Datasett for elektroniske helsejournaler (EPJ) for AI- og ML-prosjekter
Hyllevare elektroniske helsejournaler (EPJ)-datasett for å komme i gang med Healthcare AI-prosjektet ditt.
Koble til datakilden du har gått glipp av i dag
Finn de riktige elektroniske helsejournaldataene (EPJ) for din AI for helsevesenet
Forbedre maskinlæringsmodellene dine med klassens beste treningsdata. Elektroniske helsejournaler eller EPJ er medisinske journaler som inneholder pasientens sykehistorie, diagnoser, resepter, behandlingsplaner, vaksinasjons- eller immuniseringsdatoer, allergier, røntgenbilder (CT-skanning, MR, røntgen) og laboratorietester og mer. Vår hyllevarekatalog gjør det enkelt for deg å få medisinsk opplæringsdata du kan stole på.
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 beslutningForbedre beslutningstaking ved å gi AI-systemer omfattende pasienthistorikk og laboratorieresultater.
- 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.
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.
Tilpassbare løsninger
Skreddersydde datasett basert på demografi, spesialiteter eller regioner.
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.
Global arbeidsstyrke
Med en pool av ressurser på land og til havs kan vi bygge og skalere team etter behov for ulike brukstilfeller.
Mennesker, prosess og plattform
Med kombinasjonen av en global arbeidsstyrke, robust plattform og operasjonelle prosesser designet av 6 sigma svarte belter, hjelper Shaip med å lansere de mest utfordrende AI-initiativene.
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.