Electronic Health Records (EHR) Dataset för AI & ML-projekt
Off-the-shelf Electronic Health Records (EHR) Dataset för att komma igång med ditt Healthcare AI-projekt.
Anslut datakällan du har saknat idag
Hitta rätt EHR-data (Electronic Health Records) för din AI för din sjukvård
Förbättra dina maskininlärningsmodeller med klassens bästa träningsdata. Electronic Health Records eller EHR är journaler som innehåller patientens medicinska historia, diagnoser, recept, behandlingsplaner, vaccinations- eller immuniseringsdatum, allergier, röntgenbilder (CT-skanning, MRI, röntgen) och laboratorietester med mera. Vår standarddatakatalog gör det enkelt för dig att få medicinsk utbildningsdata som du kan lita på.
Off-the-shelf Electronic Health Records (EHR):
- 5.1M + registrerar och läkarens ljudfiler i 31 specialiteter
- Verkliga journaler med guldstandard för att träna Clinical NLP och andra Document AI-modeller
- Metadatainformation som MRN (Anonymiserad), Antagningsdatum, Utskrivningsdatum, Vistelsedagars längd, Kön, Patientklass, Betalare, Finansiell Klass, Stat, Utskrivningsdisposition, Ålder, DRG, DRG Beskrivning, $-ersättning, AMLOS, GMLOS, Risk för dödlighet, sjukdomens svårighetsgrad, Grouper, sjukhusets postnummer, etc.
- Medicinska journaler från olika delstater och regioner i USA - North East (46%), South (9%), Mellanvästern (3%), West (28%), Övriga (14%)
- Medicinska journaler som tillhör alla patientklasser som omfattas - slutenvård, öppenvård (klinisk, rehab, återkommande, kirurgisk dagvård), akut.
- Medicinska journaler tillhörande alla patientåldersgrupper <10 år (7.9%), 11-20 år (5.7%), 21-30 år (10.9%), 31-40 år (11.7%), 41-50 år (10.4% ), 51-60 år (13.8%), 61-70 år (16.1%), 71-80 år (13.3%), 81-90 år (7.8%), 90+ år (2.4%)
- Patienternas könsförhållande på 46 % (man) och 54 % (kvinna)
- PII-redigerade dokument som följer Safe Harbor-riktlinjerna i enlighet med HIPAA
EHR-data efter plats
| Plats | Textdokument |
|---|---|
| Nordost | 4,473,573 |
| Söder | 1,801,716 |
| Mellanväst | 781,701 |
| väster | 1,509,109 |
EHR-data efter större diagnoskategori
| EHR-data efter större diagnoskategori | Textdokument |
|---|---|
| Användning av alkohol / droger och organiska psykiska störningar orsakade av alkohol / droger | 48,717 |
Totalt inklusive allt (ärenden med och utan MDC-kategori) | 8,566,687 |
| Fall utan ersättning genereras (MDC anges inte) | 790,697 |
| Öppenvårdsfall (MDC ej specificerat) | 1,980,606 |
| Fodral som använder en specialgrupp som 3M (MDC ej specificerad) | 1,619,682 |
| Totalt med MDC | 4,175,702 |
| Alkohol/droganvändning eller inducerade psykiska störningar | 48,717 |
| Burns | 444 |
| Ögat | 3,549 |
| Manligt reproduktionssystem | 9,230 |
| Infektioner av humant immunbristvirus | 12,422 |
| Myeloproliferativa sjukdomar och störningar, dåligt differentierade tumörer | 15,620 |
| Faktorer som påverkar hälsostatus och andra kontakter med hälsovårdstjänster | 21,294 |
| Fortplantningssystem för kvinnor | 17,010 |
| Öra, näsa, mun och hals | 22,987 |
| Flera betydande traumer | 27,902 |
| Cirkulationssystemet | 589,730 |
| Blod, blodbildande organ, immunologiska störningar | 48,990 |
| Skador, förgiftningar och toxiska effekter av droger | 64,097 |
| Hud, subkutan vävnad och bröst | 89,577 |
| Lever och gallvägar | 127,172 |
| Endokrina, näringsmässiga och metabola sjukdomar och störningar | 142,808 |
| Nyfödda och andra nyfödda med tillstånd som härrör från den perinatala perioden | 163,605 |
| Graviditet, förlossning och Puerperium | 165,303 |
| Njurar och urinvägar | 209,561 |
| Psykiska sjukdomar och störningar | 282,501 |
| Nervsystem | 316,243 |
| Matsmältningssystemet | 346,369 |
| Muskuloskeletala systemet och bindväv | 329,344 |
| ANDNINGSVÄGAR | 561,983 |
| Smittsamma och parasitära sjukdomar | 559,244 |
Vi hanterar alla typer av datalicenser, dvs. text, ljud, video eller bild. Datauppsättningarna består av medicinska datauppsättningar för ML: Läkardikteringsdatauppsättning, läkares kliniska anteckningar, medicinska konversationsdatauppsättningar, medicinska transkriptionsdatauppsättningar, läkare-patientsamtal, medicinska textdata, medicinska bilder – CT-skanning, MRI, ultraljud (insamlade grund anpassade krav) .
Verkliga tillämpningar av EHR-datauppsättningar inom AI/ML
- Sjukdomsprediktion och diagnosTräna AI-modeller för att förutsäga sjukdomar som diabetes, cancer och hjärt-kärlsjukdomar.
- Kliniskt beslutsstödFörbättra beslutsfattandet genom att förse AI-system med omfattande patienthistorik och laboratorieresultat.
- Personlig medicinAnvänd demografiska data och diagnosdata för att rekommendera personliga behandlingsplaner.
- Hälso- och sjukvårdsautomationAutomatisera administrativa uppgifter som mötesbokning eller fakturering med NLP-drivna verktyg som är tränade på elektroniska patientjournaler.
Varför välja Shaip för EHR-datauppsättningar?
Expert arbetskraft
Skickliga yrkesmän säkerställer noggrann och högkvalitativ dataannotering.
Regelefterlevnad
Helt avidentifierade datamängder som följer HIPAA och GDPR.
Anpassningsbara lösningar
Skräddarsydda datamängder baserade på demografi, specialiteter eller regioner.
konkurrenskraftig prissättning
Kostnadseffektiva lösningar levererade utan att kompromissa med kvaliteten.
Biasfri data
Strikta protokoll eliminerar partiskhet och säkerställer tillförlitliga AI-resultat.
Snabb och exakt
Strömlinjeformade processer säkerställer snabb leverans av mångsidig, högkvalitativ data.
Tillgänglighet & leverans
Hög nätverksupptid och leverans i tid av data, tjänster och lösningar.
Global arbetskraft
Med en pool av resurser på land och till havs kan vi bygga och skala team efter behov för olika användningsfall.
Människor, process och plattform
Med kombinationen av en global arbetsstyrka, robust plattform och operativa processer designade av 6 sigma svarta bälten, hjälper Shaip till att lansera de mest utmanande AI-initiativen.
Hittar du inte det du letar efter?
Nya medicinska datauppsättningar från hyllan samlas in för alla datatyper
Kontakta oss nu för att släppa dina bekymmer för insamling av data för hälsoträning
Vanliga frågor (FAQ)
1. Vad används EHR-datauppsättningar till inom AI?
EHR-datamängder används för att träna AI-modeller för sjukdomsförutsägelse, kliniskt beslutsfattande och personliga behandlingar.
2. Hur används elektroniska patientjournaler (EPR) i AI/ML-projekt?
EHR-data används för att träna AI-modeller för kliniskt beslutsstöd, sjukdomsförutsägelse, personlig behandlingsplanering och automatisering av hälso- och sjukvården.
3. Avidentifieras EHR-data?
Ja, all EHR-data avidentifieras för att ta bort personligt identifierbar information (PII) och följa integritetsreglerna.
4. Vilka är de viktigaste komponenterna i elektroniska patientjournaler?
EHR-data innehåller detaljer som patientdemografi, sjukdomshistoria, diagnoser, behandlingsplaner, laboratorietestresultat, röntgenbilder (t.ex. datortomografi, magnetkameraundersökning, röntgen), recept och vaccinationsjournaler.
5. Överensstämmer uppgifterna med HIPAA och andra bestämmelser?
Ja, informationen följer HIPAA, GDPR och andra globala integritetsstandarder för att säkerställa säker och etisk användning.
6. Kan EHR-datauppsättningar anpassas?
Ja, datamängder kan skräddarsys baserat på specifika medicinska specialiteter, regioner, patientdemografi eller projektkrav.
7. Kan data integreras i mina AI-modeller?
Ja, datamängderna tillhandahålls i standardformat (t.ex. JSON, CSV) för enkel integration i AI- och ML-arbetsflöden.
8. Hur säkerställs datakvaliteten?
Data genomgår rigorösa validerings- och kvalitetskontroller för att säkerställa noggrannhet, konsekvens och tillförlitlighet.
9. Vad kostar EHR-dataset?
Kostnaderna beror på faktorer som datavolym, anpassning och projektets omfattning. Vi ber dig att fylla i formuläret "Kontakta oss" med dina önskemål för att få den bästa offerten.
10. Vilka är leveranstiderna för elektroniska patientjournaler?
Leveranstider varierar beroende på projektets storlek och komplexitet men är utformade för att uppfylla överenskomna deadlines.
11. Hur kan EHR-datauppsättningar förbättra AI-lösningar inom hälso- och sjukvården?
EHR-datauppsättningar gör det möjligt för AI-system att ge bättre diagnostik, prediktiva insikter och personlig behandling, vilket förbättrar patientresultat och vårdeffektivitet.
12. Kan jag få anpassade EHR-datauppsättningar?
Ja, Shaip erbjuder skräddarsydda EHR-datauppsättningar baserade på specialitet, åldersgrupp, geografi eller projektkrav.