Parhaat avoimen lähdekoodin terveydenhuollon tietojoukot koneoppimisprojekteihin

• Globaali terveydenhuoltojärjestelmä tuottaa päivittäin valtavia määriä lääketieteellistä dataa, jota voidaan hyödyntää koneoppimissovelluksissa. Kaikilla toimialoilla dataa pidetään arvokkaana omaisuutena, jonka avulla yritykset voivat saavuttaa kilpailuetua, eikä terveydenhuoltoala eroa tästä.

Tässä artikkelissa käsitellään ytimekkäästi lääketieteellisten tietojen käsittelyssä kohdattuja esteitä ja esitetään yhteenveto julkisesti saatavilla olevista terveydenhuollon tietoaineistoista.

Terveydenhuollon tietojoukkojen merkitys

Terveydenhuollon tietojoukot ovat potilastietojen kokoelmia, kuten potilastietoja, diagnooseja, hoitoja, geneettisiä tietoja ja elämäntapatietoja. Ne ovat erittäin tärkeitä nykymaailmassa, jossa tekoälyä käytetään yhä enemmän. Tässä syy:

Potilaan terveyden ymmärtäminen:

Terveydenhuollon tietojoukot antavat lääkäreille täydellisen kuvan potilaan terveydestä. Esimerkiksi tiedot potilaan sairaushistoriasta, lääkkeistä ja elämäntavoista voivat auttaa ennustamaan, voiko hän saada kroonisen sairauden. Näin lääkärit voivat astua ajoissa paikalle ja tehdä hoitosuunnitelman juuri tälle potilaalle.

Apua lääketieteelliseen tutkimukseen:

Tutkimalla terveydenhuollon aineistoja lääketieteen tutkijat voivat tarkastella, kuinka syöpäpotilaita hoidetaan ja kuinka he toipuvat. He voivat löytää hoidot, jotka toimivat parhaiten todellisessa maailmassa. Esimerkiksi tutkimalla biopankeissa olevia kasvainnäytteitä ja potilaiden hoitohistoriaa tutkijat voivat oppia, kuinka tietyt mutaatiot ja syöpäproteiinit reagoivat erilaisiin hoitoihin. Tämä tietoihin perustuva lähestymistapa auttaa löytämään trendejä, jotka johtavat parempiin potilastuloksiin.

Parempi diagnoosi ja hoito:

Lääkärit käyttävät tekoälytyökaluja tarkastellakseen terveydenhuollon tietojoukkoja ja löytääkseen tärkeitä malleja. Tämä auttaa heitä diagnosoimaan ja hoitamaan sairauksia paremmin. Radiologiassa tekoäly löytää ongelmia skannauksissa nopeammin ja tarkemmin kuin ihmiset. Tämä tarkoittaa, että lääkärit voivat löytää sairaudet nopeammin ja aloittaa oikean hoidon aikaisemmin. Lääketieteellinen kuvamerkintä voi johtaa nopeampaan ja parempaan diagnoosiin, mikä parantaa potilaan terveyttä.

Kansanterveysaloitteiden auttaminen:

Kuvittele pieni kaupunki, jossa terveydenhuollon asiantuntijat käyttivät tietojoukkoja flunssaepidemian seuraamiseen. He tarkastelivat malleja ja löysivät alueet, joihin vaikutus vaikutti. Näillä tiedoilla he aloittivat kohdennettuja rokotusajoja ja terveyskasvatuskampanjoita. Tämä tietoihin perustuva lähestymistapa auttoi hillitsemään flunssaa. Se osoittaa, kuinka terveydenhuollon tietojoukot voivat aktiivisesti ohjata ja parantaa kansanterveysaloitteita.

Avoimen lähdekoodin lääketieteelliset tietojoukot koneoppimista varten

Avoimet tietojoukot ovat välttämättömiä minkä tahansa koneoppimismallin toimimiselle. Koneoppimista käytetään jo biotieteissä, terveydenhuollossa ja lääketieteessä, ja se näyttää hyviä tuloksia. Se auttaa ennustamaan sairauksia ja ymmärtämään niiden leviämistä. Koneoppiminen antaa myös ideoita siitä, kuinka voimme huolehtia sairaista, vanhuksista ja sairaista yhteisössä oikein. Ilman hyviä tietojoukkoja nämä koneoppimismallit eivät olisi mahdollisia.

Yleinen terveys ja kansanterveys:

• data.gov: Keskittyy Yhdysvaltoihin suuntautuneisiin terveydenhuoltotietoihin, joita voidaan helposti etsiä useiden parametrien avulla. Tietojoukot on suunniteltu parantamaan Yhdysvalloissa asuvien henkilöiden hyvinvointia; tiedoista voi kuitenkin olla hyötyä myös muille tutkimuksen tai muiden kansanterveysalojen koulutuskokonaisuuksille.
• KUKA: Tarjoaa tietojoukot, jotka keskittyvät maailmanlaajuisiin terveysprioriteettiin. Alusta sisältää käyttäjäystävällisen hakutoiminnon ja tarjoaa arvokkaita näkemyksiä tietojoukkojen ohella käsillä olevien aiheiden kattavaa ymmärtämistä varten.
• Re3Data: Tarjoaa tietoja, jotka kattavat yli 2,000 XNUMX tutkimuskohdetta, jotka on luokiteltu useille laajoille alueille. Vaikka kaikki tietojoukot eivät ole vapaasti käytettävissä, alusta osoittaa selkeästi rakenteen ja mahdollistaa helpon haun tekijöiden, kuten maksujen, jäsenvaatimusten ja tekijänoikeusrajoitusten, perusteella.
• Ihmiskuolleisuustietokanta tarjoaa pääsyn tietoihin kuolleisuusluvuista, väestöluvuista sekä erilaisista terveys- ja väestötilastoista 35 maan osalta.
• CHDS: Child Health and Development Studies -tietojoukot pyrkivät tutkimaan sairauksien ja terveyden siirtymistä sukupolvesta toiseen. Se kattaa aineistoja, joilla tutkitaan genomisen ilmentymisen lisäksi myös sosiaalisten, ympäristöllisten ja kulttuuristen tekijöiden vaikutusta sairauksiin ja terveyteen.
• Merck Molecular Activity Challenge: Esittelee tietojoukkoja, jotka on suunniteltu edistämään koneoppimisen soveltamista lääkekehitykseen simuloimalla mahdollisia vuorovaikutuksia eri molekyyliyhdistelmien välillä.
• 1000 Genomes Project: Sisältää sekvensointitietoja 2,500 yksilöstä 26 eri populaatiosta, mikä tekee siitä yhden suurimmista saatavilla olevista genomivarastoista. Tähän kansainväliseen yhteistyöhön pääsee AWS:n kautta. (Huomaa, että apurahoja on saatavilla genomiprojekteihin.)

Biotieteiden, terveydenhuollon ja lääketieteen kuvatietojoukot:

• Avaa Neuro: Ilmaisena ja avoimena alustana OpenNeuro jakaa laajan valikoiman lääketieteellisiä kuvia, mukaan lukien MRI-, MEG-, EEG-, iEEG-, ECoG-, ASL- ja PET-tiedot. Se tarjoaa 563 lääketieteellistä tietojoukkoa, jotka kattavat 19,187 XNUMX osallistujaa, ja on korvaamaton resurssi tutkijoille ja terveydenhuollon ammattilaisille.
• Keidas: Tämä tietojoukko on peräisin Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) -tutkimuksesta, ja se pyrkii tarjoamaan hermokuvaustietoja yleisölle maksutta tiedeyhteisön hyödyksi. Se kattaa 1,098 2,168 aihetta 1,608 XNUMX MR-istunnosta ja XNUMX XNUMX PET-istunnosta, mikä tarjoaa runsaasti tietoa tutkijoille.
• Alzheimerin taudin neuroimaging-aloite: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) esittelee Alzheimerin taudin etenemisen määrittämiseen omistautuneiden tutkijoiden maailmanlaajuisesti keräämiä tietoja. Aineisto sisältää kattavan kokoelman MRI- ja PET-kuvia, geneettistä tietoa, kognitiivisia testejä sekä CSF- ja veren biomarkkereita, mikä helpottaa monitahoista lähestymistapaa tämän monimutkaisen tilan ymmärtämiseen.

Sairaalan tietojoukot:

• Palveluntarjoajan tietokatalogi: Käytä ja lataa kattavia palveluntarjoajien tietojoukkoja alueilta, mukaan lukien dialyysilaitokset, lääkärin vastaanotot, kotiterveyspalvelut, saattohoito, sairaalat, laitoskuntoutus, pitkäaikaishoidon sairaalat, hoitokodit kuntoutuspalveluineen, lääkärin vastaanoton käyntikulut ja toimittajahakemistot.
• Terveydenhuollon kustannus- ja käyttöprojekti (HCUP): Tämä kattava, valtakunnallinen tietokanta luotiin tunnistamaan, seuraamaan ja analysoimaan terveydenhuollon käytön, saatavuuden, maksujen, laadun ja tulosten kansallisia suuntauksia. Jokainen HCUP:n lääketieteellinen tietojoukko sisältää kohtaamistason tietoja kaikista potilaiden oleskeluista, ensiapuosastokäynneistä ja ambulatorisista leikkauksista Yhdysvaltain sairaaloissa, mikä tarjoaa runsaasti tietoa tutkijoille ja poliittisille päättäjille.
• MIMIC-kriittisen hoidon tietokanta: MIT:n kehittämä laskennallista fysiologiaa varten tämä avoimesti saatavilla oleva lääketieteellinen tietojoukko sisältää tunnistamattomia terveystietoja yli 40,000 XNUMX tehohoitopotilaalta. MIMIC-aineisto on arvokas resurssi tehohoitoa tutkiville ja uusia laskentamenetelmiä kehittäville tutkijoille.

Syöpätietojoukot:

• CT lääketieteelliset kuvat: Tämä tietojoukko on suunniteltu helpottamaan vaihtoehtoisia menetelmiä TT-kuvatietojen suuntausten tutkimiseen, ja se sisältää syöpäpotilaiden TT-skannaukset, jotka keskittyvät sellaisiin tekijöihin kuin kontrasti, modaliteetti ja potilaan ikä. Tutkijat voivat hyödyntää näitä tietoja kehittääkseen uusia kuvantamistekniikoita ja analysoidakseen syövän diagnoosin ja hoidon malleja.
• International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR): ICCR:n lääketieteelliset tietojoukot on kehitetty ja toimitettu edistämään todisteisiin perustuvaa lähestymistapaa syövän raportointiin maailmanlaajuisesti. Standardoimalla syöpäraportointia ICCR pyrkii parantamaan syöpätietojen laatua ja vertailukelpoisuutta eri laitosten ja maiden välillä.
• SEER syövän ilmaantuvuus: Yhdysvaltain hallituksen toimittamat syöpätiedot on segmentoitu demografisten peruserottelujen, kuten rodun, sukupuolen ja iän, perusteella. SEER-tietojoukon avulla tutkijat voivat tutkia syövän ilmaantuvuutta ja eloonjäämisasteita väestön eri alaryhmissä, tiedottaen kansanterveysaloitteista ja tutkimuksen painopisteistä.
• Keuhkosyövän tietojoukko: Tämä ilmainen tietoaineisto sisältää tietoja keuhkosyövän tapauksista vuodesta 1995. Tutkijat voivat käyttää näitä tietoja keuhkosyövän ilmaantuvuuden, hoidon ja tulosten pitkän aikavälin suuntausten tutkimiseen sekä uusien diagnostisten ja ennustetyökalujen kehittämiseen.

Lisäresurssit terveydenhuollon tietoihin:

• Kaggle: Monipuolinen tietojoukkovarasto – Kaggle on edelleen erinomainen alusta laajalle valikoimalle tietojoukkoja, ei rajoitu terveydenhuoltosektoriin. Ihanteellinen niille, jotka haaroittuvat eri aiheisiin tai tarvitsevat erilaisia ​​​​tietosarjoja mallikoulutukseen, Kaggle on hyvä resurssi.
• Subreddit: Yhteisövetoinen Treasure Trove – Oikeat subreddit-keskustelut voivat olla kultakaivos avoimille tietojoukoille. Niche- tai tiettyihin kyselyihin, joita julkiset tietojoukot eivät koske, Reddit-yhteisöllä saattaa olla vastaus.

Nopeuta terveydenhuollon tekoälyprojektejasi Shaipin ensiluokkaisilla, käyttövalmiilla lääketieteellisillä tietojoukoilla