В современном мире здравоохранение все больше опирается на машинное обучение (МО). От прогнозирования заболеваний до улучшения диагностики МО трансформирует результаты здравоохранения. Однако каждый проект МО начинается с одного краеугольного камня: качественных наборов данных.
В этом блоге мы собрали бесплатные и открытые медицинские наборы данных по таким категориям, как общее здравоохранение, медицинская визуализация, геномика и больница. Независимо от того, являетесь ли вы исследователем или разработчиком, эти наборы данных помогут вам создать надежные и инновационные модели здравоохранения.
Что такое наборы данных здравоохранения?
Набор медицинских данных или здравоохранение — это набор информации, связанной со здоровьем, такой как истории болезни пациентов, результаты лабораторных исследований, медицинские изображения или истории лечения. Наборы медицинских данных часто организованы в коллекции данных, которые представляют собой курируемые репозитории, предназначенные для исследований, общественного здравоохранения и клинического использования.
Эти наборы данных используются для изучения заболеваний, улучшения методов лечения и разработки инструментов, таких как модели ИИ для лучшей диагностики и ухода. Многие наборы данных здравоохранения содержат обезличенные данные, связанные со здоровьем, что обеспечивает защиту конфиденциальности пациентов, при этом позволяя проводить ценные исследования и анализ.
Они играют ключевую роль в развитии исследований и улучшении результатов лечения пациентов.
Важность наборов данных здравоохранения для обучения вашей модели машинного обучения
Наборы данных здравоохранения представляют собой наборы информации о пациентах, такие как медицинские записи, диагнозы, методы лечения, генетические данные и сведения об образе жизни. Наука о данных играет решающую роль в анализе этих наборов данных здравоохранения, позволяя исследователям находить идеи и внедрять инновации в уход за пациентами. Они очень важны в современном мире, где ИИ используется все больше и больше. Вот почему: эталонные наборы данных необходимы для оценки и сравнения производительности моделей машинного обучения в здравоохранении.
[Также Читайте: Почему наборы данных в здравоохранении важны для формирования будущего медицинского ИИ]
Понимание здоровья пациента:
Наборы данных Medical Note дают врачам полную картину здоровья пациента. Например, данные об истории болезни пациента, лекарствах и образе жизни могут помочь предсказать, может ли у него развиться хроническое заболевание. Это позволяет врачам вмешаться на ранней стадии и составить план лечения специально для этого пациента.
Помощь медицинским исследованиям:
Изучая наборы данных здравоохранения, исследователи-медики могут посмотреть, как лечатся онкологические больные и как они восстанавливаются. Они могут найти методы лечения, которые лучше всего работают в реальном мире. Например, изучая образцы опухолей в биобанках, исследователи часто анализируют экспрессию генов и используют наборы данных, связанные с определенными типами опухолей и профилями генов, чтобы понять прогрессирование рака, а также то, как определенные мутации и раковые белки реагируют на различные методы лечения. Этот подход, основанный на данных, помогает находить тенденции, которые приводят к лучшим результатам для пациентов.
Лучшая диагностика и лечение:
Инструменты на основе ИИ используют наборы данных медицинской диагностики, которые могут включать такие жизненно важные показатели, как частота сердечных сокращений и артериальное давление, чтобы выявить закономерности, которые помогают врачам более эффективно диагностировать и лечить заболевания. В радиологии ИИ может быстро и с впечатляющей точностью определять отклонения в сканах, что позволяет выявлять заболевания на более ранних стадиях. Поскольку эти наборы данных продолжают развиваться, такие инновации, как Аннотация к медицинскому изображению продолжают совершенствовать диагностические процессы, а включение демографических данных пациентов в эти наборы данных помогает адаптировать диагностические инструменты к различным группам населения, что приводит к лучшим результатам лечения для пациентов.
Помощь инициативам общественного здравоохранения:
Представьте себе небольшой город, где специалисты по здравоохранению использовали наборы данных для отслеживания вспышки гриппа. Они изучали закономерности и находили пострадавшие районы. С помощью этих данных они начали целевые кампании по вакцинации и образовательные кампании по вопросам здоровья. Этот подход, основанный на данных, помог сдержать грипп. Такие наборы данных также необходимы для усилий по борьбе с болезнями и для мониторинга тенденций в питании детей в сфере общественного здравоохранения. Это показывает, как наборы данных по здравоохранению могут активно направлять и улучшать инициативы в области общественного здравоохранения, при этом отслеживание питания детей является важнейшим компонентом многих наборов данных по общественному здравоохранению.
Источники клинических данных
Клинические данные формируют основу современных наборов данных здравоохранения, предлагая всеобъемлющий набор информации, который стимулирует прогресс в уходе за пациентами и медицинских исследованиях. Эти данные поступают из различных каналов, включая электронные медицинские записи (EHR), медицинскую визуализацию и геномное секвенирование. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) курирует глобальный репозиторий данных здравоохранения, предоставляя доступ к клиническим данным из систем здравоохранения по всему миру. Это богатство медицинских данных позволяет исследователям проводить аналитику здравоохранения, раскрывая ценную информацию о моделях заболеваний, эффективности лечения и результатах лечения пациентов.
Специализированные наборы данных, такие как Инициатива нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) и Атлас генома рака (TCGA), еще больше обогащают ландшафт, предлагая подробные клинические данные о прогрессировании заболевания, генетических маркерах и терапевтических ответах. Эти ресурсы играют важную роль в разработке моделей машинного обучения, которые могут предсказывать клинические результаты, персонализировать лечение и в конечном итоге улучшать результаты для пациентов, одновременно снижая расходы на здравоохранение. Используя такой всеобъемлющий набор клинических данных, отрасль здравоохранения лучше подготовлена к решению глобальных проблем здравоохранения и стимулированию инноваций в медицинских исследованиях.
[Также Читайте: Роль мультимодальных медицинских наборов данных в развитии исследований ИИ]
Изучите 22 открытых и бесплатных наборов данных для изучения медицины и естественных наук
Открытые наборы данных необходимы для хорошей работы любой модели машинного обучения. Многие открытые наборы данных берутся из крупных баз данных здравоохранения, поддерживаемых национальными институтами и организациями социальных служб. Машинное обучение уже используется в науках о жизни, здравоохранении и медицине и показывает отличные результаты. Оно помогает предсказывать заболевания и понимать, как они распространяются. Машинное обучение также дает идеи о том, как мы можем правильно заботиться о больных, пожилых и нездоровых людях в сообществе. Без хороших наборов данных эти модели машинного обучения были бы невозможны.
Общее и общественное здравоохранение:
- data.gov: фокусируется на данных здравоохранения, ориентированных на США, которые можно легко найти по множеству параметров. Наборы данных предназначены для повышения благосостояния людей, проживающих в США; однако эта информация также может оказаться полезной для других учебных наборов в области исследований или дополнительных областей общественного здравоохранения.
- WHO: Предлагает наборы данных, сосредоточенные на глобальных приоритетах здравоохранения. Платформа включает в себя удобную функцию поиска и предоставляет ценную информацию вместе с наборами данных для всестороннего понимания рассматриваемых тем.
- Re3Data: предлагает данные, охватывающие более 2,000 предметов исследования, разделенных на несколько широких областей. Хотя не все наборы данных находятся в свободном доступе, платформа четко указывает структуру и позволяет легко осуществлять поиск на основе таких факторов, как сборы, требования к членству и ограничения авторских прав.
- База данных человеческой смертности предлагает доступ к данным об уровне смертности, численности населения, а также различной медицинской и демографической статистике для 35 стран.
- ЧДС: Наборы данных исследований здоровья и развития детей направлены на изучение передачи болезней и здоровья от поколения к поколению. Он включает в себя наборы данных для исследования не только геномной экспрессии, но и влияния социальных, экологических и культурных факторов на болезни и здоровье.
- Задача Merck по молекулярной активности: Представляет наборы данных, предназначенные для содействия применению машинного обучения при открытии лекарств путем моделирования потенциальных взаимодействий между различными комбинациями молекул.
- Проект 1000 Геномы: Содержит данные секвенирования 2,500 человек из 26 различных популяций, что делает его одним из крупнейших доступных хранилищ геномов. Доступ к этому международному сотрудничеству можно получить через AWS. (Обратите внимание, что гранты доступны для геномных проектов.)
Наборы данных медицинских изображений для биологических наук, здравоохранения и медицины:
- Открыть Нейро: Будучи бесплатной и открытой платформой, OpenNeuro предоставляет широкий спектр медицинских изображений, включая данные МРТ, МЭГ, ЭЭГ, иЭЭГ, ЭКоГ, ASL и ПЭТ. Благодаря 563 наборам медицинских данных, охватывающим 19,187 XNUMX участников, он служит бесценным ресурсом для исследователей и специалистов здравоохранения.
- Оазис: Этот набор данных, созданный на основе серии исследований изображений открытого доступа (OASIS), направлен на бесплатное предоставление данных нейровизуализации общественности на благо научного сообщества. Он охватывает 1,098 субъектов в ходе 2,168 сеансов МР и 1,608 сеансов ПЭТ, предлагая исследователям богатую информацию.
- Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера: Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) представляет данные, собранные исследователями со всего мира, которые занимаются определением прогрессирования болезни Альцгеймера. Набор данных включает в себя обширную коллекцию изображений МРТ и ПЭТ, генетической информации, когнитивных тестов, а также биомаркеров спинномозговой жидкости и крови, что способствует многогранному подходу к пониманию этого сложного состояния.
- МИМИК-III: Полная база данных данных пациентов ОРИТ, включая отчеты по визуализации и клиническую информацию, доступна через MIMIC-III. Этот обезличенный ресурс поддерживает исследования в области интенсивной терапии и предиктивное моделирование
- ЧеЭксперт: Для автоматизированной интерпретации рентгенограмм грудной клетки CheXpert предоставляет обширный набор данных из более чем 224,000 XNUMX рентгенограмм грудной клетки с метками неопределенности. Он играет решающую роль в радиологических исследованиях и выявлении заболеваний.
- HAM10000: HAM10000, способствующий развитию дерматологических исследований и прогнозированию рака кожи, предлагает 10,000 XNUMX дерматоскопических изображений для обнаружения пигментных новообразований кожи.
Больничные наборы данных:
- Каталог данных поставщика: Получите доступ и загрузите полные наборы данных о поставщиках в таких областях, как диализные учреждения, врачебная практика, медицинские услуги на дому, хосписная помощь, больницы, стационарная реабилитация, больницы длительного ухода, дома престарелых с реабилитационными услугами, расходы на посещение врача и каталоги поставщиков.
- Проект затрат и использования здравоохранения (HCUP): Эта всеобъемлющая общенациональная база данных была создана для выявления, отслеживания и анализа национальных тенденций в использовании медицинских услуг, доступе, стоимости, качестве и результатах. Каждый набор медицинских данных в HCUP содержит информацию на уровне всех посещений пациентов, посещений отделений неотложной помощи и амбулаторных операций в больницах США, предоставляя множество данных для исследователей и политиков.
- База данных MIMIC Critical Care: Этот общедоступный набор медицинских данных, разработанный Массачусетским технологическим институтом для целей вычислительной физиологии, включает обезличенные данные о состоянии здоровья более чем 40,000 XNUMX пациентов интенсивной терапии. Набор данных MIMIC служит ценным ресурсом для исследователей, изучающих интенсивную терапию и разрабатывающих новые вычислительные методы.
Наборы данных о раке:
- Медицинские изображения КТ: Этот набор данных, созданный для облегчения использования альтернативных методов изучения тенденций в данных КТ-изображений, включает КТ-сканы онкологических больных с упором на такие факторы, как контрастность, модальность и возраст пациента. Исследователи могут использовать эти данные для разработки новых методов визуализации и анализа закономерностей диагностики и лечения рака.
- Международное сотрудничество по отчетности о раке (ICCR)): Медицинские наборы данных в ICCR были разработаны и предоставлены для продвижения основанного на доказательствах подхода к отчетности по раку во всем мире. Путем стандартизации отчетности по раку ICCR стремится улучшить качество и сопоставимость данных по раку между учреждениями и странами.
- SEER Заболеваемость раком: предоставленные правительством США данные о раке сегментированы с использованием основных демографических различий, таких как раса, пол и возраст. Набор данных SEER позволяет исследователям изучать заболеваемость раком и показатели выживаемости среди различных подгрупп населения, информируя инициативы общественного здравоохранения и приоритеты исследований.
- Набор данных о раке легких: Этот бесплатный набор данных содержит информацию о случаях рака легких, начиная с 1995 года. Исследователи могут использовать эти данные для изучения долгосрочных тенденций заболеваемости, лечения и исходов рака легких, а также для разработки новых диагностических и прогностических инструментов.
Дополнительные ресурсы для данных о здравоохранении:
- Kaggle: Универсальный репозиторий наборов данных. Kaggle остается выдающейся платформой для широкого спектра наборов данных, не ограничиваясь сектором здравоохранения. Kaggle идеально подходит для тех, кто занимается различными предметами или нуждается в разнообразных наборах данных для обучения моделей.
- Subreddit: Сокровищница сообщества. Правильные обсуждения в субреддите могут стать золотой жилой для открытых наборов данных. Для нишевых или конкретных запросов, не рассматриваемых в общедоступных наборах данных, сообщество Reddit может дать ответ.
Плюсы и минусы платформ открытого доступа к данным
Платформы данных открытого доступа предоставляют бесценные ресурсы для исследователей, способствуя инновациям, сотрудничеству и экономически эффективному доступу к данным здравоохранения. Однако такие проблемы, как проблемы качества данных, проблемы конфиденциальности и технические барьеры, могут ограничить их эффективность. Баланс этих плюсов и минусов имеет важное значение для максимизации их потенциала в продвижении достижений в исследованиях здравоохранения.
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Универсальный доступ: Свободно доступные наборы данных облегчают исследователям и специалистам по данным доступ к ценной информации. | Проблемы с качеством данных: Наборы данных с открытым доступом могут быть нестандартизированы или содержать неполные или устаревшие данные. |
| Collaboration: Поощряет межотраслевое и междисциплинарное сотрудничество в области исследований и инноваций. | Конфиденциальность: Даже анонимные наборы данных могут представлять риск повторной идентификации конфиденциальной информации. |
| Инновации: Стимулирует разработку моделей и инструментов машинного обучения для аналитики и исследований в здравоохранении. | Ограниченная сфера: Некоторые наборы данных могут не отражать различные группы населения или не охватывать все необходимые области здравоохранения. |
| Экономически эффективным: Обеспечивает экономию средств за счет предоставления бесплатных ресурсов, устраняя необходимость в дорогостоящих закрытых данных. | Чрезмерное использование синтетических данных: Сильная зависимость от синтетических данных может привести к неточностям или смещению моделей. |
| Обмен знаниями: Способствует прозрачности и ускоряет распространение результатов исследований. | Технические барьеры: Доступ к большим наборам данных и их анализ могут потребовать дополнительных технических навыков и ресурсов. |
Качество и безопасность данных в медицинских наборах данных
Поддержание высоких стандартов качества и безопасности данных имеет первостепенное значение при работе с медицинскими наборами данных. Обеспечение качества данных подразумевает строгие процессы проверки и очистки для устранения ошибок и несоответствий, что необходимо для получения надежных результатов исследований. В плане безопасности надежные меры, такие как шифрование, контроль доступа и безопасное хранение, имеют решающее значение для защиты конфиденциальной медицинской информации.
Деидентификация наборов данных является ключевой практикой, позволяющей исследователям использовать деидентифицированные данные о здоровье для аналитики, сохраняя при этом конфиденциальность пациентов. Продвинутые методы, такие как биомедицинское семантическое индексирование, еще больше повышают удобство использования и точность медицинских наборов данных, упрощая организацию и извлечение соответствующей информации. Отдавая приоритет как качеству данных, так и безопасности, учреждения здравоохранения могут укреплять доверие, поддерживать соответствие и обеспечивать безопасное и эффективное использование медицинских наборов данных для исследований и инноваций.
Ускорьте свои проекты искусственного интеллекта в здравоохранении с помощью готовых к использованию наборов медицинских данных премиум-класса Shaip
Набор данных бесед врача и пациента
В нашем наборе данных есть аудиофайлы разговоров между врачами и пациентами об их здоровье и планах лечения. Файлы охватывают 31 различную медицинскую специальность.
Что включено?
- 257,977 XNUMX часов настоящих аудиодиктовок врача для тренировки моделей речи в сфере здравоохранения
- Звук с различных устройств, таких как телефоны, цифровые записывающие устройства, речевые микрофоны и смартфоны.
- Аудиозаписи и расшифровки, личная информация удалена в соответствии с законами о конфиденциальности.
Набор данных изображений КТ-сканирования
Мы предлагаем первоклассные наборы данных компьютерной томографии для исследований и медицинской диагностики. У нас есть тысячи высококачественных изображений реальных пациентов, обработанных с использованием новейших технологий. Наши наборы данных помогают врачам и исследователям лучше понять различные проблемы со здоровьем, такие как рак, заболевания головного мозга и болезни сердца.
Данные показывают, что наиболее распространенными являются компьютерные томографии грудной клетки (6000) и головы (4350), при этом значительное количество сканирований также выполняется для брюшной полости, таза и других частей тела. Таблица также показывает, что некоторые специализированные исследования, такие как КТ Covid, HRCT и ангиопульмония, в основном проводятся в Индии, Азии, Европе и других странах.
Набор данных электронных медицинских карт (EHR)
Электронные медицинские карты (ЭМК) — это цифровые версии истории болезни пациента. Они включают в себя такую информацию, как диагнозы, лекарства, планы лечения, даты иммунизации, аллергии, медицинские изображения (например, компьютерная томография, МРТ и рентген), лабораторные анализы и многое другое.
Возможности нашего готового к использованию набора данных EHR:
- Более 5.1 миллиона записей и аудиофайлов врачей, охватывающих 31 медицинскую специальность.
- Аутентичные медицинские записи идеально подходят для обучения клиническому НЛП и другим моделям документального искусственного интеллекта.
- Метаданные, включая анонимизированный MRN, даты поступления и выписки, продолжительность пребывания, пол, класс пациента, плательщика, финансовый класс, состояние, порядок выписки, возраст, DRG, описание DRG, возмещение, AMLOS, GMLOS, риск смертности, тяжесть заболевания, окунь и почтовый индекс больницы
- Записи, охватывающие все классы пациентов: стационарные, амбулаторные (клинические, реабилитационные, периодические, хирургические дневные стационары) и неотложную помощь.
- Документы с личной информацией (PII) отредактированы в соответствии с правилами HIPAA Safe Harbor.
Набор данных изображений МРТ
Мы поставляем наборы данных МРТ премиум-класса для поддержки медицинских исследований и диагностики. Наша обширная коллекция включает в себя тысячи изображений реальных пациентов в высоком разрешении, обработанных с использованием передовых методов. Используя наши наборы данных, медицинские работники и исследователи могут углубить свое понимание широкого спектра заболеваний, что в конечном итоге приведет к улучшению результатов лечения пациентов.
Набор данных МРТ-изображений различных частей тела, при этом позвоночник и мозг имеют наибольшее количество - по 5000 каждый. Данные распространяются по регионам Индии, Центральной Азии и Европы, а также Центральной Азии.
Набор данных рентгеновского изображения
Наборы рентгеновских изображений лучшего качества для исследований и медицинской диагностики. У нас есть тысячи изображений реальных пациентов в высоком разрешении, обработанных с использованием новейших технологий. С Shaip вы можете получить доступ к надежным медицинским данным, чтобы улучшить ваши исследования и результаты лечения пациентов.
Распределение набора рентгеновских данных по различным частям тела, при этом в грудной клетке наибольшее количество - 1000 - в Центральной Азии. Нижние и верхние конечности насчитывают по 850 штук каждая, распределенных между Центральной Азией и регионами Центральной Азии и Европы.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что наборы данных здравоохранения являются бесценным ресурсом для улучшения результатов лечения пациентов, снижения расходов на здравоохранение и продвижения как медицинских, так и медицинских исследований. Используя разнообразные источники клинических данных, включая электронные медицинские записи, медицинские изображения и глобальные репозитории здравоохранения, специалисты по данным и исследователи могут создавать мощные модели машинного обучения, которые предсказывают прогрессирование заболеваний и выявляют пациентов из группы риска. Платформы данных открытого доступа и проекты по использованию предоставляют дополнительные возможности для анализа расходов на здравоохранение и использования, предлагая ценные идеи, которые информируют политику и практику.
Обеспечение качества и безопасности наборов медицинских данных имеет важное значение для поддержания доверия и достижения надежных результатов. Поскольку отрасль здравоохранения продолжает внедрять инновации, основанные на данных, ответственное использование наборов медицинских данных будет иметь ключевое значение для повышения справедливости в отношении здоровья, оптимизации затрат и использования здравоохранения и предоставления лучших результатов для всех. Отдавая приоритет доступности, качеству данных и безопасности, мы можем раскрыть весь потенциал наборов медицинских данных и сформировать более светлое будущее для аналитики здравоохранения и медицинских исследований.
