In de huidige wereld wordt de gezondheidszorg steeds meer aangestuurd door machine learning (ML). Van het voorspellen van ziekten tot het verbeteren van diagnostiek, ML transformeert de resultaten in de zorg. Elk ML-project begint echter met één hoeksteen: hoogwaardige datasets.
In deze blog hebben we gratis en open medische datasets verzameld in categorieën zoals algemene gezondheidszorg, medische beeldvorming, genomica en ziekenhuiszorg. Of u nu onderzoeker of ontwikkelaar bent, deze datasets helpen u bij het bouwen van robuuste en innovatieve zorgmodellen.
Wat zijn datasets voor de gezondheidszorg?
Een dataset voor gezondheidszorg of medische gegevens is een verzameling gezondheidsgerelateerde informatie, zoals patiëntendossiers, laboratoriumresultaten, medische beelden of behandelgeschiedenissen. Datasets voor gezondheidszorg zijn vaak georganiseerd in datacollecties, die zorgvuldig samengestelde opslagplaatsen zijn voor onderzoek, volksgezondheid en klinisch gebruik.
Deze datasets worden gebruikt om ziekten te bestuderen, behandelingen te verbeteren en tools zoals AI-modellen te ontwikkelen voor betere diagnose en zorg. Veel datasets in de gezondheidszorg bevatten geanonimiseerde gezondheidsgerelateerde gegevens, waardoor de privacy van patiënten wordt beschermd en waardevol onderzoek en analyses mogelijk blijven.
Zij spelen een belangrijke rol bij het bevorderen van onderzoek en het verbeteren van patiëntresultaten.
Het belang van datasets voor de gezondheidszorg voor het trainen van uw machine learning-model
Datasets voor de gezondheidszorg zijn verzamelingen patiëntgegevens, zoals medische dossiers, diagnoses, behandelingen, genetische gegevens en informatie over levensstijl. Datawetenschap speelt een cruciale rol bij de analyse van deze datasets voor de gezondheidszorg, waardoor onderzoekers inzichten kunnen ontdekken en innovatie in de patiëntenzorg kunnen stimuleren. Ze zijn van groot belang in de wereld van vandaag, waar AI steeds meer wordt gebruikt. Dit is waarom: benchmarkdatasets zijn essentieel voor het evalueren en vergelijken van de prestaties van machine learning-modellen in de gezondheidszorg.
[Lees ook: Waarom datasets in de gezondheidszorg belangrijk zijn bij het vormgeven van de toekomst van medische AI]
De gezondheid van patiënten begrijpen:
Medical Note-datasets geven artsen een volledig beeld van de gezondheid van een patiënt. Gegevens over de medische geschiedenis, medicijnen en levensstijl van een patiënt kunnen bijvoorbeeld helpen voorspellen of ze een chronische ziekte kunnen krijgen. Hierdoor kunnen artsen vroeg ingrijpen en een behandelplan maken dat speciaal is bedoeld voor die patiënt.
Medisch onderzoek helpen:
Door datasets over gezondheidszorg te bestuderen, kunnen medisch onderzoekers bekijken hoe kankerpatiënten worden behandeld en hoe ze herstellen. Ze kunnen de behandelingen vinden die het beste werken in de praktijk. Door bijvoorbeeld tumormonsters in biobanken te bekijken, analyseren onderzoekers vaak de genexpressie en gebruiken ze datasets met betrekking tot specifieke tumortypen en genprofielen om de progressie van kanker te begrijpen, evenals hoe specifieke mutaties en kankereiwitten reageren op verschillende behandelingen. Deze datagedreven aanpak helpt trends te ontdekken die leiden tot betere patiëntresultaten.
Betere diagnose en behandeling:
AI-gestuurde tools gebruiken datasets voor medische diagnose, waaronder vitale functies zoals hartslag en bloeddruk, om patronen te ontdekken die artsen helpen bij het effectiever diagnosticeren en behandelen van ziekten. In de radiologie kan AI snel en met indrukwekkende nauwkeurigheid afwijkingen in scans identificeren, wat leidt tot een eerdere detectie van ziekten. Naarmate deze datasets zich verder ontwikkelen, komen innovaties zoals medische beeldannotatie diagnostische processen verder verfijnen en door patiëntdemografie in deze datasets op te nemen, kunnen we diagnostische hulpmiddelen beter afstemmen op diverse populaties. Dit leidt tot betere resultaten in de gezondheidszorg voor patiënten.
Ondersteuning van volksgezondheidsinitiatieven:
Stel je een klein stadje voor waar gezondheidsexperts datasets gebruikten om een griepepidemie te volgen. Ze keken naar patronen en vonden de getroffen gebieden. Met deze data startten ze gerichte vaccinatiecampagnes en gezondheidsvoorlichtingscampagnes. Deze datagedreven aanpak hielp de griep in te dammen. Datasets zoals deze zijn ook essentieel voor ziektebestrijding en het monitoren van trends in de voedingsgewoonten van kinderen in de volksgezondheid. Het laat zien hoe datasets in de gezondheidszorg actief kunnen bijdragen aan en bijdragen aan de verbetering van initiatieven op het gebied van de volksgezondheid, waarbij het volgen van de voedingsgewoonten van kinderen een cruciaal onderdeel is van veel datasets in de volksgezondheid.
Bronnen van klinische gegevens
Klinische data vormen de ruggengraat van moderne datasets in de gezondheidszorg en bieden een uitgebreide verzameling informatie die vooruitgang in patiëntenzorg en medisch onderzoek stimuleert. Deze data zijn afkomstig uit verschillende kanalen, waaronder elektronische patiëntendossiers (EPD's), medische beeldvorming en genomische sequentieanalyse. De Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) beheert een wereldwijde databank voor gezondheidsgegevens die toegang biedt tot klinische data van zorgsystemen wereldwijd. Deze schat aan gezondheidsgegevens stelt onderzoekers in staat om analyses uit te voeren op het gebied van gezondheidszorg en waardevolle inzichten te verkrijgen in ziektepatronen, de effectiviteit van behandelingen en patiëntresultaten.
Gespecialiseerde datasets, zoals het Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) en The Cancer Genome Atlas (TCGA), verrijken het landschap verder door gedetailleerde klinische gegevens te bieden over ziekteprogressie, genetische markers en therapeutische reacties. Deze bronnen spelen een essentiële rol bij de ontwikkeling van machine learning-modellen die klinische uitkomsten kunnen voorspellen, behandelingen kunnen personaliseren en uiteindelijk de patiëntresultaten kunnen verbeteren, terwijl tegelijkertijd de zorgkosten worden verlaagd. Door gebruik te maken van een dergelijke uitgebreide verzameling klinische data is de gezondheidszorg beter toegerust om wereldwijde gezondheidsuitdagingen aan te pakken en innovatie in medisch onderzoek te stimuleren.
[Lees ook: De rol van multimodale medische datasets bij het bevorderen van AI-onderzoek]
Ontdek 22 open en gratis datasets voor medisch en levenswetenschappelijk leren
Open datasets zijn essentieel voor de goede werking van elk machine learning-model. Veel open datasets zijn afkomstig uit grote databases in de gezondheidszorg die worden beheerd door nationale instituten en organisaties voor maatschappelijke dienstverlening. Machine learning wordt al gebruikt in de life sciences, gezondheidszorg en geneeskunde, en levert uitstekende resultaten op. Het helpt ziekten te voorspellen en te begrijpen hoe ze zich verspreiden. Machine learning biedt ook ideeën over hoe we zieke, oudere en zieke mensen in een gemeenschap goed kunnen verzorgen. Zonder goede datasets zouden deze machine learning-modellen niet mogelijk zijn.
Algemene en volksgezondheid:
- data.gov: Richt zich op VS-georiënteerde gezondheidszorggegevens die eenvoudig kunnen worden doorzocht met behulp van meerdere parameters. De datasets zijn ontworpen om het welzijn van individuen die in de VS wonen te verbeteren; de informatie zou echter ook nuttig kunnen zijn voor andere trainingspakketten op het gebied van onderzoek of aanvullende volksgezondheidsdomeinen.
- WIE: Biedt datasets rond mondiale gezondheidsprioriteiten. Het platform bevat een gebruiksvriendelijke zoekfunctie en biedt naast de datasets waardevolle inzichten voor een uitgebreid inzicht in de betreffende onderwerpen.
- Re3Data: Biedt gegevens over meer dan 2,000 onderzoeksonderwerpen, onderverdeeld in verschillende brede gebieden. Hoewel niet alle datasets vrij toegankelijk zijn, geeft het platform duidelijk de structuur aan en maakt het eenvoudig zoeken mogelijk op basis van factoren zoals kosten, lidmaatschapsvereisten en auteursrechtbeperkingen.
- Database met menselijke sterfte biedt toegang tot gegevens over sterftecijfers, bevolkingscijfers en diverse gezondheids- en demografische statistieken voor 35 landen.
- CHDS: De datasets van Child Health and Development Studies zijn bedoeld om de intergenerationele overdracht van ziekten en gezondheid te onderzoeken. Het omvat datasets voor het onderzoeken van niet alleen genomische expressie, maar ook de invloed van sociale, ecologische en culturele factoren op ziekte en gezondheid.
- Merck Moleculaire Activiteitsuitdaging: Presenteert datasets die zijn ontworpen om de toepassing van machinaal leren bij de ontdekking van geneesmiddelen te bevorderen door de potentiële interacties tussen verschillende molecuulcombinaties te simuleren.
- 1000 Genomen Project: Bevat sequentiegegevens van 2,500 individuen uit 26 verschillende populaties, waardoor het een van de grootste toegankelijke genoomopslagplaatsen is. Deze internationale samenwerking is toegankelijk via AWS. (Merk op dat er subsidies beschikbaar zijn voor genoomprojecten.)
Medische beelddatasets voor levenswetenschappen, gezondheidszorg en geneeskunde:
- Neuro openen: Als gratis en open platform deelt OpenNeuro een breed scala aan medische beelden, waaronder MRI-, MEG-, EEG-, iEEG-, ECoG-, ASL- en PET-gegevens. Met 563 medische datasets die 19,187 deelnemers bestrijken, is het een bron van onschatbare waarde voor onderzoekers en beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg.
- Oase: Deze dataset is afkomstig uit de Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) en streeft ernaar om neuroimaging-gegevens gratis aan het publiek te verstrekken ten behoeve van de wetenschappelijke gemeenschap. Het omvat 1,098 onderwerpen verspreid over 2,168 MR-sessies en 1,608 PET-sessies en biedt onderzoekers een schat aan informatie.
- Neuroimaging-initiatief voor de ziekte van Alzheimer: Het Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) presenteert gegevens verzameld door onderzoekers over de hele wereld die zich toeleggen op het definiëren van de progressie van de ziekte van Alzheimer. De dataset omvat een uitgebreide verzameling MRI- en PET-beelden, genetische informatie, cognitieve tests en CSF- en bloedbiomarkers, waardoor een veelzijdige benadering voor het begrijpen van deze complexe aandoening mogelijk wordt.
- MIMIC-III: Een uitgebreide database met IC-patiëntgegevens, inclusief beeldvormingsrapporten en klinische informatie, is beschikbaar via MIMIC-III. Deze geanonimiseerde bron ondersteunt onderzoek naar intensieve zorg en voorspellende modellen.
- CheXpertVoor geautomatiseerde interpretatie van thoraxfoto's wordt een uitgebreide dataset van meer dan 224,000 thoraxfoto's met onzekerheidslabels geleverd door CheXpert. Deze dataset speelt een cruciale rol in radiologisch onderzoek en ziektedetectie.
- HAM10000: HAM10000 bevordert dermatologisch onderzoek en de voorspelling van huidkanker en biedt 10,000 dermatoscopische beelden voor het detecteren van gepigmenteerde huidafwijkingen.
Ziekenhuisgegevenssets:
- Providergegevenscatalogus: Toegang krijgen tot en downloaden van uitgebreide datasets van leveranciers op gebieden als dialysefaciliteiten, artsenpraktijken, thuiszorgdiensten, hospicezorg, ziekenhuizen, intramurale revalidatie, ziekenhuizen voor langdurige zorg, verpleeghuizen met revalidatiediensten, kosten voor doktersbezoeken en leveranciersgidsen.
- Gezondheidszorgkosten- en gebruiksproject (HCUP): Deze uitgebreide, landelijke database is gemaakt om nationale trends in het gebruik, de toegang, de kosten, de kwaliteit en de resultaten van de gezondheidszorg te identificeren, volgen en analyseren. Elke medische dataset binnen HCUP bevat informatie op ontmoetingsniveau over alle patiëntenverblijven, bezoeken aan de spoedeisende hulp en ambulante operaties in Amerikaanse ziekenhuizen, wat een schat aan gegevens oplevert voor onderzoekers en beleidsmakers.
- MIMIC Critical Care-database: Deze openlijk beschikbare medische dataset is ontwikkeld door MIT ten behoeve van Computationele Fysiologie en omvat geanonimiseerde gezondheidsgegevens van meer dan 40,000 patiënten in de intensive care. De MIMIC-dataset dient als een waardevolle hulpbron voor onderzoekers die intensive care bestuderen en nieuwe computermethoden ontwikkelen.
Kankergegevenssets:
- CT medische beelden: Deze dataset is ontworpen om alternatieve methoden te vergemakkelijken voor het onderzoeken van trends in CT-beeldgegevens en bevat CT-scans van kankerpatiënten, waarbij de nadruk ligt op factoren zoals contrast, modaliteit en leeftijd van de patiënt. Onderzoekers kunnen deze gegevens gebruiken om nieuwe beeldvormingstechnieken te ontwikkelen en patronen in de diagnose en behandeling van kanker te analyseren.
- Internationale samenwerking op het gebied van kankerrapportage (ICCR)De medische datasets binnen het ICCR zijn ontwikkeld en beschikbaar gesteld om wereldwijd een evidence-based aanpak van kankerrapportage te bevorderen. Door kankerrapportage te standaardiseren, streeft het ICCR ernaar de kwaliteit en vergelijkbaarheid van kankergegevens tussen instellingen en landen te verbeteren.
- SEER-incidentie van kanker: Deze kankergegevens, verstrekt door de Amerikaanse overheid, zijn gesegmenteerd op basis van demografische basisverschillen zoals ras, geslacht en leeftijd. Met de SEER-dataset kunnen onderzoekers de incidentie en overlevingspercentages van kanker in verschillende subgroepen van de bevolking onderzoeken, waardoor initiatieven op het gebied van de volksgezondheid en onderzoeksprioriteiten worden geïnformeerd.
- Gegevensset longkanker: Deze gratis dataset bevat informatie over gevallen van longkanker die teruggaat tot 1995. Onderzoekers kunnen deze gegevens gebruiken om langetermijntrends in de incidentie, behandeling en uitkomsten van longkanker te bestuderen, en om nieuwe diagnostische en prognostische hulpmiddelen te ontwikkelen.
Aanvullende bronnen voor gezondheidszorggegevens:
- Kaggle: Een veelzijdige datasetrepository – Kaggle blijft een uitstekend platform voor een breed scala aan datasets, niet beperkt tot de gezondheidszorgsector. Kaggle is ideaal voor mensen die zich willen verdiepen in verschillende onderwerpen of die diverse datasets nodig hebben voor modeltraining.
- subreddit: Een door de gemeenschap aangestuurde schatkamer – De juiste subreddit-discussies kunnen een goudmijn zijn voor open datasets. Voor niche- of specifieke vragen die niet worden beantwoord door openbare datasets, kan de Reddit-gemeenschap het antwoord hebben.
De voor- en nadelen van open-access dataplatforms
Open access dataplatformen bieden onderzoekers waardevolle bronnen en bevorderen innovatie, samenwerking en kosteneffectieve toegang tot zorgdata. Uitdagingen zoals problemen met de datakwaliteit, privacyproblemen en technische belemmeringen kunnen hun effectiviteit echter beperken. Het afwegen van deze voor- en nadelen is essentieel om hun potentieel voor het stimuleren van vooruitgang in zorgonderzoek te maximaliseren.
| VOORDELEN | NADELEN |
|---|---|
| ToegankelijkheidVrij beschikbare datasets maken het voor onderzoekers en datawetenschappers eenvoudiger om waardevolle informatie te verkrijgen. | Problemen met gegevenskwaliteit:Open-access datasets zijn mogelijk niet gestandaardiseerd of bevatten onvolledige of verouderde gegevens. |
| Samenwerking:: Stimuleert samenwerking tussen sectoren en interdisciplinaire samenwerking op het gebied van onderzoek en innovatie. | PrivacybezorgdhedenZelfs geanonimiseerde datasets kunnen risico's met zich meebrengen van heridentificatie van gevoelige informatie. |
| Innovatie: Stimuleert de ontwikkeling van modellen en hulpmiddelen voor machine learning voor analyses en onderzoek in de gezondheidszorg. | Beperkte reikwijdte:Sommige datasets vertegenwoordigen mogelijk niet diverse populaties of bestrijken niet alle noodzakelijke gebieden in de gezondheidszorg. |
| Rendabel: Maakt kostenbesparingen mogelijk door het aanbieden van gratis bronnen, waardoor er geen behoefte meer is aan dure, bedrijfseigen gegevens. | Overmatig gebruik van synthetische data:Een te grote afhankelijkheid van synthetische gegevens kan leiden tot onnauwkeurigheden of vertekeningen in modellen. |
| Kennis delen: Bevordert transparantie en versnelt de verspreiding van onderzoeksresultaten. | Technische barrières:Het verkrijgen van toegang tot en het analyseren van grote datasets vereist mogelijk geavanceerde technische vaardigheden en middelen. |
Gegevenskwaliteit en -beveiliging in medische datasets
Het handhaven van hoge normen voor datakwaliteit en -beveiliging is van cruciaal belang bij het werken met medische datasets. Het waarborgen van de datakwaliteit vereist strenge validatie- en opschoonprocessen om fouten en inconsistenties te elimineren, wat essentieel is voor het produceren van betrouwbare onderzoeksresultaten. Op het gebied van beveiliging zijn robuuste maatregelen zoals encryptie, toegangscontrole en veilige opslag cruciaal voor de bescherming van gevoelige medische informatie.
Het anonimiseren van datasets is een belangrijke praktijk, waardoor onderzoekers geanonimiseerde gezondheidsgegevens kunnen gebruiken voor analyses met behoud van de privacy van patiënten. Geavanceerde technieken zoals biomedische semantische indexering verbeteren de bruikbaarheid en nauwkeurigheid van medische datasets verder, waardoor het eenvoudiger wordt om relevante informatie te ordenen en op te halen. Door prioriteit te geven aan zowel datakwaliteit als -beveiliging, kunnen zorginstellingen vertrouwen bevorderen, compliance ondersteunen en het veilige en effectieve gebruik van medische datasets voor onderzoek en innovatie mogelijk maken.
Versnel uw AI-projecten in de gezondheidszorg met de hoogwaardige, gebruiksklare medische datasets van Shaip
Gegevensset voor gesprekken tussen artsen en patiënten
Onze dataset bevat audiobestanden van gesprekken tussen artsen en patiënten over hun gezondheid en behandelplannen. De dossiers bestrijken 31 verschillende medische specialismen.
Wat krijg je precies?
- 257,977 uur echte doktersdictatieaudio om spraakmodellen in de gezondheidszorg te trainen
- Audio van verschillende apparaten, zoals telefoons, digitale recorders, spraakmicrofoons en smartphones
- Audio en transcripties waarbij persoonlijke informatie is verwijderd om aan de privacywetten te voldoen
CT SCAN-beeldgegevensset
Wij bieden eersteklas CT-scanbeelddatasets voor onderzoek en medische diagnose. Wij beschikken over duizenden hoogwaardige beelden van echte patiënten, verwerkt met de nieuwste technieken. Onze datasets helpen artsen en onderzoekers verschillende gezondheidsproblemen beter te begrijpen, zoals kanker, hersenaandoeningen en hartziekten.
Uit de gegevens blijkt dat de meest voorkomende CT-scans die van de borstkas (6000) en het hoofd (4350) zijn, waarbij een aanzienlijk aantal scans ook wordt uitgevoerd voor de buik, het bekken en andere lichaamsdelen. Uit de tabel blijkt ook dat bepaalde gespecialiseerde scans, zoals CT Covid HRCT en angio pulmonale, voornamelijk worden uitgevoerd in India, Azië, Europa en andere landen.
Gegevensset voor elektronische medische dossiers (EPD).
Elektronische medische dossiers (EPD) zijn digitale versies van de medische geschiedenis van een patiënt. Ze omvatten informatie zoals diagnoses, medicijnen, behandelplannen, immunisatiedata, allergieën, medische beelden (zoals CT-scans, MRI's en röntgenfoto's), laboratoriumtests en meer.
Onze kant-en-klare EPD-datasetfuncties:
- Meer dan 5.1 miljoen dossiers en audiobestanden van artsen verspreid over 31 medische specialismen
- Authentieke medische dossiers, ideaal voor het trainen van klinische NLP en andere Document AI-modellen
- Metagegevens waaronder geanonimiseerde MRN, opname- en ontslagdata, verblijfsduur, geslacht, patiëntklasse, betaler, financiële klasse, staat, ontslagbesluit, leeftijd, DRG, DRG-beschrijving, terugbetaling, AMLOS, GMLOS, sterfterisico, ernst van de ziekte, tandbaars en postcode van het ziekenhuis
- Gegevens die alle patiëntenklassen bestrijken: intramuraal, poliklinisch (klinisch, revalidatie, terugkerend, chirurgische dagzorg) en noodgevallen
- Documenten met persoonlijk identificeerbare informatie (PII) geredigeerd, in overeenstemming met de HIPAA Safe Harbor-richtlijnen
MRI-beeldgegevensset
We leveren hoogwaardige MRI-beelddatasets ter ondersteuning van medisch onderzoek en diagnose. Onze uitgebreide collectie omvat duizenden afbeeldingen met hoge resolutie van echte patiënten, allemaal verwerkt met behulp van geavanceerde methoden. Door gebruik te maken van onze datasets kunnen zorgprofessionals en onderzoekers hun inzicht in een breed scala aan medische aandoeningen verdiepen, wat uiteindelijk leidt tot betere patiëntresultaten.
MRI-beelddataset van verschillende lichaamsdelen, waarbij de wervelkolom en de hersenen met elk 5000 de hoogste tellingen hebben. De gegevens zijn verspreid over India, Centraal-Azië en Europa en de regio's Centraal-Azië.
Röntgenbeeldgegevensset
Röntgenbeelddatasets van de beste kwaliteit voor onderzoek en medische diagnose. We beschikken over duizenden hogeresolutiebeelden van echte patiënten, verwerkt met behulp van de nieuwste technieken. Met Shaip heeft u toegang tot betrouwbare medische gegevens om uw onderzoek en patiëntresultaten te verbeteren.
Verspreiding van röntgengegevens over verschillende lichaamsdelen, waarbij de borstkas met 1000 het hoogste aantal heeft in Centraal-Azië. De onderste en bovenste ledematen tellen in totaal elk 850, verdeeld over de regio's Centraal-Azië en Centraal-Azië en Europa.
Conclusie
Kortom, datasets in de gezondheidszorg zijn een onschatbare bron voor het verbeteren van patiëntresultaten, het verlagen van zorgkosten en het bevorderen van zowel medisch als zorgonderzoek. Door gebruik te maken van diverse bronnen van klinische data – waaronder EPD's, medische beeldvorming en wereldwijde databanken – kunnen datawetenschappers en onderzoekers krachtige machine learning-modellen bouwen die ziekteprogressie voorspellen en risicopatiënten identificeren. Open access dataplatforms en gebruiksprojecten bieden verdere mogelijkheden om de kosten en het gebruik van zorg te analyseren en waardevolle inzichten te bieden die beleid en praktijk informeren.
Het waarborgen van de kwaliteit en veiligheid van datasets in de gezondheidszorg is essentieel voor het behoud van vertrouwen en het behalen van betrouwbare resultaten. Naarmate de zorgsector datagedreven innovatie blijft omarmen, zal verantwoord gebruik van medische datasets essentieel zijn voor het vergroten van gezondheidsgelijkheid, het optimaliseren van de kosten en het gebruik van zorg, en het leveren van betere resultaten voor iedereen. Door prioriteit te geven aan toegankelijkheid, datakwaliteit en beveiliging, kunnen we het volledige potentieel van datasets in de gezondheidszorg benutten en een betere toekomst creëren voor zorganalyses en medisch onderzoek.
