Lisenssi korkealaatuisia terveydenhuolto-/lääketieteellisiä tietoja tekoäly- ja ML-malleille
Valmiit terveydenhuollon/lääketieteen tietojoukot terveydenhuollon tekoälyprojektin käynnistämiseen
Liitä lääketieteelliset tiedot, jotka olet kadottanut tänään
Lääketieteen ja terveydenhuollon tietojoukot koneoppimiseen
Lääkärin sanelun äänidata
Terveydenhuollon tietojoukkomme, jonka tunniste on poistettu, sisältää 31 eri erikoisalan äänitiedostoa, jotka lääkärit sanelevat ja jotka kuvaavat potilaiden kliinistä tilaa ja hoitosuunnitelmaa, joka perustuu lääkärin ja potilaan kohtaamisiin kliinisessä ympäristössä.
Valmiit lääkärin sanelutiedostot:
- 257,977 31 tuntia reaalimaailman lääkärin sanelupuhetietoaineistoa XNUMX erikoisalalta terveydenhuollon puhemallien kouluttamiseen
- Saneluääni kaapattu useista laitteista, kuten puhelinsanelu (54.3 %), digitaalinen tallennin (24.9 %), puhemikrofoni (5.4 %), älypuhelin (2.7 %) ja tuntematon (12.7 %)
- Henkilökohtaiset tunnistetiedot redaktoidut äänet ja tekstit, jotka noudattavat Safe Harbor -ohjeita HIPAA:n mukaisesti
Litteroidut sairaustiedot
Litteroidut potilastiedot viittaavat lääkärin ja potilaan keskustelun transkriptioon, lääketieteellisten raporttien transkriptioon ja lääketieteelliseen arviointiin. Se auttaa kartoittamaan potilaan sairaushistoriaa tulevia käyntejä varten ja toimii myös lääkäreiden vertailupisteenä. Se auttaa arvioimaan potilaan tämänhetkistä tilaa ja ehdottamaan sopivaa hoitoa.
Valmiina litteroidut sairaustiedot:
- 257,977 31 tunnin todellisen lääkärin sanelun transkriptio XNUMX erikoisalalta terveydenhuollon puhemallien kouluttamiseksi
- Literaatit potilastiedot eri työtyypeistä, kuten leikkausraportti, kotiutusyhteenveto, konsultaatioilmoitus, hyväksymisilmoitus, ED-muistiinpano, klinikan huomautus, radiologiaraportti jne.
- Henkilökohtaiset tunnistetiedot redaktoidut äänet ja tekstit, jotka noudattavat Safe Harbor -ohjeita HIPAA:n mukaisesti
Sähköiset terveystiedot (EHR)
Electronic Health Records tai EHR ovat potilastietoja, jotka sisältävät potilaan sairaushistorian, diagnoosit, reseptit, hoitosuunnitelmat, rokotus- tai rokotuspäivämäärät, allergiat, radiologiset kuvat (CT-skannaus, MRI, röntgenkuvat) ja laboratoriotestit ja paljon muuta.
Valmiit sähköiset terveystiedot (EHR):
- 5.1M + Tallentaa ja lääkäreiden äänitiedostoja 31 erikoisuudessa
- Todellisen maailman kultatason potilastiedot kliinisen NLP:n ja muiden Document AI -mallien kouluttamiseen
- Metadatatiedot, kuten MRN (anonymisoitu), sisäänpääsypäivä, purkamispäivä, oleskelupäivien pituus, sukupuoli, potilasluokka, maksaja, rahoitusluokka, tila, kotiutus, ikä, DRG, DRG-kuvaus, $ korvaus, AMLOS, GMLOS, riski kuolleisuus, sairauden vakavuus, ryhmittymä, sairaalan postinumero jne.
- Lääketieteelliset tiedot useista Yhdysvaltojen osavaltioista ja alueista - Koillis (46 %), Etelä (9 %), Keskilänsi (3 %), länne (28 %), muut (14 %)
- Kaikkiin kattamiin potilasluokkiin kuuluvat sairaustiedot - sairaalahoito, avohoito (kliininen, kuntoutus, toistuva, kirurginen päivähoito), hätätapaus.
- Kaikkiin potilaiden ikäryhmiin kuuluvat sairaustiedot <10 v (7.9 %), 11-20 v (5.7 %), 21-30 v (10.9 %), 31-40 v (11.7 %), 41-50 v (10.4 %) ), 51-60 v (13.8 %), 61-70 v (16.1 %), 71-80 v (13.3 %), 81-90 v (7.8 %), 90+ v (2.4 %)
- Potilaiden sukupuolisuhde 46 % (mies) ja 54 % (nainen)
- Henkilökohtaiset tunnistetiedot muokatut asiakirjat, jotka noudattavat Safe Harbor -ohjeita HIPAA:n mukaisesti
CT-skannauskuvatietojoukko
Lääkärit käyttävät CT-skannauskuvaa diagnosoidakseen ja havaitakseen potilaan kehon epänormaalit tai normaalit tilat. Tietokoneistetun kuvankäsittelyn diagnoosissa CT-skannauskuva käy läpi pitkälle kehitettyjä vaiheita, kuten hankinta, kuvan parantaminen, tärkeiden ominaisuuksien poimiminen, kiinnostavan alueen (ROI) tunnistaminen, tulosten tulkinta jne.
Shaip tarjoaa korkealaatuisia TT-skannauskuvatietoja, jotka ovat välttämättömiä tutkimukselle ja lääketieteelliselle diagnoosille. Aineistomme sisältävät tuhansia korkearesoluutioisia kuvia, jotka on kerätty oikeilta potilailta ja käsitelty uusimmilla tekniikoilla. Nämä tietojoukot on suunniteltu auttamaan lääketieteen ammattilaisia ja tutkijoita parantamaan tietämystään ja ymmärrystään erilaisista sairauksista, mukaan lukien syöpä, neurologiset sairaudet ja sydän- ja verisuonitaudit.
MRI-kuvatietojoukko
Tietokonenäkömallit on suunniteltu johtamaan merkityksellistä tietoa digitaalisista kuvista ja videoista. Se mahdollistaa terveydenhuollon kuvatietojen laajan käytön paremman diagnoosin, hoidon ja sairauksien ennustamisen mahdollistamiseksi. Se voi käyttää kontekstia kuvasarjan, tekstuurin, muodon ja ääriviivatietojen sekä aiemman tiedon perusteella tuottaakseen 3D- ja 4D-tietoa, joka auttaa parantamaan ihmisten ymmärtämistä. Kuten CT-skannaukset, MRI-kuvia käytetään myös potilaan kehon epänormaalien tai normaalien tilojen diagnosointiin ja havaitsemiseen (eli sairauden tai vamman tunnistamiseen eri kehon osissa).
Shaip tarjoaa korkealaatuisia MRI-kuvatietosarjoja todellisista potilaista, jotka on käsitelty uusimmilla tekniikoilla.
X-Ray Image Dataset
Röntgentestausta käytetään kohteen sisäisen rakenteen ja eheyden tarkistamiseen. Röntgenkuvia testikohteesta voidaan luoda eri asennoissa ja eri energiatasoilla potilaan kehon poikkeavien tilojen diagnosoimiseksi ja havaitsemiseksi.
Shaip tarjoaa korkealaatuisia röntgenkuvatietoja, jotka ovat välttämättömiä tutkimukselle ja lääketieteelliselle diagnoosille. Aineistomme sisältävät tuhansia korkearesoluutioisia kuvia, jotka on kerätty oikeilta potilailta ja käsitelty uusimmilla tekniikoilla. Shaipin avulla voit käyttää luotettavia ja tarkkoja lääketieteellisiä tietoja parantaaksesi tutkimustasi ja parantaaksesi potilaiden tuloksia.
Etkö löydä etsimääsi?
Uusia valmiita lääketieteellisiä tietojoukkoja kerätään kaikista tietotyypeistä
Ota yhteyttä nyt päästäksesi eroon terveydenhuollon koulutustiedonkeruuhuoleistasi