15,620 |
| 건강 상태 및 기타 건강 서비스 접촉에 영향을 미치는 요소 | 21,294 |
| 여성 생식기 | 17,010 |
| 귀, 코, 입 및 목 | 22,987 |
| 다발성 중대 외상 | 27,902 |
| 순환기 시스템 | 589,730 |
| 혈액, 혈액 형성 기관, 면역 장애 | 48,990 |
| 부상, 중독 및 약물의 독성 효과 | 64,097 |
| 피부, 피하 조직 및 유방 | 89,577 |
| 간담도계 및 췌장 | 127,172 |
| 내분비, 영양 및 대사 질환 및 장애 | 142,808 |
| 주산기에 기원한 상태를 가진 신생아 및 기타 신생아 | 163,605 |
| 임신, 출산 및 산욕기 | 165,303 |
| 신장 및 요로 | 209,561 |
| 정신 질환 및 장애 | 282,501 |
| 신경계 | 316,243 |
| 소화 시스템 | 346,369 |
| 근골격계 및 결합 조직 | 329,344 |
| 호흡계 | 561,983 |
| 감염 및 기생충 질환 | 559,244 |
우리는 텍스트, 오디오, 비디오 또는 이미지와 같은 모든 유형의 데이터 라이선스를 다룹니다. 데이터 세트는 ML용 의료 데이터 세트로 구성됩니다. 의사 받아쓰기 데이터 세트, 의사 임상 노트, 의료 대화 데이터 세트, 의료 전사 데이터 세트, 의사-환자 대화, 의료 텍스트 데이터, 의료 이미지 – CT 스캔, MRI, 초음파(수집된 기본 사용자 정의 요구 사항) .
AI/ML에서 EHR 데이터세트의 실제 적용
- 질병 예측 및 진단: 당뇨병, 암, 심혈관 질환 등의 질병을 예측하기 위해 AI 모델을 훈련합니다.
- 임상 의사 결정 지원: AI 시스템에 풍부한 환자 병력과 검사 결과를 제공하여 의사 결정을 향상시킵니다.
- 맞춤 의학: 인구 통계 및 진단 데이터를 사용하여 개인화된 치료 계획을 추천합니다.
- 의료 자동화: EHR 데이터 세트를 기반으로 훈련된 NLP 기반 도구를 사용하여 약속 일정 예약이나 청구와 같은 관리 작업을 자동화합니다.
EHR 데이터세트를 위해 Shaip을 선택하는 이유는 무엇입니까?
전문 인력
숙련된 전문가가 정확하고 고품질의 데이터 주석을 보장합니다.
규제 준수
HIPAA 및 GDPR을 준수하는 완전히 익명화된 데이터 세트입니다.
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사람, 프로세스 및 플랫폼
샤이프는 전 세계의 인력, 강력한 플랫폼, 6시그마 블랙벨트가 설계한 운영 프로세스를 결합하여 가장 어려운 AI 이니셔티브를 시작하는 데 도움을 줍니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
1. AI에서 EHR 데이터 세트는 무엇에 사용됩니까?
EHR 데이터 세트는 질병 예측, 임상적 의사 결정, 개인화된 치료를 위한 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
2. AI/ML 프로젝트에서 EHR 데이터는 어떻게 사용됩니까?
EHR 데이터는 임상적 의사결정 지원, 질병 예측, 개인화된 치료 계획, 의료 자동화를 위한 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
3. EHR 데이터는 익명화되어 있나요?
네, 모든 EHR 데이터는 개인 식별 정보(PII)를 제거하고 개인정보 보호 규정을 준수하기 위해 익명화됩니다.
4. EHR 데이터의 핵심 구성 요소는 무엇입니까?
EHR 데이터에는 환자 인구 통계, 병력, 진단, 치료 계획, 실험실 검사 결과, 방사선 이미지(예: CT, MRI, X선), 처방전 및 예방 접종 기록과 같은 세부 정보가 포함됩니다.
5. 데이터가 HIPAA 및 기타 규정을 준수합니까?
네, 데이터는 HIPAA, GDPR 및 기타 글로벌 개인정보 보호 표준을 준수하여 안전하고 윤리적인 사용을 보장합니다.
6. EHR 데이터 세트를 사용자 정의할 수 있나요?
네, 데이터 세트는 특정 의료 전문 분야, 지역, 환자 인구 통계 또는 프로젝트 요구 사항에 따라 맞춤화될 수 있습니다.
7. 데이터를 AI 모델에 통합할 수 있나요?
네, 데이터 세트는 AI 및 ML 워크플로에 쉽게 통합할 수 있도록 표준 형식(예: JSON, CSV)으로 제공됩니다.
8. 데이터 품질은 어떻게 보장되나요?
데이터는 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장하기 위해 엄격한 검증과 품질 검사를 거칩니다.
9. EHR 데이터 세트의 비용은 얼마입니까?
비용은 데이터 양, 맞춤 설정, 프로젝트 범위 등의 요인에 따라 달라집니다. 최적의 견적을 받으시려면 "문의하기" 양식을 작성해 주세요.
10. EHR 데이터 세트의 제공 일정은 무엇입니까?
납품 일정은 프로젝트 규모와 복잡성에 따라 다르지만 합의된 마감일을 충족하도록 설계되었습니다.
11. EHR 데이터 세트를 활용하여 헬스케어 AI 솔루션을 어떻게 개선할 수 있나요?
EHR 데이터 세트를 사용하면 AI 시스템이 더 나은 진단, 예측적 통찰력, 개인화된 치료를 제공하여 환자 결과와 의료 효율성을 개선할 수 있습니다.
12. 맞춤형 EHR 데이터 세트를 받을 수 있나요?
네, Shaip은 전문 분야, 연령대, 지역 또는 프로젝트 요구 사항에 따라 맞춤형 EHR 데이터 세트를 제공합니다.