Trong thế giới hiện nay, ngành chăm sóc sức khỏe ngày càng được hỗ trợ mạnh mẽ bởi máy học (ML). Từ dự đoán bệnh tật đến nâng cao chẩn đoán, ML đang làm thay đổi kết quả chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, mọi dự án ML đều bắt đầu với một yếu tố cốt lõi: bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe chất lượng cao dành cho máy học.
Trong bài viết này, chúng tôi đã tổng hợp các bộ dữ liệu y tế và chăm sóc sức khỏe miễn phí và mở dành cho máy học thuộc nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe tổng quát, hình ảnh y tế, gen học và bệnh viện. Cho dù bạn là nhà nghiên cứu hay nhà phát triển, những bộ dữ liệu này sẽ giúp bạn xây dựng các mô hình chăm sóc sức khỏe mạnh mẽ và sáng tạo.
Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe là gì?
Bộ dữ liệu y tế là tập hợp các thông tin liên quan đến sức khỏe, chẳng hạn như hồ sơ bệnh nhân, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y tế hoặc lịch sử điều trị. Những bộ sưu tập này—thường được gọi là bộ dữ liệu y tế hoặc bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe—được tổ chức thành các kho dữ liệu được thiết kế cho nghiên cứu, y tế công cộng và sử dụng lâm sàng.
Các tập dữ liệu này được sử dụng để nghiên cứu bệnh tật, cải thiện phương pháp điều trị và phát triển các công cụ như mô hình AI để chẩn đoán và chăm sóc tốt hơn. Nhiều tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe chứa dữ liệu liên quan đến sức khỏe đã ẩn danh, đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân được bảo vệ trong khi vẫn cho phép nghiên cứu và phân tích có giá trị.
Họ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nghiên cứu và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Tầm quan trọng của Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe để đào tạo Mô hình học máy của bạn
Bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe là tập hợp các thông tin bệnh nhân, chẳng hạn như hồ sơ y tế, chẩn đoán, điều trị, dữ liệu di truyền và chi tiết về lối sống. Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe này, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá ra những hiểu biết sâu sắc và thúc đẩy sự đổi mới trong chăm sóc bệnh nhân. Chúng rất quan trọng trong thế giới hiện nay, nơi trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng ngày càng nhiều. Lý do là: Các bộ dữ liệu chuẩn rất cần thiết để đánh giá và so sánh hiệu suất của các mô hình học máy trong chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là khi đánh giá các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe cho học máy giữa các tổ chức khác nhau.
[Cũng đọc: Tại sao bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe lại quan trọng trong việc định hình tương lai của AI y tế]
Hiểu biết về sức khỏe bệnh nhân:
Bộ dữ liệu Ghi chú Y khoa cung cấp cho bác sĩ bức tranh toàn cảnh về sức khỏe của bệnh nhân. Ví dụ, dữ liệu về tiền sử bệnh án, thuốc men và lối sống của bệnh nhân có thể giúp dự đoán liệu họ có thể mắc bệnh mãn tính hay không. Điều này cho phép bác sĩ can thiệp sớm và lập kế hoạch điều trị chỉ dành cho bệnh nhân đó.
Hỗ trợ nghiên cứu y học:
Bằng cách nghiên cứu các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe, các nhà nghiên cứu y khoa có thể xem xét cách bệnh nhân ung thư được điều trị và cách họ phục hồi. Họ có thể tìm ra các 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, các nhà nghiên cứu thường phân tích biểu hiện gen và sử dụng các tập dữ liệu liên quan đến các loại khối u và hồ sơ gen cụ thể để hiểu tiến triển của ung thư, cũng như cách các đột biến và protein ung thư cụ thể phản ứng với các phương pháp điều trị khác nhau. Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp tìm ra các xu hướng dẫn đến kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.
Chẩn đoán và điều trị tốt hơn:
Các công cụ do AI điều khiển sử dụng các tập dữ liệu chẩn đoán y khoa, có thể bao gồm các dấu hiệu sinh tồn như nhịp tim và huyết áp, để khám phá các mô hình hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và điều trị bệnh hiệu quả hơn. Trong X quang, AI có thể nhanh chóng xác định các bất thường trong quá trình quét với độ chính xác ấn tượng, cho phép phát hiện bệnh sớm hơn. Khi các tập dữ liệu này tiếp tục phát triển, các cải tiến như chú thích hình ảnh y tế đang cải tiến hơn nữa các quy trình chẩn đoán và việc đưa thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân vào các tập dữ liệu này giúp điều chỉnh các công cụ chẩn đoán cho phù hợp với nhiều nhóm dân số khác nhau, mang lại kết quả chăm sóc sức khỏe tốt hơn cho 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 các tập dữ liệu để theo dõi một 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 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 cúm. Các tập dữ liệu như thế này cũng rất cần thiết cho các nỗ lực kiểm soát dịch bệnh và theo dõi xu hướng dinh dưỡng của trẻ em trong y tế công cộng. Nó cho thấy cách các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể chủ động hướng dẫn và cải thiện các sáng kiến y tế công cộng, với việc theo dõi dinh dưỡng của trẻ em là một thành phần quan trọng của nhiều tập dữ liệu y tế công cộng.
Nguồn dữ liệu lâm sàng
Dữ liệu lâm sàng tạo thành xương sống của các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe hiện đại, cung cấp một bộ sưu tập thông tin toàn diện thúc đẩy những tiến bộ trong chăm sóc bệnh nhân và nghiên cứu y khoa. Những dữ liệu này có nguồn gốc từ nhiều kênh khác nhau, bao gồm hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), hình ảnh y khoa và giải trình tự bộ gen. Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) quản lý một kho dữ liệu sức khỏe toàn cầu, cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu lâm sàng từ các hệ thống y tế trên toàn thế giới. Nguồn dữ liệu sức khỏe phong phú này cho phép các nhà nghiên cứu tiến hành phân tích chăm sóc sức khỏe, khám phá những hiểu biết có giá trị về các mô hình bệnh tật, hiệu quả điều trị và kết quả của bệnh nhân.
Các tập dữ liệu chuyên biệt, chẳng hạn như Sáng kiến hình ảnh thần kinh về bệnh Alzheimer (ADNI) và The Cancer Genome Atlas (TCGA), làm phong phú thêm bối cảnh bằng cách cung cấp dữ liệu lâm sàng chi tiết về tiến triển của bệnh, các dấu hiệu di truyền và phản ứng điều trị. Các nguồn tài nguyên này đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình học máy có thể dự đoán kết quả lâm sàng, cá nhân hóa các phương pháp điều trị và cuối cùng là cải thiện kết quả của bệnh nhân đồng thời giảm chi phí chăm sóc sức khỏe. Bằng cách tận dụng bộ sưu tập dữ liệu lâm sàng toàn diện như vậy, ngành chăm sóc sức khỏe được trang bị tốt hơn để giải quyết các thách thức về sức khỏe toàn cầu và thúc đẩy đổi mới trong nghiên cứu y khoa.
[Cũng đọc: Vai trò của Bộ dữ liệu y tế đa phương thức trong việc thúc đẩy nghiên cứu AI]
Khám phá 22 Bộ dữ liệu mở và miễn phí cho việc học tập về khoa học y tế và sự sống
Các bộ dữ liệu y tế mở là yếu tố thiết yếu để bất kỳ mô hình học máy nào hoạt động hiệu quả. Nhiều bộ dữ liệu mở được lấy từ các cơ sở dữ liệu y tế lớn do các viện quốc gia và các tổ chức dịch vụ nhân sinh duy trì. Học máy đã và đang 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 cho người ốm, người già và người không khỏe trong cộng đồng. Nếu không có các bộ dữ liệu tốt, các mô hình học máy này sẽ không thể hoạt động. Đối với các chuyên gia, việc tuyển chọn các bộ dữ liệu y tế cho học máy có thể giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình thử nghiệm và đánh giá hiệu suất.
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 y tế cho khoa học sự 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.
- MIMIC-III: Một cơ sở dữ liệu toàn diện về dữ liệu bệnh nhân ICU, bao gồm các báo cáo hình ảnh và thông tin lâm sàng, có sẵn thông qua MIMIC-III. Tài nguyên ẩn danh này hỗ trợ nghiên cứu chăm sóc quan trọng và mô hình dự đoán
- CheXpert: Đối với việc giải thích X-quang ngực tự động, một tập dữ liệu lớn gồm hơn 224,000 hình ảnh X-quang ngực có nhãn không chắc chắn được cung cấp bởi CheXpert. Nó đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu X-quang và phát hiện bệnh.
- HÀM10000: Thúc đẩy nghiên cứu về da liễu và dự đoán ung thư da, HAM10000 cung cấp 10,000 hình ảnh soi da để phát hiện các tổn thương sắc tố da.
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 tập dữ liệu y tế trong ICCR đã được phát triển và cung cấp để thúc đẩy cách tiếp cận dựa trên bằng chứng đối với báo cáo ung thư trên toàn thế giới. Bằng cách chuẩn hóa báo cáo ung thư, ICCR hướng đến mục tiêu cải thiện chất lượng và khả năng so sánh dữ liệu 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.
Ưu và nhược điểm của nền tảng dữ liệu truy cập mở
Các nền tảng dữ liệu truy cập mở cung cấp nguồn tài nguyên vô giá cho các nhà nghiên cứu, thúc đẩy sự đổi mới, hợp tác và truy cập hiệu quả về mặt chi phí vào dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, những thách thức như vấn đề chất lượng dữ liệu, mối quan tâm về quyền riêng tư và rào cản kỹ thuật có thể hạn chế hiệu quả của chúng. Việc cân bằng những ưu và nhược điểm này là điều cần thiết để tối đa hóa tiềm năng của chúng trong việc thúc đẩy những tiến bộ trong nghiên cứu chăm sóc sức khỏe.
| Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|---|
| Khả Năng Tiếp Cận:Các tập dữ liệu có sẵn miễn phí giúp các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tiếp cận thông tin có giá trị hơn. | Vấn đề về chất lượng dữ liệu:Các tập dữ liệu truy cập mở có thể thiếu chuẩn hóa hoặc chứa dữ liệu không đầy đủ hoặc lỗi thời. |
| Cộng tác cùng phát triển: :Khuyến khích sự hợp tác liên ngành và liên ngành trong nghiên cứu và đổi mới. | Mối quan tâm về bảo mật:Ngay cả các tập dữ liệu ẩn danh cũng có thể gây ra rủi ro nhận dạng lại thông tin nhạy cảm. |
| Đề cao sự đổi mới::Thúc đẩy sự phát triển của các mô hình và công cụ học máy phục vụ phân tích và nghiên cứu chăm sóc sức khỏe. | Phạm vi giới hạn:Một số tập dữ liệu có thể không đại diện cho nhiều nhóm dân số khác nhau hoặc không bao gồm tất cả các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cần thiết. |
| Tiết kiệm chi phí: Cho phép tiết kiệm chi phí bằng cách cung cấp các tài nguyên miễn phí, loại bỏ nhu cầu về dữ liệu độc quyền đắt tiền. | Lạm dụng dữ liệu tổng hợp:Việc phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu tổng hợp có thể dẫn đến sự thiếu chính xác hoặc sai lệch trong các mô hình. |
| Chia sẻ kiến thức: Thúc đẩy tính minh bạch và đẩy nhanh việc phổ biến các kết quả nghiên cứu. | Rào cản kỹ thuật:Việc truy cập và phân tích các tập dữ liệu lớn có thể đòi hỏi các kỹ năng và nguồn lực kỹ thuật tiên tiến. |
Chất lượng dữ liệu và bảo mật trong các tập dữ liệu y tế
Duy trì các tiêu chuẩn cao về chất lượng dữ liệu và bảo mật là điều tối quan trọng khi làm việc với các tập dữ liệu y tế. Đảm bảo chất lượng dữ liệu bao gồm các quy trình xác thực và làm sạch nghiêm ngặt để loại bỏ lỗi và sự không nhất quán, điều này rất cần thiết để tạo ra kết quả nghiên cứu đáng tin cậy. Về mặt bảo mật, các biện pháp mạnh mẽ như mã hóa, kiểm soát truy cập và lưu trữ an toàn là rất quan trọng để bảo vệ thông tin y tế nhạy cảm.
Hủy nhận dạng các tập dữ liệu là một hoạt động chính, cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu sức khỏe đã hủy nhận dạng để phân tích trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân. Các kỹ thuật tiên tiến như lập chỉ mục ngữ nghĩa y sinh học nâng cao hơn nữa khả năng sử dụng và độ chính xác của các tập dữ liệu y tế, giúp việc sắp xếp và truy xuất thông tin có liên quan trở nên dễ dàng hơn. Bằng cách ưu tiên cả chất lượng và bảo mật dữ liệu, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể thúc đẩy lòng tin, hỗ trợ tuân thủ và cho phép sử dụng các tập dữ liệu y tế một cách an toàn và hiệu quả cho mục đích nghiên cứu và đổi mới.
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
Bộ dữ liệu cuộc trò chuyện của bác sĩ và bệnh nhân
Bộ dữ liệu của chúng tôi bao gồm các tệp âm thanh ghi lại cuộc hội thoại giữa bác sĩ và bệnh nhân về sức khỏe và kế hoạch điều trị của họ. Các tệp này bao gồm 31 chuyên khoa y tế khác nhau và có thể được tích hợp vào các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe để phục vụ cho việc học máy tập trung vào khả năng hiểu ngôn ngữ và kiến thức lâm sàng.
Bao gồm những gì?
- 257,977 giờ âm thanh chính tả của bác sĩ thực sự để đào tạo các mẫu giọng nói về chăm sóc sức khỏe
- Âm thanh từ nhiều thiết bị khác nhau như điện thoại, máy ghi âm kỹ thuật số, micrô phát biểu và điện thoại thông minh
- Âm thanh và bản ghi có thông tin cá nhân bị xóa để tuân theo luật riêng tư
Bộ dữ liệu hình ảnh CT SCAN
Chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu hình ảnh chụp CT hàng đầu để nghiên cứu và chẩn đoán y tế. Chúng tôi có hàng nghìn hình ảnh chất lượng cao từ bệnh nhân thật, được xử lý bằng các kỹ thuật mới nhất. Bộ dữ liệu của chúng tôi giúp các bác sĩ và nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các vấn đề sức khỏe khác nhau, chẳng hạn như ung thư, rối loạn não và bệnh tim.
Dữ liệu chỉ ra rằng các lần quét CT phổ biến nhất là ngực (6000) và đầu (4350), với một số lượng đáng kể các lần quét cũng được thực hiện cho bụng, xương chậu và các bộ phận cơ thể khác. Bảng này cũng tiết lộ rằng một số lần quét chuyên biệt nhất định, chẳng hạn như CT Covid HRCT và chụp mạch phổi, chủ yếu được thực hiện ở Ấn Độ, Châu Á, Châu Âu và các nước khác.
Bộ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR)
Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) là phiên bản kỹ thuật số của lịch sử y tế của bệnh nhân. Chúng bao gồm các thông tin như chẩn đoán, thuốc, kế hoạch điều trị, ngày tiêm chủng, dị ứng, hình ảnh y tế (như chụp CT, MRI và chụp X-quang), xét nghiệm trong phòng thí nghiệm, v.v.
Các tính năng của tập dữ liệu EHR sẵn sàng sử dụng của chúng tôi:
- Hơn 5.1 triệu bản ghi và tệp âm thanh bác sĩ trải rộng trên 31 chuyên khoa y tế
- Hồ sơ y tế xác thực lý tưởng để đào tạo NLP lâm sàng và các mô hình AI tài liệu khác
- Siêu dữ liệu bao gồm MRN ẩn danh, ngày nhập viện và xuất viện, thời gian lưu trú, giới tính, loại bệnh nhân, người trả tiền, hạng tài chính, tiểu bang, quyết định xuất viện, tuổi, DRG, mô tả DRG, khoản bồi hoàn, AMLOS, GMLOS, nguy cơ tử vong, mức độ nghiêm trọng của bệnh, cá mú và mã zip bệnh viện
- Hồ sơ bao gồm tất cả các loại bệnh nhân: Nội trú, Ngoại trú (Lâm sàng, Phục hồi chức năng, Định kỳ, Chăm sóc ban ngày phẫu thuật) và Cấp cứu
- Các tài liệu có thông tin nhận dạng cá nhân (PII) được biên tập lại, tuân thủ các nguyên tắc che giấu an toàn của HIPAA
Bộ dữ liệu hình ảnh MRI
Chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu hình ảnh MRI cao cấp để hỗ trợ nghiên cứu và chẩn đoán y tế. Bộ sưu tập phong phú của chúng tôi bao gồm hàng nghìn hình ảnh có độ phân giải cao từ các bệnh nhân thực tế, tất cả đều được xử lý bằng các phương pháp tiên tiến. Bằng cách sử dụng bộ dữ liệu của chúng tôi, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà nghiên cứu có thể hiểu sâu hơn về nhiều tình trạng y tế khác nhau, cuối cùng mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.
Bộ dữ liệu hình ảnh MRI của các bộ phận cơ thể khác nhau, trong đó cột sống và não có số lượng cao nhất là 5000 mỗi bộ phận. Dữ liệu được phân phối trên khắp các khu vực Ấn Độ, Trung Á, Châu Âu và Trung Á.
Bộ dữ liệu hình ảnh X-Ray
Bộ dữ liệu hình ảnh X-Ray chất lượng tốt nhất cho nghiên cứu và chẩn đoán y tế. Chúng tôi có hàng nghìn hình ảnh có độ phân giải cao từ bệnh nhân thật, được xử lý bằng các kỹ thuật mới nhất. Với Shaip, bạn có thể truy cập dữ liệu y tế đáng tin cậy để cải thiện kết quả nghiên cứu và bệnh nhân của mình.
Phân bổ dữ liệu tia X trên nhiều bộ phận cơ thể khác nhau, trong đó ngực có số lượng cao nhất là 1000 ở Trung Á. Chi dưới và chi trên có tổng số 850 chi, phân bố giữa các khu vực Trung Á và Trung Á & Châu Âu.
Kết luận
Tóm lại, các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe là nguồn tài nguyên vô giá để thúc đẩy cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân, giảm chi phí chăm sóc sức khỏe và thúc đẩy cả nghiên cứu y khoa và chăm sóc sức khỏe. Bằng cách khai thác nhiều nguồn dữ liệu lâm sàng khác nhau—bao gồm EHR, hình ảnh y khoa và kho lưu trữ sức khỏe toàn cầu—các nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu có thể xây dựng các mô hình học máy mạnh mẽ để dự đoán tiến triển của bệnh và xác định bệnh nhân có nguy cơ. Các nền tảng dữ liệu truy cập mở và các dự án sử dụng cung cấp thêm nhiều cơ hội để phân tích chi phí và việc sử dụng chăm sóc sức khỏe, cung cấp những hiểu biết có giá trị giúp định hướng chính sách và thực hành.
Đảm bảo chất lượng và tính bảo mật của các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe là điều cần thiết để duy trì lòng tin và đạt được kết quả đáng tin cậy. Khi ngành chăm sóc sức khỏe tiếp tục áp dụng đổi mới dựa trên dữ liệu, việc sử dụng có trách nhiệm các tập dữ liệu y tế sẽ là chìa khóa để tăng cường công bằng về sức khỏe, tối ưu hóa chi phí và việc sử dụng chăm sóc sức khỏe, đồng thời mang lại kết quả tốt hơn cho tất cả mọi người. Bằng cách ưu tiên khả năng truy cập, chất lượng dữ liệu và tính bảo mật, chúng ta có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe và định hình tương lai tươi sáng hơn cho phân tích chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu y khoa.
Q & A
Câu hỏi: Bộ dữ liệu y tế là gì và tại sao chúng lại quan trọng đối với học máy trong lĩnh vực y tế?
Câu trả lời ngắn: Các tập dữ liệu chăm sóc sức khỏe là những bộ sưu tập thông tin liên quan đến sức khỏe được tổ chức một cách có hệ thống—chẳng hạn như hồ sơ bệnh nhân, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y tế và lịch sử điều trị—thường được ẩn danh để bảo vệ quyền riêng tư. Chúng là nền tảng để xây dựng, đánh giá và so sánh các mô hình học máy. Bằng cách hỗ trợ các nhiệm vụ như dự đoán bệnh tật, hỗ trợ chẩn đoán, cá nhân hóa điều trị và giám sát sức khỏe cộng đồng, các tập dữ liệu này thúc đẩy sự đổi mới trong nghiên cứu và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Câu hỏi: Những loại dữ liệu chăm sóc sức khỏe miễn phí và mở nào được nêu bật, và bạn có thể đưa ra ví dụ từ mỗi loại không?
Câu trả lời ngắn: Bài viết phân loại các tập dữ liệu thành nhiều nhóm:
- Y tế tổng quát và cộng đồng: data.gov (dữ liệu y tế Hoa Kỳ), bộ dữ liệu của WHO (các ưu tiên về sức khỏe toàn cầu), Re3Data (hệ thống đăng ký đa ngành), Cơ sở dữ liệu tử vong con người, CHDS, Thử thách hoạt động phân tử Merck, Dự án 1000 Genomes.
- Hình ảnh y tế: OpenNeuro (MRI, MEG, EEG, v.v.), OASIS (hình ảnh thần kinh), ADNI (hình ảnh bệnh Alzheimer, di truyền học, dấu ấn sinh học), MIMIC-III (dữ liệu ICU kèm báo cáo hình ảnh), CheXpert (chụp X-quang ngực), HAM10000 (hình ảnh da liễu).
- Bộ dữ liệu bệnh viện: Danh mục dữ liệu nhà cung cấp CMS, HCUP (sử dụng, chi phí, kết quả trên toàn quốc), Cơ sở dữ liệu chăm sóc đặc biệt MIMIC (dữ liệu ICU đã được ẩn danh).
- Bộ dữ liệu ung thư: Hình ảnh y tế CT (chụp CT ung thư), ICCR (báo cáo ung thư tiêu chuẩn hóa), Tỷ lệ mắc ung thư SEER, Bộ dữ liệu ung thư phổi.
- Các nguồn tài liệu bổ sung: Kaggle (kho lưu trữ lớn) và subreddit r/datasets (các liên kết do cộng đồng đóng góp).
Câu hỏi: Các nền tảng dữ liệu truy cập mở có thể hỗ trợ nghiên cứu của tôi như thế nào, và những nhược điểm thường gặp cần lưu ý là gì?
Câu trả lời ngắn: Lợi ích bao gồm khả năng truy cập, hợp tác, đổi mới, tiết kiệm chi phí và chia sẻ kiến thức. Những thách thức thường gặp là các vấn đề về chất lượng dữ liệu (dữ liệu không đầy đủ hoặc lỗi thời), lo ngại về quyền riêng tư (nguy cơ nhận dạng lại), phạm vi hoặc tính đại diện hạn chế, quá phụ thuộc vào dữ liệu tổng hợp và các rào cản kỹ thuật trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn. Cân bằng những sự đánh đổi này là chìa khóa để sử dụng thành công.
Câu hỏi: Bài báo đề xuất những biện pháp tốt nhất nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu và bảo mật khi làm việc với các bộ dữ liệu y tế?
Câu trả lời ngắn: Nhấn mạnh quy trình xác thực và làm sạch nghiêm ngặt để loại bỏ lỗi và sự không nhất quán; sử dụng các biện pháp kiểm soát bảo mật mạnh mẽ như mã hóa, quản lý truy cập và lưu trữ an toàn; và áp dụng phương pháp ẩn danh hóa để cho phép phân tích trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân. Các kỹ thuật như lập chỉ mục ngữ nghĩa sinh học có thể cải thiện việc tổ chức, truy xuất và khả năng sử dụng tổng thể của tập dữ liệu.
Câu hỏi: Shaip cung cấp những bộ dữ liệu cao cấp, sẵn sàng sử dụng nào và chúng bao gồm những gì?
Câu trả lời ngắn: Shaip cung cấp các bộ dữ liệu y tế được tuyển chọn kỹ lưỡng bao gồm âm thanh, hình ảnh và hồ sơ bệnh án điện tử (EHR):
- Âm thanh lâm sàng: 257,977 giờ ghi âm thực tế của bác sĩ thuộc 31 chuyên khoa; ghi âm từ điện thoại, máy ghi âm kỹ thuật số, micro thu âm và điện thoại thông minh; bản ghi chép đã loại bỏ thông tin cá nhân để tuân thủ luật bảo mật.
- Chụp CT: Hàng ngàn ca chụp chất lượng cao; phổ biến nhất là chụp ngực (6000) và đầu (4350); các ca chụp chuyên biệt (ví dụ: CT Covid HRCT, chụp mạch phổi) được ghi nhận ở Ấn Độ, Châu Á, Châu Âu và các khu vực khác.
- EHR: Hơn 5.1 triệu hồ sơ và bản ghi âm của bác sĩ thuộc 31 chuyên khoa; siêu dữ liệu phong phú (ví dụ: mã số bệnh án được ẩn danh, ngày tháng, thời gian nằm viện, thông tin nhân khẩu học, loại hình thanh toán/tài chính, chi tiết DRG, mức bồi hoàn, rủi ro/mức độ nghiêm trọng, mã bưu chính bệnh viện); bao gồm tất cả các loại bệnh nhân (nội trú, ngoại trú, cấp cứu); thông tin nhận dạng cá nhân (PII) được lược bỏ theo quy định HIPAA Safe Harbor.
- MRI: Hàng ngàn hình ảnh độ phân giải cao; cột sống và não có số lượng cao nhất (5000 hình ảnh mỗi loại); dữ liệu trải rộng khắp Ấn Độ, Trung Á & Châu Âu và Trung Á.
- Chụp X-quang: Hàng ngàn hình ảnh độ phân giải cao; chụp ngực có số lượng cao nhất (1000) ở Trung Á; chi dưới và chi trên mỗi loại có tổng cộng 850 hình ảnh, chia đều giữa Trung Á và Trung Á & Châu Âu.
