Bästa Open Source Healthcare-dataset för maskininlärningsprojekt

• Det globala sjukvårdssystemet producerar dagligen enorma mängder medicinsk data, som har potential att användas för maskininlärningstillämpningar. Inom alla branscher betraktas data som en värdefull tillgång som gör det möjligt för företag att få en konkurrensfördel, och sjukvårdssektorn är inte annorlunda.

Den här artikeln kommer kortfattat att ta upp de hinder som uppstår när man hanterar medicinska data och ger en sammanfattning av allmänt tillgängliga datauppsättningar för hälsovård.

Vikten av hälsodataset

Sjukvårdsdatauppsättningar är samlingar av patientinformation, såsom journaler, diagnoser, behandlingar, genetiska data och livsstilsdetaljer. De är mycket viktiga i dagens värld, där AI används mer och mer. Här är varför:

Förstå patientens hälsa:

Sjukvårdsdatauppsättningar 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 vårddatauppsättningar kan medicinska forskare titta på 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 och patientbehandlingshistorik kan forskare lära sig hur specifika mutationer och cancerproteiner reagerar på olika behandlingar. Detta datadrivna tillvägagångssätt hjälper till att hitta trender som leder till bättre patientresultat.

Bättre diagnos och behandling:

Läkare använder AI-verktyg för att titta på vårddatauppsättningar och hitta viktiga mönster. Detta hjälper dem att diagnostisera och behandla sjukdomar bättre. Inom radiologi kan AI hitta problem vid skanningar snabbare och mer exakt än människor. Detta innebär att läkare kan hitta sjukdomar tidigare och påbörja rätt behandling tidigare. Medicinsk bildkommentar kan leda till snabbare och bättre diagnos, vilket förbättrar patienternas hälsa.

Hjälpa folkhälsoinitiativ:

Föreställ dig en liten stad där sjukvårdsexperter använde datauppsättningar för att spåra ett influensautbrott. De tittade på mönster och hittade de områden som var drabbade. Med dessa uppgifter startade de riktade vaccinationskampanjer och hälsoutbildningskampanjer. Detta datadrivna tillvägagångssätt hjälpte till att bekämpa influensan. Den visar hur datauppsättningar inom sjukvården aktivt kan vägleda och förbättra folkhälsoinitiativ.

Medicinska datauppsättningar med öppen källkod för maskininlärning

Öppna datauppsättningar är avgörande för att alla maskininlärningsmodeller ska fungera bra. Maskininlärning används redan inom biovetenskap, hälsovård 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 sjuka människor i ett samhälle. Utan bra datauppsättningar 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.)

Bilddatauppsättningar för livsvetenskap, hälsovård 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.

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 strategi för cancerrapportering över hela världen. Genom att standardisera cancerrapporteringen 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.

Accelerera dina Healthcare AI-projekt med Shaips premium, färdiga att använda medicinska datauppsättningar