I dagens värld drivs sjukvården i allt högre grad av maskininlärning (ML). ML förändrar vårdresultaten, från att förutsäga sjukdomar till att förbättra diagnostiken. Men varje ML-projekt börjar med en hörnsten: kvalitetsdataset.
I den här bloggen har vi sammanställt gratis och öppna medicinska datamängder inom kategorier som allmän hälso- och sjukvård, medicinsk avbildning, genomik och sjukhus. Oavsett om du är forskare eller utvecklare kommer dessa datamängder att hjälpa dig att bygga robusta och innovativa hälsovårdsmodeller.
Vad är hälso- och sjukvårdsdataset?
En hälso- eller sjukvårdsdatauppsättning är en samling hälsorelaterad information, såsom patientjournaler, laboratorieresultat, medicinska bilder eller behandlingshistorik. Hälso- och sjukvårdsdatauppsättningar är ofta organiserade i datasamlingar, vilka är kurerade databaser utformade för forskning, folkhälsa och klinisk användning.
Dessa datamängder används för att studera sjukdomar, förbättra behandlingar och utveckla verktyg som AI-modeller för bättre diagnos och vård. Många hälso- och sjukvårdsdatamängder innehåller avidentifierad hälsorelaterad data, vilket säkerställer att patienters integritet skyddas samtidigt som värdefull forskning och analys möjliggörs.
De spelar en nyckelroll i att främja forskning och förbättra patientresultaten.
Vikten av hälsodataset för att träna din maskininlärningsmodell
Hälso- och sjukvårdsdataset är samlingar av patientinformation, såsom journaler, diagnoser, behandlingar, genetiska data och livsstilsinformation. Datavetenskap spelar en avgörande roll i analysen av dessa hälso- och sjukvårdsdataset, vilket gör det möjligt för forskare att få insikter och driva innovation inom patientvården. De är mycket viktiga i dagens värld, där AI används mer och mer. Här är anledningen: Benchmark-dataset är viktiga för att utvärdera och jämföra prestandan hos maskininlärningsmodeller inom hälso- och sjukvården.
[Läs även: Varför hälsodataset är viktigt för att forma framtiden för medicinsk AI]
Förstå patientens hälsa:
Medical Note-datauppsättningar ger läkare en fullständig bild av en patients hälsa. Till exempel kan data om en patients sjukdomshistoria, mediciner och livsstil hjälpa till att förutsäga om de kan få en kronisk sjukdom. Detta låter läkarna gå in tidigt och göra en behandlingsplan just för den patienten.
Hjälper medicinsk forskning:
Genom att studera hälso- och sjukvårdsdata kan medicinska forskare undersöka hur cancerpatienter behandlas och hur de återhämtar sig. De kan hitta de behandlingar som fungerar bäst i den verkliga världen. Genom att till exempel titta på tumörprover i biobanker analyserar forskare ofta genuttryck och använder dataset relaterade till specifika tumörtyper och genprofiler för att förstå cancerprogression, samt hur specifika mutationer och cancerproteiner reagerar på olika behandlingar. Denna datadrivna metod hjälper till att hitta trender som leder till bättre patientresultat.
Bättre diagnos och behandling:
AI-drivna verktyg använder medicinska diagnosdataset, som kan inkludera vitala tecken som hjärtfrekvens och blodtryck, för att avslöja mönster som hjälper läkare att diagnostisera och behandla sjukdomar mer effektivt. Inom radiologi kan AI snabbt identifiera avvikelser i skanningar med imponerande noggrannhet, vilket möjliggör tidigare upptäckt av sjukdomar. Allt eftersom dessa dataset fortsätter att utvecklas, kommer innovationer som medicinsk bildanteckning förfinar ytterligare diagnostiska processer, och att inkludera patientdemografi i dessa datamängder hjälper till att skräddarsy diagnostiska verktyg för olika populationer, vilket leder till bättre vårdresultat för patienter.
Hjälpa folkhälsoinitiativ:
Tänk dig en liten stad där sjukvårdsexperter använde dataset för att spåra ett influensautbrott. De tittade på mönster och fann de områden som var drabbade. Med dessa data startade de riktade vaccinationskampanjer och hälsoinformationskampanjer. Denna datadrivna metod hjälpte till att begränsa influensan. Dataset som dessa är också viktiga för sjukdomsbekämpning och för att övervaka trender inom barns näring inom folkhälsan. Det visar hur sjukvårdsdataset aktivt kan vägleda och förbättra folkhälsoinitiativ, där spårning av barns näring är en viktig del av många folkhälsodataset.
Källor till kliniska data
Kliniska data utgör ryggraden i moderna hälso- och sjukvårdsdata och erbjuder en omfattande samling information som driver framsteg inom patientvård och medicinsk forskning. Dessa data kommer från en mängd olika kanaler, inklusive elektroniska patientjournaler (EHR), medicinsk avbildning och genomsekvensering. Världshälsoorganisationen (WHO) hanterar ett globalt hälsodatalager som ger tillgång till kliniska data från hälso- och sjukvårdssystem över hela världen. Denna mängd hälsodata gör det möjligt för forskare att utföra hälso- och sjukvårdsanalyser och ge värdefulla insikter i sjukdomsmönster, behandlingseffektivitet och patientresultat.
Specialiserade datamängder, såsom Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) och The Cancer Genome Atlas (TCGA), berikar ytterligare landskapet genom att erbjuda detaljerade kliniska data om sjukdomsprogression, genetiska markörer och terapeutiska svar. Dessa resurser är avgörande för att utveckla maskininlärningsmodeller som kan förutsäga kliniska resultat, anpassa behandlingar och i slutändan förbättra patientresultaten samtidigt som de minskar sjukvårdskostnaderna. Genom att utnyttja en sådan omfattande samling av kliniska data är sjukvårdsindustrin bättre rustad att hantera globala hälsoutmaningar och driva innovation inom medicinsk forskning.
[Läs även: Rollen för multimodala medicinska datauppsättningar för att främja AI-forskning]
Utforska 22 öppna och kostnadsfria datauppsättningar för medicinskt och livsvetenskapligt lärande
Öppna datamängder är avgörande för att alla maskininlärningsmodeller ska fungera bra. Många öppna datamängder kommer från stora hälso- och sjukvårdsdatabaser som underhålls av nationella institut och sociala serviceorganisationer. Maskininlärning används redan inom life science, hälso- och sjukvård och medicin, och det visar fantastiska resultat. Det hjälper till att förutsäga sjukdomar och förstå hur de sprids. Maskininlärning ger också idéer om hur vi på rätt sätt kan ta hand om sjuka, äldre och ohälsosamma människor i ett samhälle. Utan bra datamängder skulle dessa maskininlärningsmodeller inte vara möjliga.
Allmän och folkhälsa:
- data.gov: Fokuserar på USA-orienterad sjukvårdsdata som enkelt kan sökas med hjälp av flera parametrar. Datauppsättningarna är utformade för att förbättra välbefinnandet för individer som bor i USA; informationen kan dock också visa sig vara till nytta för andra utbildningsuppsättningar inom forskning eller ytterligare folkhälsoområden.
- VEM: Erbjuder datauppsättningar centrerade kring globala hälsoprioriteringar. Plattformen innehåller en användarvänlig sökfunktion och ger värdefulla insikter vid sidan av datamängderna för en heltäckande förståelse av de aktuella ämnena.
- Re3Data: Erbjuder data som spänner över mer än 2,000 XNUMX forskningsämnen kategoriserade i flera breda områden. Även om inte alla datauppsättningar är fritt tillgängliga, indikerar plattformen tydligt strukturen och möjliggör enkel sökning baserat på faktorer som avgifter, medlemskrav och upphovsrättsbegränsningar.
- Databas för mänsklig dödlighet ger tillgång till data om dödlighet, befolkningssiffror och olika hälso- och demografisk statistik för 35 nationer.
- CHDS: Datauppsättningarna från Child Health and Development Studies syftar till att undersöka överföring av sjukdomar och hälsa mellan generationerna. Den omfattar datauppsättningar för att forska inte bara genomiska uttryck utan också påverkan av sociala, miljömässiga och kulturella faktorer på sjukdom och hälsa.
- Merck Molecular Activity Challenge: Presenterar datauppsättningar utformade för att främja tillämpningen av maskininlärning i läkemedelsupptäckt genom att simulera potentiella interaktioner mellan olika molekylkombinationer.
- 1000 Genomes Project: Innehåller sekvenseringsdata från 2,500 26 individer över XNUMX olika populationer, vilket gör det till ett av de största tillgängliga genomförråden. Detta internationella samarbete kan nås via AWS. (Observera att bidrag är tillgängliga för genomprojekt.)
Medicinska bilddataset för biovetenskap, hälso- och sjukvård och medicin:
- Öppna Neuro: Som en gratis och öppen plattform delar OpenNeuro ett brett utbud av medicinska bilder, inklusive MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL och PET-data. Med 563 medicinska datauppsättningar som täcker 19,187 XNUMX deltagare, fungerar den som en ovärderlig resurs för forskare och vårdpersonal.
- Oasis: Med sitt ursprung från Open Access Series of Imaging Studies (OASIS), strävar denna datauppsättning efter att tillhandahålla neuroimaging data till allmänheten gratis till förmån för det vetenskapliga samfundet. Den omfattar 1,098 2,168 försökspersoner över 1,608 XNUMX MR-sessioner och XNUMX XNUMX PET-sessioner, och erbjuder en mängd information för forskare.
- Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) visar upp data som samlats in av forskare över hela världen som är dedikerade till att definiera utvecklingen av Alzheimers sjukdom. Datauppsättningen innehåller en omfattande samling av MRI- och PET-bilder, genetisk information, kognitiva tester och CSF- och blodbiomarkörer, vilket underlättar ett mångfacetterat tillvägagångssätt för att förstå detta komplexa tillstånd.
- MIMIC-IIIEn omfattande databas med patientdata från intensivvårdsavdelningar, inklusive bilddiagnostiska rapporter och klinisk information, finns tillgänglig via MIMIC-III. Denna avidentifierade resurs stöder intensivvårdsforskning och prediktiv modellering.
- CheXpertFör automatiserad tolkning av lungröntgen tillhandahålls en omfattande datamängd med över 224,000 XNUMX lungröntgenbilder med osäkerhetsetiketter av CheXpert. Den spelar en avgörande roll inom radiologiforskning och sjukdomsdetektering.
- HAM10000HAM10000 främjar dermatologisk forskning och förutsägelse av hudcancer och erbjuder 10,000 XNUMX dermatoskopiska bilder för att upptäcka pigmenterade hudskador.
Sjukhusdataset:
- Leverantörsdatakatalog: Få tillgång till och ladda ner omfattande datauppsättningar från leverantörer inom områden inklusive dialysanläggningar, läkarmottagningar, hemsjukvård, hospice, sjukhus, slutenvårdsrehabilitering, långtidsvårdssjukhus, vårdhem med rehabiliteringstjänster, läkarmottagningskostnader och leverantörskataloger.
- Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP): Denna omfattande, rikstäckande databas skapades för att identifiera, spåra och analysera nationella trender inom hälsovårdsanvändning, tillgång, avgifter, kvalitet och resultat. Varje medicinsk datauppsättning inom HCUP innehåller information på mötesnivå om alla patientvistelser, akutmottagningsbesök och ambulatoriska operationer på amerikanska sjukhus, vilket ger en mängd data för forskare och beslutsfattare.
- MIMIC Critical Care Database: Utvecklad av MIT för beräkningsfysiologi, denna öppet tillgängliga medicinska datauppsättning omfattar avidentifierade hälsodata från över 40,000 XNUMX intensivvårdspatienter. MIMIC-datauppsättningen fungerar som en värdefull resurs för forskare som studerar intensivvård och utvecklar nya beräkningsmetoder.
Cancerdataset:
- CT medicinska bilder: Utformad för att underlätta alternativa metoder för att undersöka trender i CT-bilddata, denna datauppsättning innehåller CT-skanningar av cancerpatienter, med fokus på faktorer som kontrast, modalitet och patientens ålder. Forskare kan utnyttja dessa data för att utveckla nya avbildningstekniker och analysera mönster i cancerdiagnostik och behandling.
- International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR)De medicinska datamängderna inom ICCR har utvecklats och tillhandahållits för att främja en evidensbaserad metod för cancerrapportering över hela världen. Genom att standardisera cancerrapportering syftar ICCR till att förbättra kvaliteten och jämförbarheten av cancerdata mellan institutioner och länder.
- SEER Cancer Incidens: Tillhandahålls av den amerikanska regeringen, denna cancerdata segmenteras med hjälp av grundläggande demografiska distinktioner som ras, kön och ålder. SEER-datauppsättningen gör det möjligt för forskare att undersöka cancerincidens och överlevnadsfrekvenser över olika befolkningsundergrupper, informera folkhälsoinitiativ och forskningsprioriteringar.
- Datauppsättning för lungcancer: Denna gratis datauppsättning innehåller information om lungcancerfall som går tillbaka till 1995. Forskare kan använda dessa data för att studera långsiktiga trender i lungcancerincidens, behandling och utfall, samt för att utveckla nya diagnostiska och prognostiska verktyg.
Ytterligare resurser för sjukvårdsdata:
- Kaggle: Ett mångsidigt datauppsättningsförråd – Kaggle förblir en enastående plattform för ett brett utbud av datauppsättningar, inte begränsat till sjukvårdssektorn. Kaggle är idealisk för dem som grenar ut i olika ämnen eller behöver olika datauppsättningar för modellträning.
- Subreddit: En gemenskapsdriven skattkammare – Rätt subreddit-diskussioner kan vara en guldgruva för öppna datamängder. För nischade eller specifika frågor som inte behandlas av offentliga datauppsättningar kan Reddit-communityt ha svaret.
För- och nackdelar med öppna dataplattformar
Öppen åtkomst till dataplattformar ger ovärderliga resurser för forskare och främjar innovation, samarbete och kostnadseffektiv tillgång till hälso- och sjukvårdsdata. Utmaningar som datakvalitetsproblem, integritetsproblem och tekniska hinder kan dock begränsa deras effektivitet. Att balansera dessa för- och nackdelar är avgörande för att maximera deras potential att driva framsteg inom hälso- och sjukvårdsforskning.
| Fördelar | Nackdelar |
|---|---|
| TillgänglighetFritt tillgängliga datamängder gör det enklare för forskare och datavetare att få tillgång till värdefull information. | DatakvalitetsproblemÖppen åtkomst kan sakna standardisering eller innehålla ofullständiga eller föråldrade data. |
| SamarbeteUppmuntrar branschövergripande och tvärvetenskapligt samarbete inom forskning och innovation. | Personliga problemÄven anonymiserade datamängder kan innebära risker för återidentifiering av känslig information. |
| InnovationDriver utvecklingen av maskininlärningsmodeller och verktyg för analys och forskning inom hälso- och sjukvården. | Begränsad omfattningVissa datamängder kanske inte representerar olika populationer eller täcker alla nödvändiga hälso- och sjukvårdsområden. |
| KostnadseffektivMöjliggör kostnadsbesparingar genom att tillhandahålla gratis resurser, vilket eliminerar behovet av dyra proprietära data. | Överanvändning av syntetisk dataStort beroende av syntetiska data kan leda till felaktigheter eller bias i modeller. |
| KunskapsdelningFrämjar transparens och påskyndar spridningen av forskningsresultat. | Tekniska barriärerÅtkomst till och analys av stora datamängder kan kräva avancerade tekniska färdigheter och resurser. |
Datakvalitet och säkerhet i medicinska datamängder
Att upprätthålla höga standarder för datakvalitet och säkerhet är av största vikt när man arbetar med medicinska datamängder. Att säkerställa datakvalitet innebär rigorösa validerings- och rengöringsprocesser för att eliminera fel och inkonsekvenser, vilket är avgörande för att producera tillförlitliga forskningsresultat. På säkerhetsfronten är robusta åtgärder som kryptering, åtkomstkontroller och säker lagring avgörande för att skydda känslig hälsoinformation.
Avidentifiering av datamängder är en viktig metod som gör det möjligt för forskare att använda avidentifierade hälsodata för analys samtidigt som patienters integritet bevaras. Avancerade tekniker som biomedicinsk semantisk indexering förbättrar ytterligare användbarheten och noggrannheten hos medicinska datamängder, vilket gör det enklare att organisera och hämta relevant information. Genom att prioritera både datakvalitet och säkerhet kan hälso- och sjukvårdsinrättningar främja förtroende, stödja efterlevnad och möjliggöra säker och effektiv användning av medicinska datamängder för forskning och innovation.
Accelerera dina Healthcare AI-projekt med Shaips premium, färdiga att använda medicinska datauppsättningar
Läkare och patientsamtal Dataset
Vår datauppsättning har ljudfiler med konversationer mellan läkare och patienter om deras hälsa och behandlingsplaner. Filerna omfattar 31 olika medicinska specialiteter.
Vad ingår?
- 257,977 XNUMX timmar äkta läkardikteringsljud för att träna sjukvårdens talmodeller
- Ljud från olika enheter som telefoner, digitala inspelare, talmikrofoner och smartphones
- Ljud och utskrifter med personlig information borttagen för att följa integritetslagstiftningen
CT SCAN Image Dataset
Vi erbjuder förstklassiga datauppsättningar för CT-skanningar för forskning och medicinsk diagnos. Vi har tusentals högkvalitativa bilder från riktiga patienter, bearbetade med de senaste teknikerna. Våra datauppsättningar hjälper läkare och forskare att bättre förstå olika hälsoproblem, såsom cancer, hjärnsjukdomar och hjärtsjukdomar.
Data indikerar att de vanligaste datortomografierna är av bröstet (6000) och huvudet (4350), med ett betydande antal skanningar som även utförs för buken, bäckenet och andra kroppsdelar. Tabellen avslöjar också att vissa specialiserade skanningar, såsom CT Covid HRCT och angio pulmonell, huvudsakligen utförs i Indien, Asien, Europa och andra.
Dataset för elektroniska hälsojournaler (EPJ).
Electronic Health Records (EHR) är digitala versioner av en patients medicinska historia. De inkluderar information som diagnoser, mediciner, behandlingsplaner, immuniseringsdatum, allergier, medicinska bilder (som CT-skanningar, MRI och röntgen), labbtester och mer.
Våra färdiga att använda EHR-dataset funktioner:
- Över 5.1 miljoner skivor och läkarljudfiler som spänner över 31 medicinska specialiteter
- Autentiska journaler idealiska för utbildning av klinisk NLP och andra dokument AI-modeller
- Metadata inklusive anonymiserat MRN, intagnings- och utskrivningsdatum, vistelsens längd, kön, patientklass, betalare, finansiell klass, stat, utskrivningsdisposition, ålder, DRG, DRG-beskrivning, återbetalning, AMLOS, GMLOS, risk för dödlighet, sjukdomens svårighetsgrad, grouper och sjukhusets postnummer
- Register som täcker alla patientklasser: slutenvård, öppenvård (klinisk, rehab, återkommande, kirurgisk dagvård) och akut
- Dokument med personligt identifierbar information (PII) redigerad, i enlighet med HIPAA Safe Harbor-riktlinjer
MRI-bilddataset
Vi levererar förstklassiga MRI-bilduppsättningar för att stödja medicinsk forskning och diagnos. Vår omfattande samling innehåller tusentals högupplösta bilder från faktiska patienter, alla bearbetade med banbrytande metoder. Genom att använda våra datauppsättningar kan vårdpersonal och forskare fördjupa sin förståelse för ett brett spektrum av medicinska tillstånd, vilket i slutändan leder till förbättrade patientresultat.
MRI-bilduppsättning av olika kroppsdelar, med ryggraden och hjärnan som har de högsta siffrorna på 5000 vardera. Uppgifterna är distribuerade över Indien, Centralasien och Europa samt regioner i Centralasien.
Dataset för röntgenbild
Bästa kvalitet röntgenbilddatauppsättningar för forskning och medicinsk diagnos. Vi har tusentals högupplösta bilder från riktiga patienter, bearbetade med de senaste teknikerna. Med Shaip kan du få tillgång till tillförlitlig medicinsk data för att förbättra din forskning och patientresultat.
Röntgendatafördelning över olika kroppsdelar, där bröstkorgen har det högsta antalet på 1000 i Centralasien. Nedre och övre extremiteter har totalt 850 vardera, fördelat mellan Centralasien och Centralasien och Europa.
Slutsats
Sammanfattningsvis är hälso- och sjukvårdsdata en ovärderlig resurs för att driva förbättringar av patientresultat, minska sjukvårdskostnader och främja både medicinsk och hälso- och sjukvårdsforskning. Genom att utnyttja olika källor till klinisk data – inklusive elektroniska patientjournaler, medicinsk avbildning och globala hälsodatabaser – kan dataforskare och forskare bygga kraftfulla maskininlärningsmodeller som förutsäger sjukdomsprogression och identifierar riskpatienter. Öppen åtkomst till dataplattformar och användningsprojekt ger ytterligare möjligheter att analysera sjukvårdskostnader och användning, vilket erbjuder värdefulla insikter som ligger till grund för policy och praxis.
Att säkerställa kvaliteten och säkerheten hos hälso- och sjukvårdsdataset är avgörande för att upprätthålla förtroende och uppnå tillförlitliga resultat. I takt med att hälso- och sjukvårdsbranschen fortsätter att anamma datadriven innovation kommer ansvarsfull användning av medicinska dataset att vara nyckeln till att öka hälso- och sjukvårdens jämlikhet, optimera hälso- och sjukvårdskostnader och -användning samt leverera bättre resultat för alla. Genom att prioritera tillgänglighet, datakvalitet och säkerhet kan vi frigöra den fulla potentialen hos hälso- och sjukvårdsdataset och forma en ljusare framtid för hälso- och sjukvårdsanalys och medicinsk forskning.
