Set Data Penjagaan Kesihatan Sumber Terbuka Terbaik untuk Projek Pembelajaran Mesin

• Sistem penjagaan kesihatan global menghasilkan sejumlah besar data perubatan setiap hari, yang berpotensi untuk digunakan untuk aplikasi pembelajaran mesin. Di semua industri, data dianggap sebagai aset berharga yang membolehkan syarikat memperoleh kelebihan daya saing, dan sektor penjagaan kesihatan tidak berbeza.

Artikel ini akan menangani secara ringkas halangan yang dihadapi semasa berurusan dengan data perubatan dan menyediakan ringkasan set data penjagaan kesihatan yang boleh diakses secara umum.

Kepentingan Set Data Penjagaan Kesihatan

Set data penjagaan kesihatan ialah koleksi maklumat pesakit, seperti rekod perubatan, diagnosis, rawatan, data genetik dan butiran gaya hidup. Mereka sangat penting dalam dunia hari ini, di mana AI digunakan lebih dan lebih. Inilah sebabnya:

Memahami Kesihatan Pesakit:

Set data penjagaan kesihatan memberi doktor gambaran penuh tentang kesihatan pesakit. Contohnya, data tentang sejarah perubatan, ubat-ubatan dan gaya hidup pesakit boleh membantu meramalkan jika mereka mungkin mendapat penyakit kronik. Ini membolehkan doktor melangkah lebih awal dan membuat pelan rawatan hanya untuk pesakit itu.

Membantu Penyelidikan Perubatan:

Dengan mengkaji set data penjagaan kesihatan, penyelidik perubatan boleh melihat cara pesakit kanser dirawat dan cara mereka pulih. Mereka boleh mencari rawatan yang paling berkesan di dunia nyata. Sebagai contoh, dengan melihat sampel tumor dalam biobank dan sejarah rawatan pesakit, penyelidik boleh mempelajari cara mutasi spesifik dan protein kanser bertindak balas terhadap rawatan yang berbeza. Pendekatan dipacu data ini membantu mencari arah aliran yang membawa kepada hasil pesakit yang lebih baik.

Diagnosis dan Rawatan yang Lebih Baik:

Doktor menggunakan alat AI untuk melihat set data penjagaan kesihatan dan mencari corak penting. Ini membantu mereka mendiagnosis dan merawat penyakit dengan lebih baik. Dalam radiologi, AI boleh menemui masalah dalam imbasan dengan lebih pantas dan lebih tepat daripada manusia. Ini bermakna doktor boleh menemui penyakit lebih awal dan memulakan rawatan yang betul lebih awal. Anotasi imej perubatan boleh membawa kepada diagnosis yang lebih cepat dan lebih baik, yang meningkatkan kesihatan pesakit.

Membantu Inisiatif Kesihatan Awam:

Bayangkan sebuah bandar kecil di mana pakar penjagaan kesihatan menggunakan set data untuk mengesan wabak selesema. Mereka melihat corak dan mendapati kawasan yang terjejas. Dengan data ini, mereka memulakan pemacu vaksinasi yang disasarkan dan kempen pendidikan kesihatan. Pendekatan dipacu data ini membantu membendung selesema. Ia menunjukkan cara set data penjagaan kesihatan boleh membimbing dan meningkatkan inisiatif kesihatan awam secara aktif.

Set Data Perubatan Sumber Terbuka untuk Pembelajaran Mesin

Set data terbuka adalah penting untuk mana-mana model pembelajaran mesin berfungsi dengan baik. Pembelajaran mesin sudah digunakan dalam sains hayat, penjagaan kesihatan dan perubatan, dan ia menunjukkan hasil yang hebat. Ia membantu meramalkan penyakit dan memahami cara ia merebak. Pembelajaran mesin juga memberi idea tentang cara kita boleh menjaga orang sakit, warga emas dan tidak sihat dalam komuniti dengan betul. Tanpa set data yang baik, model pembelajaran mesin ini tidak akan dapat dilaksanakan.

Kesihatan Am dan Awam:

• data.gov: Fokus pada data penjagaan kesihatan berorientasikan AS yang boleh dicari dengan mudah menggunakan berbilang parameter. Set data direka bentuk untuk meningkatkan kesejahteraan individu yang tinggal di AS; walau bagaimanapun, maklumat tersebut juga boleh terbukti bermanfaat untuk set latihan lain dalam penyelidikan atau domain kesihatan awam tambahan.
• WHO: Menawarkan set data yang tertumpu pada keutamaan kesihatan global. Platform ini menggabungkan fungsi carian mesra pengguna dan memberikan pandangan berharga bersama set data untuk pemahaman menyeluruh tentang topik yang ada.
• Re3Data: Menawarkan data yang merangkumi lebih daripada 2,000 subjek penyelidikan yang dikategorikan kepada beberapa bidang yang luas. Walaupun tidak semua set data boleh diakses secara bebas, platform ini menunjukkan struktur dengan jelas dan membolehkan carian mudah berdasarkan faktor seperti yuran, keperluan keahlian dan sekatan hak cipta.
• Pangkalan Data Kematian Manusia menawarkan akses kepada data tentang kadar kematian, angka populasi, dan pelbagai statistik kesihatan dan demografi untuk 35 negara.
• CHDS: Dataset Kajian Kesihatan dan Perkembangan Kanak-kanak bertujuan untuk menyiasat penularan penyakit dan kesihatan antara generasi. Ia merangkumi set data untuk menyelidik bukan sahaja ekspresi genomik tetapi juga pengaruh faktor sosial, alam sekitar dan budaya terhadap penyakit dan kesihatan.
• Cabaran Aktiviti Molekul Merck: Mempersembahkan set data yang direka untuk mempromosikan aplikasi pembelajaran mesin dalam penemuan ubat dengan mensimulasikan potensi interaksi antara pelbagai gabungan molekul.
• Projek genom 1000: Mengandungi data penjujukan daripada 2,500 individu merentas 26 populasi berbeza, menjadikannya salah satu repositori genom boleh diakses terbesar. Kerjasama antarabangsa ini boleh diakses melalui AWS. (Perhatikan bahawa geran tersedia untuk projek genom.)

Set Data Imej untuk Sains Hayat, Penjagaan Kesihatan dan Perubatan:

• Buka Neuro: Sebagai platform percuma dan terbuka, OpenNeuro berkongsi pelbagai jenis imej perubatan, termasuk data MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL dan PET. Dengan 563 set data perubatan yang meliputi 19,187 peserta, ia berfungsi sebagai sumber yang tidak ternilai untuk penyelidik dan profesional penjagaan kesihatan.
• Oasis: Berasal daripada Siri Kajian Pengimejan Akses Terbuka (OASIS), set data ini berusaha untuk menyediakan data pengimejan neuro kepada orang ramai secara percuma untuk manfaat komuniti saintifik. Ia merangkumi 1,098 subjek merentasi 2,168 sesi MR dan 1,608 sesi PET, menawarkan banyak maklumat untuk penyelidik.
• Inisiatif Neuroimaging Penyakit Alzheimer: Inisiatif Neuroimaging Penyakit Alzheimer (ADNI) mempamerkan data yang dikumpul oleh penyelidik di seluruh dunia yang berdedikasi untuk mentakrifkan perkembangan penyakit Alzheimer. Set data termasuk koleksi komprehensif imej MRI dan PET, maklumat genetik, ujian kognitif, dan CSF dan biomarker darah, memudahkan pendekatan pelbagai rupa untuk memahami keadaan kompleks ini.

Set Data Hospital:

• Katalog Data Pembekal: Akses dan muat turun set data pembekal yang komprehensif dalam kawasan termasuk kemudahan dialisis, amalan doktor, perkhidmatan kesihatan di rumah, penjagaan hospis, hospital, pemulihan pesakit dalam, hospital jagaan jangka panjang, rumah jagaan dengan perkhidmatan pemulihan, kos lawatan pejabat doktor dan direktori pembekal.
• Projek Kos dan Penggunaan Penjagaan Kesihatan (HCUP): Pangkalan data seluruh negara yang komprehensif ini dicipta untuk mengenal pasti, menjejak dan menganalisis arah aliran nasional dalam penggunaan, akses, caj, kualiti dan hasil penjagaan kesihatan. Setiap set data perubatan dalam HCUP mengandungi maklumat peringkat pertemuan tentang semua penginapan pesakit, lawatan jabatan kecemasan dan pembedahan ambulatori di hospital AS, menyediakan banyak data untuk penyelidik dan penggubal dasar.
• Pangkalan Data Penjagaan Kritikal MIMIC: Dibangunkan oleh MIT untuk tujuan Fisiologi Pengiraan, dataset perubatan yang tersedia secara terbuka ini terdiri daripada data kesihatan yang tidak dikenal pasti daripada lebih 40,000 pesakit penjagaan kritikal. Dataset MIMIC berfungsi sebagai sumber yang berharga untuk penyelidik yang mengkaji penjagaan kritikal dan membangunkan kaedah pengiraan baharu.

Set Data Kanser:

• Imej Perubatan CT: Direka bentuk untuk memudahkan kaedah alternatif untuk memeriksa trend dalam data imej CT, set data ini menampilkan imbasan CT pesakit kanser, memfokuskan pada faktor seperti kontras, modaliti dan umur pesakit. Penyelidik boleh memanfaatkan data ini untuk membangunkan teknik pengimejan baharu dan menganalisis corak dalam diagnosis dan rawatan kanser.
• Kerjasama Antarabangsa mengenai Pelaporan Kanser (ICCR): Set data perubatan dalam ICCR telah dibangunkan dan disediakan untuk mempromosikan pendekatan berasaskan bukti kepada pelaporan kanser di seluruh dunia. Dengan menyeragamkan pelaporan kanser, ICCR bertujuan untuk meningkatkan kualiti dan kebolehbandingan data kanser merentas institusi dan negara.
• Kejadian Kanser SEER: Disediakan oleh kerajaan AS, data kanser ini dibahagikan menggunakan perbezaan demografi asas seperti bangsa, jantina dan umur. Dataset SEER membolehkan penyelidik menyiasat insiden kanser dan kadar survival merentas subkumpulan populasi yang berbeza, memaklumkan inisiatif kesihatan awam dan keutamaan penyelidikan.
• Set Data Kanser Paru-paru: Set data percuma ini menampilkan maklumat tentang kes kanser paru-paru sejak tahun 1995. Penyelidik boleh menggunakan data ini untuk mengkaji arah aliran jangka panjang dalam kejadian, rawatan dan hasil kanser paru-paru, serta untuk membangunkan alat diagnostik dan prognostik baharu.

Sumber Tambahan untuk Data Penjagaan Kesihatan:

• Kaggle: Repositori Set Data Serbaguna – Kaggle kekal sebagai platform yang cemerlang untuk pelbagai set data, tidak terhad kepada sektor penjagaan kesihatan. Sesuai untuk mereka yang bercabang ke dalam pelbagai subjek atau memerlukan set data yang pelbagai untuk latihan model, Kaggle ialah sumber yang sesuai.
• Subreddit: Harta Karun Didorong Komuniti – Perbincangan subreddit yang betul boleh menjadi lombong emas untuk set data terbuka. Untuk pertanyaan khusus atau khusus yang tidak ditangani oleh set data awam, komuniti Reddit mungkin memegang jawapannya.

Percepatkan Projek AI Penjagaan Kesihatan Anda dengan Set Data Perubatan Premium, Sedia Digunakan Shaip