Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe nguồn mở tốt nhất cho các dự án học máy

• Hệ thống chăm sóc sức khỏe toàn cầu tạo ra lượng lớn dữ liệu y tế hàng ngày, có tiềm năng được sử dụng cho các ứng dụng học máy. Trong tất cả các ngành, dữ liệu được coi là tài sản quý giá giúp các công ty đạt được lợi thế cạnh tranh và lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cũng không ngoại lệ.

Bài viết này sẽ giải quyết ngắn gọn những trở ngại gặp phải khi xử lý dữ liệu y tế và cung cấp bản tóm tắt về các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể truy cập công khai.

Tầm quan trọng của bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe

Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe là tập hợp thông tin bệnh nhân, chẳng hạn như hồ sơ bệnh án, chẩn đoán, phương pháp điều trị, dữ liệu di truyền và chi tiết về lối sống. Chúng rất quan trọng trong thế giới ngày nay, nơi AI được sử dụng ngày càng nhiều. Đây là lý do tại sao:

Hiểu biết về sức khỏe bệnh nhân:

Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe cung cấp cho bác sĩ một bức tranh đầy đủ về sức khỏe của bệnh nhân. Ví dụ: dữ liệu về bệnh sử, thuốc men và lối sống của bệnh nhân có thể giúp dự đoán liệu họ có mắc bệnh mãn tính hay không. Điều này cho phép các bác sĩ bước vào sớm và lập kế hoạch điều trị chỉ dành cho bệnh nhân đó.

Hỗ trợ nghiên cứu y học:

Bằng cách nghiên cứu các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe, các nhà nghiên cứu y tế có thể xem xét cách bệnh nhân ung thư được điều trị và cách họ hồi phục. Họ có thể tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả nhất trong thế giới thực. Ví dụ, bằng cách xem xét các mẫu khối u trong ngân hàng sinh học và lịch sử điều trị của bệnh nhân, các nhà nghiên cứu có thể tìm hiểu cách các đột biến cụ thể và protein ung thư phản ứng với các phương pháp điều trị khác nhau. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp tìm ra các xu hướng mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.

Chẩn đoán và điều trị tốt hơn:

Các bác sĩ sử dụng các công cụ AI để xem xét các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe và tìm ra các mẫu quan trọng. Điều này giúp họ chẩn đoán và điều trị bệnh tốt hơn. Trong X quang, AI có thể tìm ra vấn đề trong quá trình quét nhanh và chính xác hơn con người. Điều này có nghĩa là bác sĩ có thể phát hiện bệnh sớm hơn và bắt đầu điều trị đúng cách sớm hơn. Chú thích hình ảnh y tế có thể giúp chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn, giúp cải thiện sức khỏe bệnh nhân.

Hỗ trợ các sáng kiến ​​y tế công cộng:

Hãy tưởng tượng một thị trấn nhỏ nơi các chuyên gia chăm sóc sức khỏe sử dụng bộ dữ liệu để theo dõi đợt bùng phát cúm. Họ xem xét các mô hình và tìm ra những khu vực bị ảnh hưởng. Với dữ liệu này, họ bắt đầu thực hiện các đợt tiêm chủng có mục tiêu và các chiến dịch giáo dục sức khỏe. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này đã giúp ngăn chặn bệnh cúm. Nó cho thấy các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể tích cực hướng dẫn và cải thiện các sáng kiến ​​​​y tế công cộng như thế nào.

Bộ dữ liệu y tế nguồn mở cho học máy

Bộ dữ liệu mở rất cần thiết để bất kỳ mô hình học máy nào hoạt động tốt. Học máy đã được sử dụng trong khoa học đời sống, chăm sóc sức khỏe và y học và nó đang cho thấy những kết quả tuyệt vời. Nó giúp dự đoán bệnh tật và hiểu cách chúng lây lan. Học máy cũng đưa ra những ý tưởng về cách chúng ta có thể chăm sóc đúng cách những người ốm, người già và người không khỏe trong cộng đồng. Nếu không có bộ dữ liệu tốt, những mô hình học máy này sẽ không thể thực hiện được.

Sức khỏe tổng quát và cộng đồng:

• dữ liệu.gov: Tập trung vào dữ liệu chăm sóc sức khỏe theo định hướng của Hoa Kỳ có thể dễ dàng tìm kiếm bằng nhiều thông số. Các bộ dữ liệu được thiết kế để nâng cao phúc lợi của các cá nhân cư trú tại Hoa Kỳ; tuy nhiên, thông tin cũng có thể mang lại lợi ích cho các bộ đào tạo khác về nghiên cứu hoặc các lĩnh vực y tế công cộng bổ sung.
• CHÚNG TÔI LÀ: Cung cấp bộ dữ liệu tập trung vào các ưu tiên sức khỏe toàn cầu. Nền tảng này kết hợp chức năng tìm kiếm thân thiện với người dùng và cung cấp những hiểu biết có giá trị cùng với các bộ dữ liệu để hiểu biết toàn diện về các chủ đề hiện tại.
• Re3Data: Cung cấp dữ liệu trải dài trên 2,000 đối tượng nghiên cứu được phân loại thành nhiều lĩnh vực rộng lớn. Mặc dù không phải tất cả các bộ dữ liệu đều có thể truy cập miễn phí nhưng nền tảng này chỉ rõ cấu trúc và cho phép tìm kiếm dễ dàng dựa trên các yếu tố như phí, yêu cầu thành viên và hạn chế bản quyền.
• Cơ sở dữ liệu về tử vong của con người cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu về tỷ lệ tử vong, số liệu dân số và các số liệu thống kê về nhân khẩu học và sức khỏe khác nhau cho 35 quốc gia.
• CHDS: Bộ dữ liệu Nghiên cứu Sức khỏe và Phát triển Trẻ em nhằm mục đích điều tra sự lây truyền bệnh tật và sức khỏe giữa các thế hệ. Nó bao gồm các bộ dữ liệu để nghiên cứu không chỉ biểu hiện gen mà còn cả ảnh hưởng của các yếu tố xã hội, môi trường và văn hóa đối với bệnh tật và sức khỏe.
• Thử thách hoạt động phân tử của Merck: Trình bày các bộ dữ liệu được thiết kế để thúc đẩy ứng dụng học máy trong khám phá thuốc bằng cách mô phỏng các tương tác tiềm năng giữa các tổ hợp phân tử khác nhau.
• Dự án Genome 1000: Chứa dữ liệu giải trình tự từ 2,500 cá thể trên 26 quần thể khác nhau, khiến nó trở thành một trong những kho lưu trữ bộ gen có thể truy cập lớn nhất. Sự hợp tác quốc tế này có thể được truy cập thông qua AWS. (Lưu ý rằng các khoản tài trợ có sẵn cho các dự án về bộ gen.)

Bộ dữ liệu hình ảnh cho khoa học đời sống, chăm sóc sức khỏe và y học:

• Thần kinh mở: Là một nền tảng mở và miễn phí, OpenNeuro chia sẻ nhiều hình ảnh y tế, bao gồm dữ liệu MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL và PET. Với 563 bộ dữ liệu y tế bao gồm 19,187 người tham gia, nó đóng vai trò là nguồn tài nguyên vô giá cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia chăm sóc sức khỏe.
• Oasis: Bắt nguồn từ Chuỗi nghiên cứu hình ảnh truy cập mở (OASIS), bộ dữ liệu này cố gắng cung cấp miễn phí dữ liệu hình ảnh thần kinh cho công chúng vì lợi ích của cộng đồng khoa học. Nó bao gồm 1,098 đối tượng trong 2,168 phiên MR và 1,608 phiên PET, cung cấp nhiều thông tin cho các nhà nghiên cứu.
• Sáng kiến ​​chụp ảnh thần kinh bệnh Alzheimer: Sáng kiến ​​Hình ảnh Thần kinh về Bệnh Alzheimer (ADNI) trưng bày dữ liệu được thu thập bởi các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới, những người tận tâm xác định sự tiến triển của bệnh Alzheimer. Bộ dữ liệu bao gồm một bộ sưu tập toàn diện các hình ảnh MRI và PET, thông tin di truyền, xét nghiệm nhận thức, CSF và dấu ấn sinh học máu, tạo điều kiện cho cách tiếp cận nhiều mặt để hiểu tình trạng phức tạp này.

Bộ dữ liệu bệnh viện:

• Danh mục dữ liệu nhà cung cấp: Truy cập và tải xuống bộ dữ liệu toàn diện về nhà cung cấp trong các lĩnh vực bao gồm cơ sở lọc máu, phòng khám của bác sĩ, dịch vụ chăm sóc sức khỏe tại nhà, chăm sóc cuối đời, bệnh viện, phục hồi chức năng nội trú, bệnh viện chăm sóc dài hạn, viện dưỡng lão với các dịch vụ phục hồi chức năng, chi phí thăm khám tại văn phòng bác sĩ và danh mục nhà cung cấp.
• Dự án Chi phí và Sử dụng Y tế (HCUP): Cơ sở dữ liệu toàn quốc, toàn diện này được tạo ra để xác định, theo dõi và phân tích các xu hướng quốc gia trong việc sử dụng, tiếp cận, tính phí, chất lượng và kết quả chăm sóc sức khỏe. Mỗi tập dữ liệu y tế trong HCUP chứa thông tin cấp độ gặp về tất cả các lần lưu trú của bệnh nhân, thăm khám tại khoa cấp cứu và phẫu thuật cấp cứu tại các bệnh viện Hoa Kỳ, cung cấp nhiều dữ liệu cho các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách.
• Cơ sở dữ liệu chăm sóc quan trọng của MIMIC: Được phát triển bởi MIT cho mục đích Sinh lý học tính toán, bộ dữ liệu y tế có sẵn công khai này bao gồm dữ liệu sức khỏe đã được xác định lại từ hơn 40,000 bệnh nhân được chăm sóc quan trọng. Bộ dữ liệu MIMIC đóng vai trò là nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu nghiên cứu về chăm sóc tích cực và phát triển các phương pháp tính toán mới.

Bộ dữ liệu về ung thư:

• Hình ảnh CT Y khoa: Được thiết kế để hỗ trợ các phương pháp thay thế nhằm kiểm tra xu hướng trong dữ liệu hình ảnh CT, tập dữ liệu này có hình ảnh chụp CT của bệnh nhân ung thư, tập trung vào các yếu tố như độ tương phản, phương thức và tuổi của bệnh nhân. Các nhà nghiên cứu có thể tận dụng dữ liệu này để phát triển các kỹ thuật hình ảnh mới và phân tích các mô hình trong chẩn đoán và điều trị ung thư.
• Hợp tác quốc tế về báo cáo ung thư (ICCR)): Các bộ dữ liệu y tế trong ICCR đã được phát triển và cung cấp để thúc đẩy cách tiếp cận dựa trên bằng chứng trong báo cáo ung thư trên toàn thế giới. Bằng cách tiêu chuẩn hóa báo cáo về bệnh ung thư, ICCR nhằm mục đích cải thiện chất lượng và khả năng so sánh dữ liệu về bệnh ung thư giữa các tổ chức và quốc gia.
• Tỷ lệ mắc ung thư SEER: Do chính phủ Hoa Kỳ cung cấp, dữ liệu về bệnh ung thư này được phân đoạn bằng cách sử dụng các đặc điểm nhân khẩu học cơ bản như chủng tộc, giới tính và độ tuổi. Bộ dữ liệu SEER cho phép các nhà nghiên cứu điều tra tỷ lệ mắc bệnh ung thư và tỷ lệ sống sót ở các nhóm dân số khác nhau, cung cấp thông tin cho các sáng kiến ​​​​y tế công cộng và các ưu tiên nghiên cứu.
• Tập dữ liệu về ung thư phổi: Tập dữ liệu miễn phí này cung cấp thông tin về các trường hợp ung thư phổi từ năm 1995. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu này để nghiên cứu các xu hướng lâu dài về tỷ lệ mắc, cách điều trị và kết quả ung thư phổi cũng như phát triển các công cụ chẩn đoán và tiên lượng mới.

Tài nguyên bổ sung cho dữ liệu chăm sóc sức khỏe:

• Kaggle: Kho lưu trữ tập dữ liệu đa năng – Kaggle vẫn là một nền tảng nổi bật cho nhiều loại tập dữ liệu, không giới hạn ở lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Lý tưởng cho những người muốn phân nhánh sang nhiều chủ đề khác nhau hoặc cần bộ dữ liệu đa dạng để đào tạo mô hình, Kaggle là một nguồn tài nguyên phù hợp.
• Subreddit: Kho báu do cộng đồng định hướng – Các cuộc thảo luận subreddit phù hợp có thể là mỏ vàng cho các tập dữ liệu mở. Đối với các truy vấn thích hợp hoặc cụ thể không được các bộ dữ liệu công khai giải quyết, cộng đồng Reddit có thể có câu trả lời.

Tăng tốc các dự án AI chăm sóc sức khỏe của bạn với Bộ dữ liệu y tế cao cấp, sẵn sàng sử dụng của Shaip