Licentie Hoge kwaliteit
Gezondheidszorg/medische gegevens
voor AI- en ML-modellen
Kant-en-klare gezondheidszorg/medische datasets om uw AI-project in de gezondheidszorg een vliegende start te geven
Plug de medische gegevens in die u vandaag miste
Medische en gezondheidszorgdatasets voor machine learning
Audiogegevens dicteren door arts
Onze geanonimiseerde dataset voor de gezondheidszorg omvat 31 verschillende audiobestanden van verschillende specialismen die zijn gedicteerd door artsen die de klinische toestand en het zorgplan van de patiënt beschrijven op basis van ontmoetingen tussen arts en patiënt in het ziekenhuis/klinische setting.
Kant-en-klare audiobestanden voor dicteren van artsen:
- 257,977 uur Real-world Physician Dictation Speech Dataset van 31 specialismen om spraakmodellen voor de gezondheidszorg te trainen
- Dictaataudio vastgelegd vanaf verschillende apparaten, zoals dictaat via telefoon (54.3%), digitale recorder (24.9%), spraakmicrofoon (5.4%), smartphone (2.7%) en onbekend (12.7%)
- PII geredigeerde audio en transcripties die voldoen aan de Safe Harbor-richtlijnen in overeenstemming met HIPAA
Getranscribeerde medische dossiers
Getranscribeerde medische dossiers verwijzen naar transcriptie van gesprekken met arts en patiënt, transcriptie van medische rapporten en medische beoordeling. Het helpt bij het in kaart brengen van de medische geschiedenis van de patiënt voor toekomstige bezoeken en fungeert ook als referentiepunt voor de artsen. Het helpt de arts om de huidige toestand van de patiënt te evalueren en een geschikte behandeling voor te stellen.
Kant-en-klare getranscribeerde medische dossiers:
- Transcriptie van 257,977 uur real-world doktersdictaat van 31 specialismen om spraakmodellen voor de gezondheidszorg te trainen
- Getranscribeerde medische dossiers van verschillende soorten werk, zoals operatieverslag, ontslagsamenvatting, consultatienota, toelatingsnota, ED-notitie, klinieknota, radiologierapport, enz.
- PII geredigeerde audio en transcripties die voldoen aan de Safe Harbor-richtlijnen in overeenstemming met HIPAA
Elektronische medische dossiers (EPD)
Elektronische medische dossiers of EPD zijn medische dossiers die de medische geschiedenis van de patiënt, diagnoses, recepten, behandelplannen, vaccinatie- of immunisatiedata, allergieën, radiologische beelden (CT-scan, MRI, röntgenstralen) en laboratoriumtests en meer bevatten.
Kant-en-klare elektronische medische dossiers (EPD):
- 5.1M+ Records en audiobestanden van artsen in 31 specialismen
- Echte gouden standaard medische dossiers om klinische NLP en andere Document AI-modellen te trainen
- Metadata-informatie zoals MRN (geanonimiseerd), opnamedatum, ontslagdatum, verblijfsduurdagen, geslacht, patiëntklasse, betaler, financiële klasse, staat, ontslagbeschikking, leeftijd, DRG, DRG-beschrijving, $ vergoeding, AMLOS, GMLOS, risico op sterfte, ernst van ziekte, tandbaars, ziekenhuispostcode, enz.
- Medische dossiers uit verschillende Amerikaanse staten en regio's - Noordoost (46%), Zuid (9%), Midwest (3%), West (28%), Overige (14%)
- Medische dossiers die behoren tot alle gedekte patiëntklassen - intramuraal, poliklinisch (klinisch, revalidatie, terugkerende, chirurgische dagopvang), noodgevallen.
- Medische dossiers behorend tot alle leeftijdsgroepen van patiënten <10 jaar (7.9%), 11-20 jaar (5.7%), 21-30 jaar (10.9%), 31-40 jaar (11.7%), 41-50 jaar (10.4%) ), 51-60 jaar (13.8%), 61-70 jaar (16.1%), 71-80 jaar (13.3%), 81-90 jaar (7.8%), 90+ jaar (2.4%)
- Patiënt Geslachtsratio van 46% (mannelijk) en 54% (vrouwelijk)
- PII geredigeerde documenten die voldoen aan de Safe Harbor-richtlijnen in overeenstemming met HIPAA
- Medische dossiers behorend tot alle leeftijdsgroepen van patiënten <10 jaar (7.9%), 11-20 jaar (5.7%), 21-30 jaar (10.9%), 31-40 jaar (11.7%), 41-50 jaar (10.4%) ), 51-60 jaar (13.8%), 61-70 jaar (16.1%), 71-80 jaar (13.3%), 81-90 jaar (7.8%), 90+ jaar (2.4%)
- Patiënt Geslachtsratio van 46% (mannelijk) en 54% (vrouwelijk)
- PII geredigeerde documenten die voldoen aan de Safe Harbor-richtlijnen in overeenstemming met HIPAA
CT-scan afbeeldingsgegevensset
Artsen gebruiken het CT-scanbeeld om abnormale of normale omstandigheden in het lichaam van een patiënt te diagnosticeren en op te sporen (dwz om ziekte of letsel in verschillende lichaamsdelen te identificeren). Bij de geautomatiseerde beeldverwerkingsdiagnose doorloopt een CT-scanbeeld geavanceerde fasen, namelijk acquisitie, beeldverbetering, extractie van belangrijke kenmerken, identificatie van het interessegebied (ROI), resultaatinterpretatie, enz.
Shaip levert CT-scanbeelddatasets van hoge kwaliteit die essentieel zijn voor onderzoek en medische diagnose. Onze datasets bevatten duizenden afbeeldingen met een hoge resolutie die zijn verzameld van echte patiënten en die zijn verwerkt met de modernste technieken. Deze datasets zijn ontworpen om medische professionals en onderzoekers te helpen hun kennis en begrip van verschillende medische aandoeningen, waaronder kanker, neurologische aandoeningen en hart- en vaatziekten, te verbeteren. Met Shaip hebt u toegang tot betrouwbare en nauwkeurige medische gegevens om uw onderzoek te verbeteren en patiëntresultaten te verbeteren.
MRI-beeldgegevensset
Computer vision-modellen zijn ontworpen om zinvolle informatie af te leiden uit digitale afbeeldingen en video's, aldus IBM. Het maakt uitgebreid gebruik van beeldgegevens van de gezondheidszorg mogelijk om een betere diagnose, behandeling en voorspelling van ziekten te bieden. Het kan context van de beeldvolgorde, textuur, vorm en contourinformatie, evenals kennis uit het verleden, gebruiken om 3D- en 4D-informatie te produceren die helpt bij een beter menselijk begrip. Net als CT-scans worden MRI's ook gebruikt om abnormale of normale omstandigheden in het lichaam van een patiënt te diagnosticeren en op te sporen (dwz om ziekte of letsel in verschillende lichaamsdelen te identificeren).
Shaip levert hoogwaardige MRI-beelddatasets die essentieel zijn voor onderzoek en medische diagnose. Onze datasets bevatten duizenden afbeeldingen met een hoge resolutie die zijn verzameld van echte patiënten en die zijn verwerkt met de modernste technieken.
Röntgenbeeldgegevensset
Röntgenonderzoek wordt gebruikt om de interne structuur en integriteit van het object te verifiëren. Röntgenfoto's van een testobject kunnen op verschillende posities en verschillende energieniveaus worden gegenereerd om abnormale aandoeningen in het lichaam van een patiënt te diagnosticeren en te detecteren.
Shaip levert hoogwaardige röntgenbeelddatasets die essentieel zijn voor onderzoek en medische diagnose. Onze datasets bevatten duizenden afbeeldingen met een hoge resolutie die zijn verzameld van echte patiënten en die zijn verwerkt met de modernste technieken. Met Shaip hebt u toegang tot betrouwbare en nauwkeurige medische gegevens om uw onderzoek te verbeteren en patiëntresultaten te verbeteren.
Kunt u niet vinden wat u zoekt?
Er worden nieuwe kant-en-klare medische datasets verzameld voor alle datatypes
Neem nu contact met ons op om uw zorgen over het verzamelen van gegevens over gezondheidstrainingen los te laten