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의료 AI 프로젝트를 시작하기 위한 기성 의료/의료 데이터 세트

의료 및 의료 데이터 세트

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기계 학습을 위한 의료 및 의료 데이터 세트

의사 받아쓰기 오디오 데이터

의료를 위한 우리의 익명화된 데이터 세트에는 병원/임상 환경에서 의사와 환자의 만남을 기반으로 환자의 임상 상태와 치료 계획을 설명하는 의사가 지시한 31개의 다른 전문 오디오 파일이 포함됩니다.

기성 의사 받아쓰기 오디오 파일:

  • 257,977개 전문 분야의 실제 의사 받아쓰기 음성 데이터 세트 31시간으로 헬스케어 음성 모델 훈련
  • 전화 받아쓰기(54.3%), 디지털 녹음기(24.9%), 음성 마이크(5.4%), 스마트폰(2.7%) 및 알 수 없음(12.7%)과 같은 다양한 장치에서 캡처한 받아쓰기 오디오
  • HIPAA에 따라 세이프 하버 지침을 준수하는 PII 수정 오디오 및 대본

필사본 의료 기록

필사된 의무기록은 의사와 환자의 대화 녹취, 의료 보고서 및 의료 평가의 필사를 의미합니다. 향후 방문을 위해 환자의 병력을 매핑하는 데 도움이 되며 의사의 기준점 역할도 합니다. 의사가 환자의 현재 상태를 평가하고 적절한 치료를 제안하는 데 도움이 됩니다.

기성 필사 의료 기록:

  • 257,977개 전문 분야의 실제 의사 받아쓰기 31시간을 전사하여 Healthcare Speech 모델 훈련
  • 수술 보고서, 퇴원 요약, 진료 기록, 입원 기록, ED 기록, 진료 기록, 방사선 보고서 등 다양한 업무 유형의 의무 기록
  • HIPAA에 따라 세이프 하버 지침을 준수하는 PII 수정 오디오 및 대본
필사본 의료 기록

전자 건강 기록(EHR)

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.

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
전자 건강 기록(Ehr)
  • 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
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