Beste åpen kildekode-helsetjenestedatasett for maskinlæringsprosjekter

• Det globale helsevesenet produserer enorme mengder medisinske data på daglig basis, som har potensial til å bli utnyttet til maskinlæringsapplikasjoner. På tvers av alle bransjer blir data sett på som en verdifull ressurs som gjør det mulig for bedrifter å oppnå konkurransefortrinn, og helsesektoren er ikke annerledes.

Denne artikkelen vil kortfattet ta for seg hindringene som oppstår ved håndtering av medisinske data og gi et sammendrag av offentlig tilgjengelige helsedatasett.

Viktigheten av helsedatasett

Helsedatasett er samlinger av pasientinformasjon, for eksempel medisinske journaler, diagnoser, behandlinger, genetiske data og livsstilsdetaljer. De er svært viktige i dagens verden, hvor AI brukes mer og mer. Her er hvorfor:

Forstå pasientens helse:

Helsedatasett gir leger et fullstendig bilde av en pasients helse. For eksempel kan data om en pasients sykehistorie, medisiner og livsstil bidra til å forutsi om de kan få en kronisk sykdom. Dette lar legene gå tidlig inn og lage en behandlingsplan kun for den pasienten.

Hjelper medisinsk forskning:

Ved å studere helsevesenets datasett kan medisinske forskere se på hvordan kreftpasienter behandles og hvordan de blir friske. De kan finne behandlingene som fungerer best i den virkelige verden. For eksempel, ved å se på svulstprøver i biobanker og pasientbehandlingshistorier, kan forskere lære hvordan spesifikke mutasjoner og kreftproteiner reagerer på ulike behandlinger. Denne datadrevne tilnærmingen hjelper til med å finne trender som fører til bedre pasientresultater.

Bedre diagnose og behandling:

Leger bruker AI-verktøy for å se på helsevesenets datasett og finne viktige mønstre. Dette hjelper dem med å diagnostisere og behandle sykdommer bedre. Innen radiologi kan AI finne problemer i skanninger raskere og mer nøyaktig enn mennesker. Dette betyr at leger kan finne sykdommer raskere og starte riktig behandling tidligere. Medisinsk bildeanmerkning kan føre til raskere og bedre diagnose, noe som forbedrer pasientens helse.

Hjelpe folkehelseinitiativer:

Se for deg en liten by der helseeksperter brukte datasett for å spore et influensautbrudd. De så på mønstre og fant områdene som ble berørt. Med disse dataene startet de målrettede vaksinasjonskampanjer og helseopplæringskampanjer. Denne datadrevne tilnærmingen bidro til å begrense influensa. Den viser hvordan helsedatasett aktivt kan veilede og forbedre folkehelseinitiativer.

Medisinske datasett med åpen kildekode for maskinlæring

Åpne datasett er avgjørende for at enhver maskinlæringsmodell skal fungere godt. Maskinlæring brukes allerede innen biovitenskap, helsevesen og medisin, og det viser gode resultater. Det hjelper å forutsi sykdommer og forstå hvordan de sprer seg. Maskinlæring gir også ideer om hvordan vi på riktig måte kan ta vare på syke, eldre og syke mennesker i et samfunn. Uten gode datasett ville disse maskinlæringsmodellene ikke vært mulige.

Generell og folkehelse:

• data.gov: Fokuserer på USA-orienterte helsetjenester som enkelt kan søkes ved hjelp av flere parametere. Datasettene er utformet for å forbedre trivselen til individer bosatt i USA; Imidlertid kan informasjonen også være nyttig for andre opplæringssett innen forskning eller andre folkehelsedomener.
• HVEM: Tilbyr datasett sentrert rundt globale helseprioriteringer. Plattformen har en brukervennlig søkefunksjon og gir verdifull innsikt ved siden av datasettene for en helhetlig forståelse av emnene.
• Re3Data: Tilbyr data som spenner over mer enn 2,000 forskningsemner kategorisert i flere brede områder. Selv om ikke alle datasett er fritt tilgjengelig, indikerer plattformen tydelig strukturen og muliggjør enkelt søk basert på faktorer som avgifter, medlemskrav og opphavsrettsbegrensninger.
• Database for menneskelig dødelighet tilbyr tilgang til data om dødelighet, befolkningstall og ulike helse- og demografistatistikker for 35 nasjoner.
• CHDS: Datasettene fra Child Health and Development Studies tar sikte på å undersøke overføring av sykdom og helse mellom generasjoner. Den omfatter datasett for å undersøke ikke bare genomisk uttrykk, men også påvirkningen av sosiale, miljømessige og kulturelle faktorer på sykdom og helse.
• Merck Molecular Activity Challenge: Presenterer datasett designet for å fremme bruken av maskinlæring i legemiddeloppdagelse ved å simulere potensielle interaksjoner mellom ulike molekylkombinasjoner.
• 1000 genomer Prosjekt: Inneholder sekvenseringsdata fra 2,500 individer over 26 forskjellige populasjoner, noe som gjør det til et av de største tilgjengelige genomlagrene. Dette internasjonale samarbeidet kan nås gjennom AWS. (Merk at tilskudd er tilgjengelig for genomprosjekter.)

Bildedatasett for biovitenskap, helsevesen og medisin:

• Åpne Neuro: Som en gratis og åpen plattform deler OpenNeuro et bredt spekter av medisinske bilder, inkludert MR-, MEG-, EEG-, iEEG-, ECoG-, ASL- og PET-data. Med 563 medisinske datasett som dekker 19,187 XNUMX deltakere, fungerer det som en uvurderlig ressurs for forskere og helsepersonell.
• Oasis: Dette datasettet stammer fra Open Access Series of Imaging Studies (OASIS), og forsøker å gi nevroavbildningsdata til publikum gratis til fordel for det vitenskapelige samfunnet. Den omfatter 1,098 2,168 forsøkspersoner fordelt på 1,608 XNUMX MR-sesjoner og XNUMX XNUMX PET-økter, og tilbyr et vell av informasjon for forskere.
• Alzheimers sykdom Neuroimaging Initiative: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) viser frem data samlet inn av forskere over hele verden som er dedikert til å definere utviklingen av Alzheimers sykdom. Datasettet inkluderer en omfattende samling av MR- og PET-bilder, genetisk informasjon, kognitive tester og CSF og blodbiomarkører, noe som letter en mangefasettert tilnærming til å forstå denne komplekse tilstanden.

Sykehusdatasett:

• Leverandørdatakatalog: Få tilgang til og last ned omfattende leverandørdatasett innen områder inkludert dialysefasiliteter, legepraksis, hjemmehelsetjenester, hospice, sykehus, rehabilitering på sykehus, langtidspleiesykehus, sykehjem med rehabiliteringstjenester, legekontorbesøkskostnader og leverandørkataloger.
• Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP): Denne omfattende, landsomfattende databasen ble opprettet for å identifisere, spore og analysere nasjonale trender innen bruk av helsetjenester, tilgang, gebyrer, kvalitet og resultater. Hvert medisinsk datasett i HCUP inneholder informasjon på møtenivå om alle pasientopphold, akuttmottaksbesøk og ambulerende operasjoner i amerikanske sykehus, og gir et vell av data for forskere og beslutningstakere.
• MIMIC Critical Care Database: Dette åpent tilgjengelige medisinske datasettet er utviklet av MIT for Computational Physiology, og omfatter avidentifiserte helsedata fra over 40,000 XNUMX kritiske pasienter. MIMIC-datasettet fungerer som en verdifull ressurs for forskere som studerer kritisk omsorg og utvikler nye beregningsmetoder.

Kreftdatasett:

• CT medisinske bilder: Designet for å lette alternative metoder for å undersøke trender i CT-bildedata, inneholder dette datasettet CT-skanninger av kreftpasienter, med fokus på faktorer som kontrast, modalitet og pasientalder. Forskere kan utnytte disse dataene til å utvikle nye bildeteknikker og analysere mønstre i kreftdiagnose og behandling.
• Internasjonalt samarbeid om kreftrapportering (ICCR): De medisinske datasettene innenfor ICCR er utviklet og levert for å fremme en evidensbasert tilnærming til kreftrapportering over hele verden. Ved å standardisere kreftrapportering har ICCR som mål å forbedre kvaliteten og sammenlignbarheten til kreftdata på tvers av institusjoner og land.
• SEER kreftforekomst: Levert av den amerikanske regjeringen, er disse kreftdataene segmentert ved hjelp av grunnleggende demografiske distinksjoner som rase, kjønn og alder. SEER-datasettet lar forskere undersøke kreftforekomst og overlevelsesrater på tvers av ulike befolkningsundergrupper, informere folkehelseinitiativer og forskningsprioriteringer.
• Datasett for lungekreft: Dette gratis datasettet inneholder informasjon om lungekrefttilfeller som dateres tilbake til 1995. Forskere kan bruke disse dataene til å studere langsiktige trender i lungekreftforekomst, behandling og utfall, samt å utvikle nye diagnostiske og prognostiske verktøy.

Ytterligere ressurser for helsedata:

• kaggle: Et allsidig datasettlager – Kaggle er fortsatt en fremragende plattform for et bredt utvalg av datasett, ikke begrenset til helsesektoren. Ideell for de som forgrener seg til ulike fag eller som trenger forskjellige datasett for modelltrening, er Kaggle en god ressurs.
• subreddit: Et fellesskapsdrevet skattekammer – De riktige subreddit-diskusjonene kan være en gullgruve for åpne datasett. For nisje- eller spesifikke forespørsler som ikke adresseres av offentlige datasett, kan Reddit-fellesskapet ha svaret.

Få fart på AI-prosjektene dine i helsevesenet med Shaips førsteklasses, klare til bruk medisinske datasett