Kiváló minőségű egészségügyi/orvosi adatok licence AI és ML modellekhez
Elkészült egészségügyi/orvosi adatkészletek az egészségügyi mesterségesintelligencia-projekt gyors beindításához
Csatlakoztassa azt az adatforrást, amelyet ma hiányolt
Orvosi és egészségügyi adatkészletek a gépi tanuláshoz
Orvos diktálási hangadatok
Az egészségügyi ellátásra vonatkozó azonosítatlan adatkészletünk 31 különböző, orvosok által diktált speciális audiofájlt tartalmaz, amelyek leírják a betegek klinikai állapotát és ellátási tervét az orvos-beteg klinikai környezetben való találkozása alapján.
Készült orvosi diktálási hangfájlok:
- 257,977 31 óra valós orvosi diktálási beszédadatkészlet XNUMX szakterületről az egészségügyi beszédmodellek képzéséhez
- Diktálás hangja különféle eszközökről, például telefonos diktálásról (54.3%), digitális felvevőről (24.9%), beszédmikrofonról (5.4%), okostelefonról (2.7%) és ismeretlen (12.7%).
- Személyazonosításra alkalmas, módosított hang- és átiratok, amelyek megfelelnek a Safe Harbor irányelveknek a HIPAA-nak megfelelően

Átírt egészségügyi feljegyzések
Az átírt egészségügyi feljegyzések az orvos és a páciens beszélgetésének átírására, az orvosi jelentések átírására és az orvosi értékelésre utalnak. Segít feltérképezni a páciens kórtörténetét a jövőbeli látogatásokhoz, és referenciapontként is szolgál az orvosok számára. Segít felmérni a beteg jelenlegi állapotát, és megfelelő kezelést javasol.
Készülékből átírt egészségügyi feljegyzések:
- 257,977 31 órányi valós orvosi diktálás átírása XNUMX szakterületről az egészségügyi beszédmodellek képzéséhez
- Átírt egészségügyi feljegyzések különféle munkatípusokból, mint például az operatív jelentés, az elbocsátási összefoglaló, a konzultációs feljegyzés, az elismerő megjegyzés, az orvosi feljegyzés, a klinikai feljegyzés, a radiológiai jelentés stb.
- Személyazonosításra alkalmas, módosított hang- és átiratok, amelyek megfelelnek a Safe Harbor irányelveknek a HIPAA-nak megfelelően
Elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR)
Az elektronikus egészségügyi nyilvántartások vagy EHR olyan orvosi feljegyzések, amelyek a páciens kórtörténetét, diagnózisait, felírásait, kezelési terveket, oltási vagy immunizálási dátumokat, allergiákat, radiológiai képeket (CT-vizsgálat, MRI, röntgen), laboratóriumi vizsgálatokat és egyebeket tartalmaznak.
Elkészült elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR):
- 5.1M + 31 különlegességgel rögzíti és orvos audio fájljait
- Valós, aranystandard orvosi feljegyzések a klinikai NLP és más dokumentum AI modellek képzéséhez
- Metaadat-információk, például MRN (anonimizált), felvételi dátum, elbocsátási dátum, tartózkodási napok hossza, nem, betegosztály, fizető, pénzügyi osztály, állam, elbocsátási rendelkezés, életkor, DRG, DRG leírás, $-visszatérítés, AMLOS, GMLOS, kockázat halálozás, betegség súlyossága, csoportosító, kórházi irányítószám stb.
- Egészségügyi feljegyzések az Egyesült Államok különböző államaiból és régióiból – északkeleti (46%), déli (9%), középnyugati (3%), nyugati (28%), egyéb (14%)
- Az összes érintett betegosztályhoz tartozó egészségügyi dokumentáció – fekvőbeteg, járóbeteg (klinikai, rehabilitációs, visszatérő, sebészeti nappali ellátás), sürgősségi.
- Az összes betegkorcsoporthoz tartozó kórlapok <10 év (7.9%), 11-20 év (5.7%), 21-30 év (10.9%), 31-40 év (11.7%), 41-50 év (10.4%) ), 51-60 év (13.8%), 61-70 év (16.1%), 71-80 év (13.3%), 81-90 év (7.8%), 90 év felett (2.4%)
- A betegek nemi aránya 46% (férfi) és 54% (nő)
- Személyazonosításra alkalmas információkkal módosított dokumentumok, amelyek megfelelnek a biztonságos adatkikötő irányelveinek a HIPAA-nak megfelelően
CT Scan képadatkészlet
Az orvosok a CT-s kép segítségével diagnosztizálják és észlelik a beteg testében fellépő kóros vagy normál állapotokat. A számítógépes képfeldolgozó diagnosztikában a CT-s kép kifinomult fázisokon megy keresztül, mint például a felvétel, a képjavítás, a fontos jellemzők kinyerése, az érdeklődési terület (ROI) azonosítása, az eredmény értelmezése stb.
A Shaip kiváló minőségű CT-vizsgálati képadatkészleteket biztosít a kutatáshoz és az orvosi diagnózishoz. Adatkészleteink több ezer, valódi betegektől gyűjtött és a legmodernebb technikákkal feldolgozott, nagy felbontású képet tartalmaznak. Ezeket az adatkészleteket arra tervezték, hogy segítsenek az egészségügyi szakembereknek és kutatóknak ismereteiket és ismereteiket a különféle egészségügyi állapotokról, beleértve a rákot, a neurológiai rendellenességeket és a szív- és érrendszeri betegségeket, javítsák.
MRI képadatkészlet
A számítógépes látásmodelleket úgy tervezték, hogy értelmes információkat nyerjenek digitális képekből és videókból. Lehetővé teszi az egészségügyi képadatok széles körű felhasználását a betegségek jobb diagnosztizálásához, kezeléséhez és előrejelzéséhez. A képsorozat, a textúra, a forma és a kontúrinformációk kontextusát, valamint a múltbeli ismereteket felhasználva 3D és 4D információkat állíthat elő, amelyek elősegítik az emberi megértést. A CT-vizsgálatokhoz hasonlóan az MRI-ket is használják a páciens testében fellépő kóros vagy normál állapotok diagnosztizálására és kimutatására (azaz a különböző testrészeken belüli betegségek vagy sérülések azonosítására).
A Shaip valódi betegektől származó kiváló minőségű MRI képadatkészleteket biztosít, amelyeket a legmodernebb technikákkal dolgoznak fel.
X-ray képadatkészlet
A röntgenvizsgálatot az objektum belső szerkezetének és integritásának ellenőrzésére használják. Röntgenfelvételek készíthetők a vizsgálandó objektumról különböző pozíciókban és különböző energiaszinteken, hogy diagnosztizálják és észleljék a páciens testében fellépő kóros állapotokat.
A Shaip kiváló minőségű röntgenkép-adatkészleteket biztosít a kutatáshoz és az orvosi diagnózishoz. Adatkészleteink több ezer, valódi betegektől gyűjtött és a legmodernebb technikákkal feldolgozott, nagy felbontású képet tartalmaznak. A Shaip segítségével megbízható és pontos orvosi adatokhoz férhet hozzá a kutatások fokozása és a betegek kimenetelének javítása érdekében.
Nem találja, amit keres?
Az összes adattípusról új, készen kapható orvosi adatkészleteket gyűjtenek
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy elengedje egészségügyi képzési adatgyűjtési aggályait
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
1. Mik azok az orvosi adatkészletek?
Az orvosi adatkészletek olyan egészségügyi adatokat tartalmaznak, mint az orvosok diktálta feljegyzések, átírt feljegyzések, elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR) és orvosi képek (CT, MRI, röntgen), amelyeket a mesterséges intelligencia modellek betanításához használnak.
2. Megfelelnek-e az adatok az egészségügyi előírásoknak?
Igen, az adathalmazok megfelelnek az egészségügyi előírásoknak, mint például a HIPAA és a GDPR, a biztonságos és etikus adatfelhasználás biztosítása érdekében.
3. Testreszabhatók-e az adathalmazok az adott igényekhez?
Igen, az adathalmazok testreszabhatók az adott szakterületek, demográfiai adatok, adatformátumok és projektkövetelmények alapján.
4. Hogyan működik a minőségbiztosítás ezeknél az adathalmazoknál?
Az adatok szigorú minőségellenőrzésen esnek át, beleértve a területi szakértők általi annotációkat is, a pontosság és a megbízhatóság biztosítása érdekében. Minden egyes adathalmazt úgy tervezünk, hogy megfeleljen az arany-standard követelményeinek.
5. Skálázhatóak ezek az adathalmazok nagyméretű AI/ML projektekhez?
Igen, az adathalmazok skálázhatók, hogy mind a kis, mind a nagy projektek követelményeinek megfeleljenek, beleértve több millió felvételt vagy órányi hanganyagot.
6. Integrálhatók-e ezek az adathalmazok a meglévő MI-modellekbe?
Igen, az adathalmazok használatra kész formátumokban (pl. JSON, CSV) érhetők el a meglévő AI és ML munkafolyamatokkal való zökkenőmentes integráció érdekében.
7. Mennyibe kerülnek az orvosi adatkészletek?
Az ár olyan tényezőktől függ, mint az adathalmaz típusa, a mennyiség, a testreszabás és a szállítási határidők. Árajánlatért kérjük, töltse ki a „Kapcsolat” űrlapot az igényeivel.
8. Mennyi idő alatt lehet leszállítani az adathalmazokat?
A szállítási határidők a projekt összetettségétől és az adathalmaz méretétől függően változnak, de a projekt határidejének betartása érdekében strukturáltak.
9. Miért fontosak az orvosi adathalmazok a mesterséges intelligencia/gépi tanulás (MI/ML) számára?
A kiváló minőségű orvosi adatkészletek elengedhetetlenek az MI-modellek betanításához a pontosság javítása, a feladatok automatizálása és az egészségügyi döntéshozatal javítása érdekében.