În lumea de astăzi, asistența medicală este din ce în ce mai mult susținută de învățarea automată (ML). De la prezicerea bolilor până la îmbunătățirea diagnosticării, ML transformă rezultatele în domeniul sănătății. Cu toate acestea, fiecare proiect ML începe cu o piatră de temelie: seturi de date de calitate.
În acest blog, am compilat seturi de date medicale gratuite și deschise din categorii precum asistență medicală generală, imagistică medicală, genomică și spitale. Indiferent dacă sunteți cercetător sau dezvoltator, aceste seturi de date vă vor ajuta să construiți modele medicale robuste și inovatoare.
Ce sunt seturile de date medicale?
Un set de date medicale sau din domeniul sănătății este o colecție de informații legate de sănătate, cum ar fi dosarele pacienților, rezultatele analizelor de laborator, imaginile medicale sau istoricul tratamentelor. Seturile de date medicale sunt adesea organizate în colecții de date, care sunt depozite organizate special concepute pentru cercetare, sănătate publică și utilizare clinică.
Aceste seturi de date sunt utilizate pentru a studia bolile, a îmbunătăți tratamentele și a dezvolta instrumente precum modelele de inteligență artificială pentru o mai bună diagnosticare și îngrijire. Multe seturi de date medicale conțin date anonimizate legate de sănătate, asigurând protejarea confidențialității pacientului, permițând în același timp cercetări și analize valoroase.
Acestea joacă un rol cheie în avansarea cercetării și îmbunătățirea rezultatelor pentru pacienți.
Importanța seturilor de date de asistență medicală pentru formarea modelului de învățare automată
Seturile de date medicale sunt colecții de informații despre pacienți, cum ar fi dosare medicale, diagnostice, tratamente, date genetice și detalii despre stilul de viață. Știința datelor joacă un rol crucial în analiza acestor seturi de date medicale, permițând cercetătorilor să descopere perspective și să stimuleze inovația în îngrijirea pacienților. Acestea sunt foarte importante în lumea de astăzi, unde inteligența artificială este utilizată din ce în ce mai mult. Iată de ce: Seturile de date de referință sunt esențiale pentru evaluarea și compararea performanței modelelor de învățare automată în domeniul sănătății.
[Citește și: De ce seturile de date din domeniul sănătății sunt importante în modelarea viitorului IA medicală]
Înțelegerea sănătății pacientului:
Seturile de date Medical Note oferă medicilor o imagine completă a stării de sănătate a pacientului. De exemplu, datele despre istoricul medical al unui pacient, medicamentele și stilul de viață pot ajuta la prezicerea dacă ar putea avea o boală cronică. Acest lucru le permite medicilor să intervină devreme și să facă un plan de tratament doar pentru acel pacient.
Sprijinirea cercetării medicale:
Studiind seturile de date medicale, cercetătorii medicali pot analiza modul în care sunt tratați pacienții cu cancer și cum se recuperează. Aceștia pot găsi tratamentele care funcționează cel mai bine în lumea reală. De exemplu, analizând probele tumorale din biobănci, cercetătorii analizează adesea expresia genelor și utilizează seturi de date legate de anumite tipuri de tumori și profiluri genetice pentru a înțelege progresia cancerului, precum și modul în care reacționează anumite mutații și proteine canceroase la diferite tratamente. Această abordare bazată pe date ajută la identificarea tendințelor care duc la rezultate mai bune pentru pacienți.
Diagnostic și tratament mai bun:
Instrumentele bazate pe inteligență artificială utilizează seturi de date de diagnostic medical, care pot include semne vitale precum ritmul cardiac și tensiunea arterială, pentru a descoperi tipare care ajută medicii să diagnosticheze și să trateze bolile mai eficient. În radiologie, inteligența artificială poate identifica rapid anomalii în scanări cu o precizie impresionantă, permițând detectarea mai timpurie a bolilor. Pe măsură ce aceste seturi de date continuă să evolueze, inovații precum... adnotarea imaginilor medicale rafinează în continuare procesele de diagnostic, iar includerea datelor demografice ale pacienților în aceste seturi de date ajută la adaptarea instrumentelor de diagnostic la populații diverse, ducând la rezultate mai bune în domeniul asistenței medicale pentru pacienți.
Sprijinirea inițiativelor de sănătate publică:
Imaginați-vă un oraș mic în care experții din domeniul sănătății au folosit seturi de date pentru a urmări o epidemie de gripă. Au analizat tiparele și au identificat zonele afectate. Cu aceste date, au inițiat campanii de vaccinare specifice și campanii de educație pentru sănătate. Această abordare bazată pe date a contribuit la limitarea răspândirii gripei. Seturi de date precum acestea sunt esențiale și pentru eforturile de control al bolilor și pentru monitorizarea tendințelor în nutriția copiilor în domeniul sănătății publice. Aceasta arată cum seturile de date privind sănătatea pot ghida și îmbunătăți în mod activ inițiativele de sănătate publică, urmărirea nutriției copiilor fiind o componentă critică a multor seturi de date privind sănătatea publică.
Surse de date clinice
Datele clinice formează coloana vertebrală a seturilor de date medicale moderne, oferind o colecție cuprinzătoare de informații care stimulează progresele în îngrijirea pacienților și cercetarea medicală. Aceste date provin dintr-o varietate de canale, inclusiv dosare medicale electronice (DES), imagistică medicală și secvențiere genomică. Organizația Mondială a Sănătății (OMS) gestionează un depozit global de date medicale, oferind acces la date clinice din sistemele de sănătate din întreaga lume. Această bogăție de date medicale permite cercetătorilor să efectueze analize medicale, descoperind informații valoroase despre tiparele bolilor, eficacitatea tratamentelor și rezultatele pacienților.
Seturi de date specializate, cum ar fi Inițiativa de Neuroimagistică a Boalei Alzheimer (ADNI) și Atlasul Genomului Cancerului (TCGA), îmbogățesc și mai mult peisajul prin oferirea de date clinice detaliate despre progresia bolii, markerii genetici și răspunsurile terapeutice. Aceste resurse sunt esențiale în dezvoltarea de modele de învățare automată care pot prezice rezultatele clinice, pot personaliza tratamentele și, în cele din urmă, pot îmbunătăți rezultatele pacienților, reducând în același timp costurile asistenței medicale. Prin valorificarea unei astfel de colecții cuprinzătoare de date clinice, industria medicală este mai bine echipată pentru a aborda provocările globale din domeniul sănătății și pentru a stimula inovația în cercetarea medicală.
[Citește și: Rolul seturilor de date medicale multimodale în promovarea cercetării AI]
Explorați 22 seturi de date deschise și gratuite pentru învățarea științelor medicale și a vieții
Seturile de date deschise sunt esențiale pentru ca orice model de învățare automată să funcționeze bine. Multe seturi de date deschise provin din baze de date mari din domeniul sănătății, administrate de institute naționale și organizații de servicii umane. Învățarea automată este deja utilizată în științele vieții, asistență medicală și medicină și dă rezultate excelente. Ajută la prezicerea bolilor și la înțelegerea modului în care acestea se răspândesc. Învățarea automată oferă, de asemenea, idei despre cum putem îngriji corespunzător persoanele bolnave, în vârstă și bolnave dintr-o comunitate. Fără seturi de date bune, aceste modele de învățare automată nu ar fi posibile.
Sănătate generală și publică:
- data.gov: Se concentrează pe date de asistență medicală orientate spre SUA, care pot fi căutate cu ușurință folosind mai mulți parametri. Seturile de date sunt concepute pentru a spori bunăstarea persoanelor care locuiesc în SUA; cu toate acestea, informațiile s-ar putea dovedi benefice și pentru alte seturi de formare în cercetare sau domenii suplimentare de sănătate publică.
- OMS: Oferă seturi de date centrate pe prioritățile globale de sănătate. Platforma încorporează o funcție de căutare ușor de utilizat și oferă informații valoroase alături de seturile de date pentru o înțelegere cuprinzătoare a subiectelor la îndemână.
- Re3Data: Oferă date care acoperă mai mult de 2,000 de subiecte de cercetare clasificate în mai multe arii largi. Deși nu toate seturile de date sunt libere accesibile, platforma indică în mod clar structura și permite o căutare ușoară pe baza unor factori precum taxele, cerințele de membru și restricțiile privind drepturile de autor.
- Baza de date a mortalității umane oferă acces la date despre ratele mortalității, cifrele populației și diverse statistici demografice și de sănătate pentru 35 de țări.
- CHDS: Seturile de date ale Studiilor privind sănătatea și dezvoltarea copilului au scopul de a investiga transmiterea intergenerațională a bolilor și a sănătății. Acesta cuprinde seturi de date pentru cercetarea nu numai a expresiei genomice, ci și a influenței factorilor sociali, de mediu și culturali asupra bolii și sănătății.
- Provocarea activității moleculare Merck: Prezintă seturi de date concepute pentru a promova aplicarea învățării automate în descoperirea medicamentelor prin simularea potențialelor interacțiuni între diferite combinații de molecule.
- 1000 genomilor proiect: Conține date de secvențiere de la 2,500 de indivizi din 26 de populații diferite, ceea ce îl face unul dintre cele mai mari depozite de genom accesibile. Această colaborare internațională poate fi accesată prin AWS. (Rețineți că granturile sunt disponibile pentru proiectele genomului.)
Seturi de date de imagini medicale pentru științe biologice, asistență medicală și medicină:
- Deschide Neuro: Ca platformă gratuită și deschisă, OpenNeuro partajează o gamă largă de imagini medicale, inclusiv date RMN, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL și PET. Cu 563 de seturi de date medicale care acoperă 19,187 de participanți, acesta servește ca o resursă de neprețuit pentru cercetători și profesioniștii din domeniul sănătății.
- Oază: Originar din seria de studii de imagistică cu acces deschis (OASIS), acest set de date se străduiește să ofere publicului date de neuroimagistă gratuit în beneficiul comunității științifice. Acesta cuprinde 1,098 de subiecți în 2,168 de sesiuni de MR și 1,608 de sesiuni PET, oferind o mulțime de informații pentru cercetători.
- Inițiativa de neuroimagini pentru boala Alzheimer: Inițiativa de neuroimagini pentru boala Alzheimer (ADNI) prezintă date culese de cercetători din întreaga lume care sunt dedicați definirii progresiei bolii Alzheimer. Setul de date include o colecție cuprinzătoare de imagini RMN și PET, informații genetice, teste cognitive și LCR și biomarkeri de sânge, facilitând o abordare cu mai multe fațete pentru înțelegerea acestei afecțiuni complexe.
- MIMIC-IIIO bază de date cuprinzătoare cu datele pacienților din secția de terapie intensivă, inclusiv rapoarte imagistice și informații clinice, este disponibilă prin intermediul MIMIC-III. Această resursă anonimizată susține cercetarea în terapie intensivă și modelarea predictivă.
- CheXpertPentru interpretarea automată a radiografiilor toracice, CheXpert oferă un set vast de date de peste 224,000 de imagini radiologice toracice cu etichete de incertitudine. Acesta joacă un rol crucial în cercetarea radiologică și detectarea bolilor.
- HAM10000Avansând cercetarea dermatologică și predicția cancerului de piele, HAM10000 oferă 10,000 de imagini dermatoscopice pentru detectarea leziunilor pigmentare ale pielii.
Seturi de date spital:
- Catalog de date furnizor: accesați și descărcați seturi de date complete ale furnizorilor în domenii, inclusiv facilități de dializă, cabinete medicale, servicii de sănătate la domiciliu, îngrijire în hospice, spitale, reabilitare pentru pacienți internați, spitale de îngrijire pe termen lung, case de bătrâni cu servicii de reabilitare, costuri pentru vizitele la cabinetul medicului și directoarele furnizorilor.
- Proiectul privind costurile și utilizarea asistenței medicale (HCUP): Această bază de date cuprinzătoare, la nivel național, a fost creată pentru a identifica, urmări și analiza tendințele naționale în utilizarea, accesul, tarifele, calitatea și rezultatele asistenței medicale. Fiecare set de date medicale din cadrul HCUP conține informații la nivel de întâlnire cu privire la toate șederii pacienților, vizitele la departamentele de urgență și operațiile ambulatorie din spitalele din SUA, oferind o mulțime de date pentru cercetători și factorii de decizie.
- Baza de date MIMIC Critical Care: Dezvoltat de MIT în scopul fiziologiei computaționale, acest set de date medicale disponibile în mod deschis cuprinde date de sănătate de-identificate de la peste 40,000 de pacienți de îngrijiri critice. Setul de date MIMIC servește ca o resursă valoroasă pentru cercetătorii care studiază îngrijirea critică și dezvoltă noi metode de calcul.
Seturi de date despre cancer:
- Imagini medicale CT: Conceput pentru a facilita metode alternative de examinare a tendințelor în datele imaginilor CT, acest set de date prezintă scanări CT ale pacienților cu cancer, concentrându-se pe factori precum contrastul, modalitatea și vârsta pacientului. Cercetătorii pot folosi aceste date pentru a dezvolta noi tehnici de imagistică și pentru a analiza modele în diagnosticul și tratamentul cancerului.
- Colaborarea internațională pentru raportarea cancerului (ICCR)Seturile de date medicale din cadrul ICCR au fost dezvoltate și furnizate pentru a promova o abordare bazată pe dovezi a raportării cancerului la nivel mondial. Prin standardizarea raportării cancerului, ICCR își propune să îmbunătățească calitatea și comparabilitatea datelor privind cancerul între instituții și țări.
- SEER Incidența cancerului: furnizate de guvernul SUA, aceste date despre cancer sunt segmentate folosind distincții demografice de bază, cum ar fi rasa, sexul și vârsta. Setul de date SEER permite cercetătorilor să investigheze incidența cancerului și ratele de supraviețuire în diferite subgrupuri de populație, informând inițiativele de sănătate publică și prioritățile de cercetare.
- Set de date despre cancerul pulmonar: Acest set de date gratuit conține informații despre cazurile de cancer pulmonar care datează din 1995. Cercetătorii pot folosi aceste date pentru a studia tendințele pe termen lung în ceea ce privește incidența, tratamentul și rezultatele cancerului pulmonar, precum și pentru a dezvolta noi instrumente de diagnostic și prognostic.
Resurse suplimentare pentru datele de sănătate:
- Kaggle: Un depozit versatil de seturi de date – Kaggle rămâne o platformă remarcabilă pentru o gamă largă de seturi de date, care nu se limitează la sectorul asistenței medicale. Ideal pentru cei care se ramifică în diverse subiecte sau au nevoie de seturi de date diverse pentru formarea modelelor, Kaggle este o resursă de preferat.
- Subreddit: O comoară condusă de comunitate – Discuțiile subreddit potrivite pot fi o mină de aur pentru seturile de date deschise. Pentru interogări de nișă sau specifice care nu sunt abordate de seturile de date publice, comunitatea Reddit ar putea deține răspunsul.
Avantajele și dezavantajele platformelor de date cu acces deschis
Platformele de date cu acces deschis oferă resurse neprețuite pentru cercetători, încurajând inovația, colaborarea și accesul eficient din punct de vedere al costurilor la datele medicale. Cu toate acestea, provocări precum problemele de calitate a datelor, preocupările legate de confidențialitate și barierele tehnice le pot limita eficacitatea. Echilibrarea acestor avantaje și dezavantaje este esențială pentru maximizarea potențialului lor în impulsionarea progreselor în cercetarea medicală.
| Pro | Contra |
|---|---|
| AccesibilitateSeturile de date disponibile gratuit facilitează accesul cercetătorilor și specialiștilor în date la informații valoroase. | Probleme de calitate a datelorSeturile de date cu acces deschis pot fi lipsite de standardizare sau pot conține date incomplete sau învechite. |
| ColaborareÎncurajează colaborarea interdisciplinară și interindustrială în cercetare și inovare. | Preocupările legate de confidențialitateChiar și seturile de date anonimizate pot prezenta riscuri de reidentificare a informațiilor sensibile. |
| InovațieImpulsionează dezvoltarea de modele și instrumente de învățare automată pentru analiza și cercetarea în domeniul sănătății. | Domeniu de aplicare limitatEste posibil ca unele seturi de date să nu reprezinte populații diverse sau să nu acopere toate domeniile necesare din domeniul sănătății. |
| Cost-eficientePermite economii de costuri prin furnizarea de resurse gratuite, eliminând nevoia de date proprietare costisitoare. | Suprautilizarea datelor sinteticeBaza excesivă pe date sintetice ar putea duce la inexactități sau erori în modele. |
| Impartasire de cunostintePromovează transparența și accelerează diseminarea rezultatelor cercetării. | Bariere tehniceAccesarea și analizarea unor seturi mari de date poate necesita abilități și resurse tehnice avansate. |
Calitatea și securitatea datelor în seturile de date medicale
Menținerea unor standarde ridicate de calitate și securitate a datelor este esențială atunci când se lucrează cu seturi de date medicale. Asigurarea calității datelor implică procese riguroase de validare și curățare pentru a elimina erorile și inconsecvențele, ceea ce este esențial pentru producerea unor rezultate fiabile ale cercetării. În ceea ce privește securitatea, măsuri robuste, cum ar fi criptarea, controalele de acces și stocarea securizată, sunt esențiale pentru protejarea informațiilor sensibile din domeniul sănătății.
Deidentificarea seturilor de date este o practică esențială, permițând cercetătorilor să utilizeze date medicale anonimizate pentru analize, păstrând în același timp confidențialitatea pacienților. Tehnicile avansate, precum indexarea semantică biomedicală, îmbunătățesc și mai mult utilizabilitatea și acuratețea seturilor de date medicale, facilitând organizarea și recuperarea informațiilor relevante. Prin prioritizarea atât a calității, cât și a securității datelor, instituțiile medicale pot promova încrederea, pot sprijini conformitatea și pot permite utilizarea sigură și eficientă a seturilor de date medicale pentru cercetare și inovare.
Accelerează-ți proiectele de inteligență artificială în domeniul sănătății cu seturile de date medicale premium de la Shaip, gata de utilizare
Set de date privind conversațiile medicului și pacientului
Setul nostru de date conține fișiere audio ale conversațiilor dintre medici și pacienți cu privire la sănătatea și planurile lor de tratament. Dosarele acoperă 31 de specialități medicale diferite.
Ce este inclus?
- 257,977 de ore de dictare audio a unui doctor real pentru a antrena modele de vorbire pentru asistență medicală
- Audio de la diverse dispozitive, cum ar fi telefoane, recordere digitale, microfoane de vorbire și smartphone-uri
- Audio și transcrieri cu informații personale eliminate pentru a respecta legile de confidențialitate
Set de date de imagine CT SCAN
Oferim seturi de imagini de scanare CT de top pentru cercetare și diagnosticare medicală. Avem mii de imagini de înaltă calitate de la pacienți reali, procesate folosind cele mai noi tehnici. Seturile noastre de date ajută medicii și cercetătorii să înțeleagă mai bine diverse probleme de sănătate, cum ar fi cancerul, tulburările cerebrale și bolile de inimă.
Datele indică faptul că cele mai frecvente scanări CT sunt ale toracelui (6000) și ale capului (4350), cu un număr semnificativ de scanări efectuate și pentru abdomen, pelvis și alte părți ale corpului. Tabelul arată, de asemenea, că anumite scanări specializate, cum ar fi CT Covid HRCT și angio pulmonare, sunt efectuate în principal în India, Asia, Europa și altele.
Setul de date înregistrări electronice de sănătate (EHR).
Evidențele electronice de sănătate (EHR) sunt versiuni digitale ale istoricului medical al unui pacient. Acestea includ informații precum diagnostice, medicamente, planuri de tratament, date de imunizare, alergii, imagini medicale (cum ar fi scanări CT, RMN și raze X), teste de laborator și multe altele.
Caracteristicile setului nostru de date EHR gata de utilizat:
- Peste 5.1 milioane de înregistrări și fișiere audio ale medicului care acoperă 31 de specialități medicale
- Fișe medicale autentice, ideale pentru antrenamentul Clinical NLP și alte modele Document AI
- Metadate, inclusiv MRN anonimizat, datele de admitere și de externare, durata șederii, sexul, clasa pacientului, plătitorul, clasa financiară, starea, dispozițiile de externare, vârsta, DRG, descrierea DRG, rambursare, AMLOS, GMLOS, riscul de mortalitate, severitatea bolii, grupul și codul poștal al spitalului
- Înregistrări care acoperă toate clasele de pacienți: pacienți internați, ambulatori (clinic, de dezintoxicare, recurent, de îngrijire chirurgicală de zi) și de urgență
- Documente cu informații de identificare personală (PII) redactate, respectând regulile HIPAA Safe Harbor
Setul de date pentru imagini RMN
Oferim seturi de date de imagini RMN premium pentru a sprijini cercetarea și diagnosticul medical. Colecția noastră extinsă include mii de imagini de înaltă rezoluție de la pacienți reali, toate procesate folosind metode de ultimă oră. Utilizând seturile noastre de date, profesioniștii din domeniul sănătății și cercetătorii își pot aprofunda înțelegerea unei game largi de afecțiuni medicale, conducând în cele din urmă la rezultate îmbunătățite pentru pacient.
Setul de date de imagini RMN ale diferitelor părți ale corpului, coloana vertebrală și creierul având cele mai mari numărări, 5000 fiecare. Datele sunt distribuite în India, Asia Centrală și Europa și regiunile din Asia Centrală.
Set de date pentru imagini cu raze X
Seturi de date cu raze X de cea mai bună calitate pentru cercetare și diagnosticare medicală. Avem mii de imagini de înaltă rezoluție de la pacienți reali, procesate folosind cele mai noi tehnici. Cu Shaip, puteți accesa date medicale de încredere pentru a vă îmbunătăți cercetările și rezultatele pacienților.
Distribuția setului de date cu raze X în diferite părți ale corpului, pieptul având cel mai mare număr de 1000 în Asia Centrală. Extremitățile inferioare și superioare au un număr total de 850 fiecare, distribuite între regiunile Asia Centrală și Asia Centrală și Europa.
Concluzie
În concluzie, seturile de date medicale reprezintă o resursă neprețuită pentru îmbunătățirea rezultatelor pacienților, reducerea costurilor asistenței medicale și avansarea cercetării medicale și a celei medicale. Prin valorificarea unor surse diverse de date clinice - inclusiv dosare medicale electronice, imagistică medicală și depozite medicale globale - oamenii de știință și cercetătorii din domeniul datelor pot construi modele puternice de învățare automată care prezic progresia bolii și identifică pacienții cu risc. Platformele de date cu acces deschis și proiectele de utilizare oferă oportunități suplimentare de analiză a costurilor și utilizării asistenței medicale, oferind informații valoroase care informează politicile și practica.
Asigurarea calității și securității seturilor de date medicale este esențială pentru menținerea încrederii și obținerea unor rezultate fiabile. Pe măsură ce industria medicală continuă să adopte inovația bazată pe date, utilizarea responsabilă a seturilor de date medicale va fi esențială pentru îmbunătățirea echității în sănătate, optimizarea costurilor și utilizării asistenței medicale și obținerea unor rezultate mai bune pentru toți. Prin prioritizarea accesibilității, calității datelor și securității, putem debloca întregul potențial al seturilor de date medicale și putem contura un viitor mai luminos pentru analiza medicală și cercetarea medicală.
