Bộ dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) đã được ẩn danh cho các dự án AI & ML
Dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử được cấp phép thương mại, tuân thủ HIPAA — sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo lâm sàng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình dự đoán.
Dữ liệu EHR là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với AI?
Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) là hồ sơ bệnh nhân kỹ thuật số theo dõi dài hạn được các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe duy trì trên toàn bộ chu trình chăm sóc — bệnh viện, phòng khám ngoại trú, phòng khám chuyên khoa và phòng thí nghiệm. Không giống như hồ sơ y tế điện tử (EMR), chỉ là ảnh chụp nhanh của một nhà cung cấp duy nhất, dữ liệu EHR bao quát toàn bộ hành trình của bệnh nhân, ghi lại các tương tác trên nhiều cơ sở chăm sóc sức khỏe khác nhau.
Danh mục dữ liệu EHR đã được ẩn danh của Shaip bao gồm cả hai — cung cấp cho nhóm của bạn một nguồn duy nhất, sẵn sàng tuân thủ các quy định, cho toàn bộ quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Bộ dữ liệu EHR chứa hai loại dữ liệu quan trọng cho việc phát triển AI: dữ liệu có cấu trúc (thông tin nhân khẩu học, mã chẩn đoán ICD-10, mã DRG, danh sách thuốc, kết quả xét nghiệm, dấu hiệu sinh tồn) và dữ liệu không có cấu trúc (ghi chú lâm sàng, tóm tắt xuất viện, báo cáo X quang, lời đọc của bác sĩ). Khoảng 80% thông tin EHR là dữ liệu không có cấu trúc, biến nó thành nguồn dữ liệu chính để huấn luyện mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) lâm sàng.
Tìm Dữ liệu Hồ sơ Sức khỏe Điện tử (EHR) phù hợp cho AI chăm sóc sức khỏe của bạn
Nâng cao hiệu quả mô hình học máy của bạn với dữ liệu huấn luyện tốt nhất. Shaip cung cấp các bộ dữ liệu Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) đã được ẩn danh, có sẵn trên thị trường, được thiết kế đặc biệt cho các nhóm AI và học máy. Danh mục dữ liệu EHR có sẵn của chúng tôi cung cấp hồ sơ bệnh nhân được cấu trúc, sẵn sàng cho nghiên cứu trên hơn 20 chuyên khoa y tế — bao gồm chẩn đoán, đơn thuốc, kết quả xét nghiệm, báo cáo X quang, lịch sử tiêm chủng và ghi chú lâm sàng — tất cả đều được ẩn danh hoàn toàn theo tiêu chuẩn HIPAA Safe Harbor và GDPR.
Cho dù bạn đang xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, huấn luyện mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) dựa trên ghi chú của bác sĩ, phát triển thuật toán dự đoán bệnh tật hay cung cấp năng lượng cho các công cụ tự động hóa chăm sóc sức khỏe, bộ dữ liệu EHR của Shaip đều cung cấp cho bạn chiều sâu, sự đa dạng và đảm bảo tuân thủ mà dự án AI của bạn yêu cầu. Có sẵn để cấp phép ngay lập tức, lựa chọn nhóm tùy chỉnh hoặc tải xuống mẫu.
Hồ sơ sức khỏe điện tử có sẵn (EHR):
- 5.1M + Bản ghi và tệp âm thanh bác sĩ trong 31 chuyên khoa
- Hồ sơ y tế tiêu chuẩn vàng trong thế giới thực để đào tạo NLP lâm sàng và các mô hình AI tài liệu khác
- Thông tin siêu dữ liệu như MRN (Ẩn danh), Ngày nhập học, Ngày xuất viện, Thời gian lưu trú, Giới tính, Hạng bệnh nhân, Người thanh toán, Hạng tài chính, Tiểu bang, Xử lý xuất viện, Tuổi, DRG, Mô tả DRG, Khoản hoàn trả $, AMLOS, GMLOS, Rủi ro tỷ lệ tử vong, Mức độ nghiêm trọng của bệnh tật, Cá mú, Mã Zip bệnh viện, v.v.
- Hồ sơ Y tế từ các tiểu bang và khu vực khác nhau của Hoa Kỳ - Đông Bắc (46%), Nam (9%), Trung Tây (3%), Tây (28%), Các vùng khác (14%)
- Hồ sơ Y tế thuộc tất cả các Hạng bệnh nhân được bảo hiểm- Nội trú, Ngoại trú (Lâm sàng, Phục hồi chức năng, Định kỳ, Chăm sóc ban ngày phẫu thuật), Cấp cứu.
- Hồ sơ bệnh án thuộc tất cả các Nhóm tuổi bệnh nhân <10 tuổi (7.9%), 11-20 tuổi (5.7%), 21-30 tuổi (10.9%), 31-40 tuổi (11.7%), 41-50 tuổi (10.4%) ), 51-60 tuổi (13.8%), 61-70 tuổi (16.1%), 71-80 tuổi (13.3%), 81-90 tuổi (7.8%), 90+ tuổi (2.4%)
- Tỷ lệ giới tính của bệnh nhân là 46% (Nam) và 54% (Nữ)
- Tài liệu được biên tập lại PII tuân theo Nguyên tắc che giấu an toàn tuân theo HIPAA
| Địa điểm | Tài liệu Văn bản |
|---|---|
| Bắc Âu | 4,473,573 |
| miền Nam | 1,801,716 |
| Trung Tây | 781,701 |
| hướng Tây | 1,509,109 |
| Danh mục chẩn đoán chính | Tài liệu Văn bản |
|---|---|
| Sử dụng rượu / ma túy & Rối loạn tâm thần hữu cơ do rượu / ma túy gây ra | 48,717 |
| Tổng cộng bao gồm mọi thứ (Các trường hợp có & không có danh mục MDC) | 8,566,687 |
| Các trường hợp không có khoản hoàn trả được tạo (MDC không được chỉ định) | 790,697 |
| Các trường hợp ngoại trú (MDC không được chỉ định) | 1,980,606 |
| Các trường hợp sử dụng cá mú đặc sản như 3M (MDC không được chỉ định) | 1,619,682 |
| Tổng cộng với MDC | 4,175,702 |
| Sử dụng rượu / ma túy hoặc rối loạn tâm thần gây ra | 48,717 |
| Burns | 444 |
| Mắt | 3,549 |
| Hệ thống sinh sản nam | 9,230 |
| Nhiễm vi rút suy giảm miễn dịch ở người | 12,422 |
| Các bệnh & rối loạn tăng sinh tủy, bệnh tân sinh kém biệt hóa | 15,620 |
| Các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng sức khỏe & các liên hệ khác với các dịch vụ y tế | 21,294 |
| Hệ thống sinh sản nữ | 17,010 |
| Tai, Mũi, Miệng & Họng | 22,987 |
| Nhiều chấn thương đáng kể | 27,902 |
| Tuần hoàn hệ thống | 589,730 |
| Máu, Cơ quan tạo máu & Rối loạn miễn dịch | 48,990 |
| Thương tích, Ngộ độc & Tác dụng Độc của Thuốc | 64,097 |
| Da, mô dưới da & vú | 89,577 |
| Hệ thống gan mật & tuyến tụy | 127,172 |
| Bệnh & Rối loạn Nội tiết, Dinh dưỡng & Chuyển hóa | 142,808 |
| Trẻ sơ sinh & trẻ sơ sinh khác có các tình trạng bắt nguồn từ giai đoạn chu sinh | 163,605 |
| Mang thai, sinh con & thai kỳ | 165,303 |
| Đường tiết niệu & thận | 209,561 |
| Bệnh Tâm thần & Rối loạn | 282,501 |
| Hệ thần kinh | 316,243 |
| Hệ thống tiêu hóa | 346,369 |
| Hệ thống cơ xương & mô liên kết | 329,344 |
| Hệ hô hấp | 561,983 |
| Bệnh truyền nhiễm & ký sinh trùng | 559,244 |
Chúng tôi giải quyết tất cả các loại Cấp phép dữ liệu, tức là văn bản, âm thanh, video hoặc hình ảnh. Bộ dữ liệu bao gồm bộ dữ liệu y tế cho ML: Bộ dữ liệu đọc chính tả của bác sĩ, Ghi chú lâm sàng của bác sĩ, Bộ dữ liệu hội thoại y khoa, Bộ dữ liệu phiên âm y tế, Cuộc trò chuyện giữa bác sĩ-bệnh nhân, Dữ liệu văn bản y tế, Hình ảnh y tế - CT Scan, MRI, Ultra Sound (yêu cầu tùy chỉnh cơ sở được thu thập) .
Ứng dụng thực tế của bộ dữ liệu EHR trong AI/ML
- Dự đoán và chẩn đoán bệnh: Đào tạo các mô hình AI để dự đoán các bệnh như tiểu đường, ung thư và bệnh tim mạch.
- Hỗ trợ quyết định lâm sàng: Huấn luyện các mô hình để đưa ra các khuyến nghị chẩn đoán, cảnh báo tương tác thuốc và hỗ trợ lập kế hoạch điều trị bằng cách sử dụng dữ liệu hồ sơ bệnh án điện tử có cấu trúc.
- Y học cá nhân: Sử dụng dữ liệu nhân khẩu học và chẩn đoán để đề xuất các kế hoạch điều trị cá nhân hóa.
- Tự động hóa chăm sóc sức khỏe: Tự động hóa các tác vụ hành chính như lên lịch hẹn hoặc thanh toán bằng các công cụ hỗ trợ NLP được đào tạo trên tập dữ liệu EHR.
- Mô hình dự đoán chăm sóc sức khỏe — Xây dựng mô hình phân tầng rủi ro và dự đoán bệnh tật bằng cách sử dụng hồ sơ bệnh án theo thời gian, mã DRG và điểm số mức độ nghiêm trọng của bệnh.
- Nghiên cứu bằng chứng thực tế (RWE) — Tạo ra bằng chứng hậu thị trường và thông tin chi tiết về dược lý cảnh giác bằng cách phân tích dữ liệu kết quả hồ sơ bệnh án điện tử trên các nhóm bệnh nhân.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho ghi chú lâm sàng — Trích xuất các thực thể, tình trạng và quy trình từ ghi chú của bác sĩ và tóm tắt xuất viện không có cấu trúc bằng cách sử dụng dữ liệu huấn luyện EHR được chú thích.
Tại sao nên chọn Shaip cho bộ dữ liệu EHR?
Lực lượng lao động chuyên nghiệp
Các chuyên gia lành nghề đảm bảo chú thích dữ liệu chính xác và chất lượng cao.
Tuân thủ quy định phát luật
Bộ dữ liệu được ẩn danh hoàn toàn theo HIPAA và GDPR.
Giá cả cạnh tranh
Cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí mà không ảnh hưởng đến chất lượng.
Dữ liệu không thiên vị
Các giao thức nghiêm ngặt loại bỏ sự thiên vị, đảm bảo kết quả AI đáng tin cậy.
Nhanh chóng và chính xác
Các quy trình hợp lý đảm bảo cung cấp nhanh chóng dữ liệu đa dạng và chất lượng cao.
Sẵn có & Giao hàng
Thời gian cập nhật mạng cao & phân phối dữ liệu, dịch vụ & giải pháp đúng thời hạn.
Đã được chứng minh ở quy mô
Được Google và các công ty hàng đầu về trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế tin dùng. Chất lượng được kiểm soát chặt chẽ bởi quy trình 6 Sigma Black Belt và được các chuyên gia y tế thẩm định.
Sẵn sàng thương mại
Danh mục phần mềm EHR có sẵn của Shaip đã được cấp phép, ẩn danh và sẵn sàng để tải xuống hoặc truy cập thông qua Databricks Marketplace ngay hôm nay.
Hỗ trợ toàn bộ vòng đời
Bạn cần chú thích thêm trên dữ liệu thô? Shaip cung cấp dịch vụ ẩn danh hóa dữ liệu, gắn nhãn NER lâm sàng và tăng cường dữ liệu từ một đối tác duy nhất.
Không thể tìm thấy những gì bạn đang tìm kiếm?
Bộ dữ liệu y tế mới có sẵn đang được thu thập trên tất cả các loại dữ liệu
Liên hệ với chúng tôi ngay bây giờ để loại bỏ những lo lắng về thu thập dữ liệu đào tạo chăm sóc sức khỏe của bạn
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
1. Bộ dữ liệu EHR được sử dụng để làm gì trong AI?
Bộ dữ liệu EHR được sử dụng để đào tạo các mô hình AI nhằm dự đoán bệnh tật, ra quyết định lâm sàng và điều trị cá nhân hóa.
2. Dữ liệu EHR được sử dụng như thế nào trong các dự án AI/ML?
Dữ liệu EHR được sử dụng để đào tạo các mô hình AI nhằm hỗ trợ quyết định lâm sàng, dự đoán bệnh tật, lập kế hoạch điều trị cá nhân hóa và tự động hóa chăm sóc sức khỏe.
3. Dữ liệu EHR có được ẩn danh không?
Có, tất cả dữ liệu EHR đều được ẩn danh để xóa Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.
4. Các thành phần chính của dữ liệu EHR là gì?
Dữ liệu EHR chứa các thông tin chi tiết như thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân, tiền sử bệnh án, chẩn đoán, kế hoạch điều trị, kết quả xét nghiệm, hình ảnh chụp X-quang (ví dụ: CT, MRI, X-quang), đơn thuốc và hồ sơ tiêm chủng.
5. Dữ liệu có tuân thủ HIPAA và các quy định khác không?
Có, dữ liệu tuân thủ HIPAA, GDPR và các tiêu chuẩn bảo mật toàn cầu khác để đảm bảo việc sử dụng an toàn và có đạo đức.
6. Bộ dữ liệu EHR có thể được tùy chỉnh không?
Có, các tập dữ liệu có thể được điều chỉnh dựa trên các chuyên khoa y tế, khu vực, thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân hoặc yêu cầu của dự án cụ thể.
7. Dữ liệu có thể tích hợp vào mô hình AI của tôi không?
Có, các tập dữ liệu được cung cấp ở định dạng chuẩn (ví dụ: JSON, CSV) để dễ dàng tích hợp vào quy trình làm việc AI và ML.
8. Chất lượng dữ liệu được đảm bảo như thế nào?
Dữ liệu trải qua quá trình xác thực và kiểm tra chất lượng nghiêm ngặt để đảm bảo tính chính xác, tính nhất quán và độ tin cậy.
9. Chi phí cho bộ dữ liệu EHR là bao nhiêu?
Chi phí phụ thuộc vào các yếu tố như khối lượng dữ liệu, tùy chỉnh và phạm vi dự án. Chúng tôi yêu cầu bạn điền vào biểu mẫu "Liên hệ với chúng tôi" với các yêu cầu của bạn để nhận được báo giá tốt nhất.
10. Thời hạn cung cấp bộ dữ liệu EHR là bao lâu?
Thời gian giao hàng thay đổi tùy theo quy mô và độ phức tạp của dự án nhưng đều được thiết kế để đáp ứng thời hạn đã thỏa thuận.
11. Bộ dữ liệu EHR có thể cải thiện các giải pháp AI chăm sóc sức khỏe như thế nào?
Bộ dữ liệu EHR cho phép các hệ thống AI cung cấp khả năng chẩn đoán tốt hơn, thông tin chi tiết mang tính dự đoán và phương pháp điều trị được cá nhân hóa, cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân và hiệu quả chăm sóc sức khỏe.
12. Tôi có thể nhận được bộ dữ liệu EHR tùy chỉnh không?
Có, Shaip cung cấp các tập dữ liệu EHR được thiết kế riêng dựa trên chuyên khoa, nhóm tuổi, địa lý hoặc yêu cầu của dự án.
13. Sự khác biệt giữa tập dữ liệu EHR và tập dữ liệu EMR là gì?
Hồ sơ bệnh án điện tử (EMR) chứa dữ liệu lâm sàng từ một nhà cung cấp dịch vụ duy nhất; Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) bao quát toàn bộ quá trình chăm sóc sức khỏe từ nhiều nhà cung cấp, cơ sở y tế và khoảng thời gian khác nhau. Shaip cung cấp cả hai biến thể dữ liệu EHR và EMR, với hồ sơ theo dõi dài hạn từ nhiều nhà cung cấp, đáp ứng các yêu cầu huấn luyện AI phức tạp.
14. Dữ liệu EHR được ẩn danh như thế nào?
Tất cả hồ sơ đều được ẩn danh bằng Phương pháp Bảo mật An toàn theo Quy tắc Bảo mật HIPAA — loại bỏ tất cả 18 thông tin nhận dạng PHI bao gồm tên, ngày sinh, địa chỉ và số hồ sơ y tế. Trường MRN đã được ẩn danh vẫn được giữ lại để liên kết hồ sơ trong tập dữ liệu, cho phép phân tích theo thời gian mà không có nguy cơ nhận dạng lại.
