Avidentifiserte elektroniske helsejournaler (EHR)-datasett for AI- og ML-prosjekter
Kommersielt lisensierte, HIPAA-kompatible elektroniske helsejournaldata – klare for klinisk AI, NLP og prediktiv modellering.
Hva er EHR-data, og hvorfor er det viktig for AI?
Elektroniske pasientjournaler (EHR-er) er digitale pasientjournaler som vedlikeholdes av helsepersonell på tvers av hele behandlingsområdet – sykehus, poliklinikker, spesialistpraksiser og laboratorier. I motsetning til elektroniske pasientjournaler (EMR-er), som er øyeblikksbilder fra én leverandør, dekker EHR-data hele pasientreisen og fanger opp interaksjoner på tvers av flere helsemiljøer.
Shaips katalog over anonymiserte elektroniske journaldata dekker begge deler – og gir teamet ditt én enkelt, samsvarsklar kilde for hele spekteret av AI-utvikling innen helsevesenet.
EHR-datasett inneholder to kritiske datatyper for AI-utvikling: strukturerte data (demografi, ICD-10-diagnosekoder, DRG-koder, medisinlister, laboratorieverdier, vitale tegn) og ustrukturerte data (kliniske notater, epikriser, radiologirapporter, legediktat). Omtrent 80 % av EHR-informasjonen er ustrukturert, noe som gjør den til det primære drivstoffet for klinisk NLP-modelltrening.
Finn de riktige elektroniske helsejournaldataene (EPJ) for din AI for helsevesenet
Forbedre maskinlæringsmodellene dine med klassens beste treningsdata. Shaip tilbyr kommersielt tilgjengelige, avidentifiserte elektroniske helsejournaler (EHR)-datasett som er spesielt utviklet for AI- og maskinlæringsteam. Vår standard EHR-datakatalog gir strukturerte, forskningsklare pasientjournaler på tvers av over 20 medisinske spesialiteter – som dekker diagnoser, resepter, laboratorieresultater, radiologirapporter, vaksinasjonshistorikk og kliniske notater – alt fullstendig avidentifisert i henhold til HIPAA Safe Harbor- og GDPR-standarder.
Enten du bygger kliniske beslutningsstøttesystemer, trener NLP-modeller på legejournaler, utvikler algoritmer for sykdomsprediksjon eller driver verktøy for automatisering av helsetjenester, gir Shaips EHR-datasett deg dybden, mangfoldet og samsvarsgarantien som AI-prosjektet ditt krever. Tilgjengelig for umiddelbar lisensiering, tilpasset kohortvalg eller nedlasting av eksempler.
Hyllevare elektronisk helsejournal (EPJ):
- 5.1 millioner+ registrerer og legelydfiler i 31 spesialiteter
- Medisinske journaler i den virkelige verden for å trene Clinical NLP og andre Document AI-modeller
- Metadatainformasjon som MRN (Anonymisert), Innleggelsesdato, Utskrivelsesdato, Lengde på oppholdsdager, Kjønn, Pasientklasse, Betaler, Finansklasse, Stat, Utskrivningsdisposisjon, Alder, DRG, DRG-beskrivelse, $ Refusjon, AMLOS, GMLOS, Risiko for dødelighet, alvorlighetsgrad av sykdom, Grouper, sykehuspostnummer, etc.
- Medisinske journaler fra forskjellige amerikanske stater og regioner - Nordøst (46%), Sør (9%), Midtvesten (3%), Vest (28%), Andre (14%)
- Medisinske journaler som tilhører alle pasientklasser som dekkes - poliklinisk, poliklinisk (klinisk, rehabilitering, tilbakevendende, kirurgisk barnehage), akutt.
- Medisinske journaler som tilhører alle pasientaldersgrupper <10 år (7.9%), 11-20 år (5.7%), 21-30 år (10.9%), 31-40 år (11.7%), 41-50 år (10.4% ), 51-60 år (13.8%), 61-70 år (16.1%), 71-80 år (13.3%), 81-90 år (7.8%), 90+ år (2.4%)
- Pasientens kjønnsforhold på 46 % (mann) og 54 % (kvinnelig)
- PII-redigerte dokumenter som følger Safe Harbor-retningslinjene i samsvar med HIPAA
| Vårt kontor: | Tekstdokumenter |
|---|---|
| Nordøst | 4,473,573 |
| Sør | 1,801,716 |
| Midtvesten | 781,701 |
| Vest | 1,509,109 |
| Hoveddiagnosekategori | Tekstdokumenter |
|---|---|
| Alkohol/narkotikabruk og alkohol/narkotika-induserte organiske psykiske lidelser | 48,717 |
| Totalt inkludert alt (saker med og uten MDC-kategori) | 8,566,687 |
| Saker uten generert refusjon (MDC ikke spesifisert) | 790,697 |
| Polikliniske tilfeller (MDC ikke spesifisert) | 1,980,606 |
| Kofferter som bruker en spesialgruppe som 3M (MDC ikke spesifisert) | 1,619,682 |
| Totalt med MDC | 4,175,702 |
| Bruk av alkohol/narkotika eller induserte psykiske lidelser | 48,717 |
| Burns | 444 |
| Eye | 3,549 |
| Mannlig reproduktivt system | 9,230 |
| Infeksjoner av humant immunsviktvirus | 12,422 |
| Myeloproliferative sykdommer og lidelser, dårlig differensierte neoplasmer | 15,620 |
| Faktorer som påvirker helsestatus og andre kontakter med helsetjenester | 21,294 |
| Kvinnelig reproduksjonssystem | 17,010 |
| Øre, nese, munn og hals | 22,987 |
| Flere betydelige traumer | 27,902 |
| Sirkulasjonssystemet | 589,730 |
| Blod, bloddannende organer og immunologiske lidelser | 48,990 |
| Skader, forgiftninger og giftige effekter av narkotika | 64,097 |
| Hud, subkutant vev og bryst | 89,577 |
| Lever og gallesystem og bukspyttkjertel | 127,172 |
| Endokrine, ernæringsmessige og metabolske sykdommer og lidelser | 142,808 |
| Nyfødte og andre nyfødte med tilstander som stammer fra perinatalperioden | 163,605 |
| Graviditet, fødsel og Puerperium | 165,303 |
| Nyre og urinveier | 209,561 |
| Psykiske sykdommer og lidelser | 282,501 |
| nervesystemet | 316,243 |
| Fordøyelsessystemet | 346,369 |
| Muskel- og skjelettsystem og bindevev | 329,344 |
| Luftveiene | 561,983 |
| Infeksiøse og parasittiske sykdommer | 559,244 |
Vi håndterer alle typer datalisensiering, dvs. tekst, lyd, video eller bilde. Datasettene består av medisinske datasett for ML: Legedikteringsdatasett, legekliniske notater, medisinsk samtaledatasett, medisinsk transkripsjonsdatasett, lege-pasientsamtale, medisinske tekstdata, medisinske bilder – CT-skanning, MR, ultralyd (samlet grunnlag tilpassede krav) .
Praktiske anvendelser av EHR-datasett i AI/ML
- Sykdomsprediksjon og diagnoseTren AI-modeller til å forutsi sykdommer som diabetes, kreft og hjerte- og karsykdommer.
- Støtte for klinisk beslutningTrene modeller til å finne diagnoseanbefalinger, flagge legemiddelinteraksjoner og bistå i behandlingsplanlegging ved hjelp av strukturerte EHR-data.
- Personlig medisinBruk demografiske data og diagnosedata til å anbefale personlige behandlingsplaner.
- Automatisering av helsevesenetAutomatiser administrative oppgaver som avtaleplanlegging eller fakturering med NLP-drevne verktøy trent på EHR-datasett.
- Prediktiv helsemodellering — Bygg risikostratifisering og sykdomsprediksjonsmodeller ved hjelp av longitudinelle pasientjournaler, DRG-koder og alvorlighetsgrad av sykdom.
- Studier av virkelighetsnær evidens (RWE) — Generer bevis etter markedsføring og innsikt i legemiddelovervåking ved å analysere EHR-utfallsdata på tvers av pasientkohorter.
- NLP for kliniske notater — Hent ut enheter, tilstander og prosedyrer fra ustrukturerte legenotater og epikriser ved hjelp av kommenterte EHR-opplæringsdata.
Hvorfor velge Shaip for EHR-datasett?
Ekspert arbeidsstyrke
Dyktige fagfolk sørger for nøyaktig og høykvalitets dataannotering.
Overholdelse av regelverk
Fullstendig avidentifiserte datasett i samsvar med HIPAA og GDPR.
Konkurransedyktig prising
Kostnadseffektive løsninger levert uten at det går på bekostning av kvaliteten.
Skjevhetsfrie data
Strenge protokoller eliminerer skjevheter og sikrer pålitelige AI-resultater.
Rask og nøyaktig
Strømlinjeformede prosesser sikrer rask levering av mangfoldige data av høy kvalitet.
Tilgjengelighet og levering
Høy nettverksoppetid og levering i tide av data, tjenester og løsninger.
Bevist i stor skala
Anbefalt av Google og ledende AI-selskaper innen helsevesenet. Kvalitetskontrollert av 6 Sigma Black Belt-prosesser og medisinsk ekspertvurdering.
Kommersielt klar
Shaips standardkatalog for elektroniske helsejournaler er lisensiert, avidentifisert og klar for nedlasting eller tilgang via Databricks Marketplace i dag.
Full livssyklusstøtte
Trenger du annotering oppå rådata? Shaip tilbyr avidentifikasjon, klinisk NER-merking og datautvidelse fra én enkelt partner.
Finner du ikke det du leter etter?
Nye medisinske datasett blir samlet inn på tvers av alle datatyper
Kontakt oss nå for å gi slipp på bekymringene for datainnsamling av helsetreningsdata
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
1. Hva brukes EHR-datasett til i AI?
EHR-datasett brukes til å trene AI-modeller for sykdomsprediksjon, klinisk beslutningstaking og personlig tilpassede behandlinger.
2. Hvordan brukes EHR-data i AI/ML-prosjekter?
EHR-data brukes til å trene AI-modeller for klinisk beslutningsstøtte, sykdomsprediksjon, personlig behandlingsplanlegging og automatisering av helsetjenester.
3. Er EHR-data avidentifisert?
Ja, alle EHR-data avidentifiseres for å fjerne personlig identifiserbar informasjon (PII) og overholde personvernforskriftene.
4. Hva er nøkkelkomponentene i EHR-data?
EHR-data inneholder detaljer som pasientdemografi, sykehistorie, diagnoser, behandlingsplaner, laboratorietestresultater, radiologiske bilder (f.eks. CT, MR, røntgenbilder), resepter og vaksinasjonsjournaler.
5. Er dataene i samsvar med HIPAA og andre forskrifter?
Ja, dataene overholder HIPAA, GDPR og andre globale personvernstandarder for å sikre sikker og etisk bruk.
6. Kan EHR-datasett tilpasses?
Ja, datasett kan skreddersys basert på spesifikke medisinske spesialiteter, regioner, pasientdemografi eller prosjektkrav.
7. Kan dataene integreres i mine AI-modeller?
Ja, datasettene leveres i standardformater (f.eks. JSON, CSV) for enkel integrering i AI- og ML-arbeidsflyter.
8. Hvordan sikres datakvaliteten?
Dataene gjennomgår grundige valideringer og kvalitetskontroller for å sikre nøyaktighet, konsistens og pålitelighet.
9. Hva koster EHR-datasett?
Kostnadene avhenger av faktorer som datavolum, tilpasning og prosjektets omfang. Vi ber deg om å fylle ut «Kontakt oss»-skjemaet med dine krav for å motta det beste tilbudet.
10. Hva er leveringstidslinjene for EHR-datasett?
Leveringstidene varierer basert på prosjektets størrelse og kompleksitet, men er utformet for å overholde avtalte tidsfrister.
11. Hvordan kan EHR-datasett forbedre AI-løsninger innen helsevesenet?
EHR-datasett gjør det mulig for AI-systemer å gi bedre diagnostikk, prediktiv innsikt og personlig behandling, noe som forbedrer pasientutfall og effektiviteten i helsetjenestene.
12. Kan jeg få tilpassede EHR-datasett?
Ja, Shaip tilbyr skreddersydde EHR-datasett basert på spesialitet, aldersgruppe, geografi eller prosjektkrav.
13. Hva er forskjellen mellom et EHR-datasett og et EMR-datasett?
Elektroniske pasientjournaler (EMR-er) inneholder kliniske data fra én enkelt leverandør. Elektroniske pasientjournaler (EHR-er) dekker hele behandlingsprosessen på tvers av flere leverandører, miljøer og tidsperioder. Shaip tilbyr både EHR- og EMR-datasettvarianter, med longitudinelle journaler fra flere leverandører tilgjengelig for komplekse AI-opplæringskrav.
14. Hvordan blir EHR-data avidentifisert?
Alle journaler avidentifiseres ved hjelp av HIPAA Privacy Rule Safe Harbor-metoden – som fjerner alle 18 PHI-identifikatorer, inkludert navn, fødselsdato, adresse og journalnummer. Det anonymiserte MRN-feltet beholdes for kobling av journaler i datasettet, noe som muliggjør longitudinell analyse uten risiko for reidentifisering.
