Beste oopbron-gesondheidsorgdatastelle vir masjienleerprojekte

• Die wêreldwye gesondheidsorgstelsel produseer daagliks groot hoeveelhede mediese data, wat die potensiaal het om vir masjienleertoepassings gebruik te word. In alle bedrywe word data as 'n kosbare bate beskou wat maatskappye in staat stel om 'n mededingende voordeel te verkry, en die gesondheidsorgsektor is nie anders nie.

Hierdie artikel sal die struikelblokke wat teëgekom word tydens die hantering van mediese data bondig aanspreek en 'n opsomming verskaf van publiek toeganklike gesondheidsorgdatastelle.

Belangrikheid van gesondheidsorgdatastelle

Gesondheidsorgdatastelle is versamelings van pasiëntinligting, soos mediese rekords, diagnoses, behandelings, genetiese data en lewenstylbesonderhede. Hulle is baie belangrik in vandag se wêreld, waar KI meer en meer gebruik word. Hier is hoekom:

Verstaan ​​pasiëntgesondheid:

Gesondheidsorgdatastelle gee dokters 'n volledige prentjie van 'n pasiënt se gesondheid. Data oor 'n pasiënt se mediese geskiedenis, medisyne en lewenstyl kan byvoorbeeld help om te voorspel of hulle 'n chroniese siekte kan kry. Dit laat dokters vroeg intree en 'n behandelingsplan net vir daardie pasiënt maak.

Helpende mediese navorsing:

Deur gesondheidsorgdatastelle te bestudeer, kan mediese navorsers kyk hoe kankerpasiënte behandel word en hoe hulle herstel. Hulle kan die behandelings vind wat die beste in die regte wêreld werk. Deur byvoorbeeld na tumormonsters in biobanke en pasiëntbehandelingsgeskiedenisse te kyk, kan navorsers leer hoe spesifieke mutasies en kankerproteïene op verskillende behandelings reageer. Hierdie data-gedrewe benadering help om tendense te vind wat lei tot beter pasiëntuitkomste.

Beter diagnose en behandeling:

Dokters gebruik KI-instrumente om na gesondheidsorgdatastelle te kyk en belangrike patrone te vind. Dit help hulle om siektes beter te diagnoseer en te behandel. In radiologie kan KI probleme in skanderings vinniger en meer akkuraat vind as mense. Dit beteken dokters kan siektes gouer vind en vroeër met die regte behandeling begin. Mediese beeldaantekeninge kan lei tot vinniger en beter diagnose, wat pasiëntgesondheid verbeter.

Helpende openbare gesondheidsinisiatiewe:

Stel jou 'n klein dorpie voor waar gesondheidsorgkundiges datastelle gebruik het om 'n griep-uitbraak op te spoor. Hulle het na patrone gekyk en die areas gevind wat geraak is. Met hierdie data het hulle geteikende inentingsaksies en gesondheidsopvoedingsveldtogte begin. Hierdie data-gedrewe benadering het gehelp om die griep te bekamp. Dit wys hoe gesondheidsorgdatastelle aktief openbare gesondheidsinisiatiewe kan lei en verbeter.

Oopbron mediese datastelle vir masjienleer

Oop datastelle is noodsaaklik vir enige masjienleermodel om goed te werk. Masjienleer word reeds in lewenswetenskap, gesondheidsorg en medisyne gebruik, en dit toon uitstekende resultate. Dit help om siektes te voorspel en te verstaan ​​hoe dit versprei. Masjienleer gee ook idees oor hoe ons behoorlik na siek, bejaardes en ongesteld mense in 'n gemeenskap kan sorg. Sonder goeie datastelle sou hierdie masjienleermodelle nie moontlik wees nie.

Algemene en Openbare Gesondheid:

• data.gov: Fokus op VS-georiënteerde gesondheidsorgdata wat maklik deur verskeie parameters gesoek kan word. Die datastelle is ontwerp om die welstand van individue wat in die VSA woon, te verbeter; die inligting kan egter ook voordelig wees vir ander opleidingsstelle in navorsing of addisionele openbare gesondheidsdomeine.
• WIE: Bied datastelle gesentreer rondom globale gesondheidsprioriteite. Die platform inkorporeer 'n gebruikersvriendelike soekfunksie en bied waardevolle insigte saam met die datastelle vir 'n omvattende begrip van die onderwerpe wat ter sprake is.
• Re3Data: Bied data wat strek oor meer as 2,000 XNUMX navorsingsvakke wat in verskeie breë gebiede gekategoriseer is. Alhoewel nie alle datastelle vryelik toeganklik is nie, dui die platform die struktuur duidelik aan en maak dit maklik om te soek gebaseer op faktore soos fooie, lidmaatskapvereistes en kopieregbeperkings.
• Menslike Mortaliteit Databasis bied toegang tot data oor sterftesyfers, bevolkingsyfers en verskeie gesondheids- en demografiese statistieke vir 35 lande.
• CHDS: Die datastelle van Kindergesondheid en Ontwikkelingstudies het ten doel om die intergenerasie-oordrag van siektes en gesondheid te ondersoek. Dit sluit datastelle in vir die navorsing van nie net genomiese uitdrukking nie, maar ook die invloed van sosiale, omgewings- en kulturele faktore op siekte en gesondheid.
• Merck Molekulêre Aktiwiteitsuitdaging: Bied datastelle aan wat ontwerp is om die toepassing van masjienleer in geneesmiddelontdekking te bevorder deur die potensiële interaksies tussen verskeie molekulekombinasies te simuleer.
• 1000 Genome Project: Bevat volgordedata van 2,500 26 individue oor XNUMX verskillende populasies, wat dit een van die grootste toeganklike genoombewaarplekke maak. Hierdie internasionale samewerking kan verkry word deur AWS. (Let daarop dat toekennings beskikbaar is vir genoomprojekte.)

Beelddatastelle vir Lewenswetenskappe, Gesondheidsorg en Geneeskunde:

• Maak Neuro oop: As 'n gratis en oop platform deel OpenNeuro 'n wye verskeidenheid mediese beelde, insluitend MRI-, MEG-, EEG-, iEEG-, ECoG-, ASL- en PET-data. Met 563 mediese datastelle wat 19,187 XNUMX deelnemers dek, dien dit as 'n onskatbare hulpbron vir navorsers en gesondheidswerkers.
• Oasis: Hierdie datastel is afkomstig van die Oop Access Series of Imaging Studies (OASIS), en streef daarna om neuroimagingdata gratis aan die publiek te verskaf tot voordeel van die wetenskaplike gemeenskap. Dit sluit 1,098 2,168 vakke oor 1,608 XNUMX MR-sessies en XNUMX XNUMX PET-sessies in, wat 'n magdom inligting vir navorsers bied.
• Alzheimer se siekte Neuroimaging-inisiatief: Die Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) vertoon data wat ingesamel is deur navorsers wêreldwyd wat toegewyd is om die vordering van Alzheimer se siekte te definieer. Die datastel sluit 'n omvattende versameling van MRI- en PET-beelde, genetiese inligting, kognitiewe toetse en CSF- en bloedbiomerkers in, wat 'n veelvlakkige benadering tot die verstaan ​​van hierdie komplekse toestand fasiliteer.

Hospitaaldatastelle:

• Verskaffer Data Katalogus: Toegang tot en laai omvattende verskafferdatastelle af in gebiede insluitend dialisefasiliteite, dokterspraktyke, tuisgesondheidsdienste, hospiessorg, hospitale, binnepasiëntrehabilitasie, langtermynsorghospitale, ouetehuise met rehabilitasiedienste, dokterskantoorbesoekkoste en verskaffersgidse.
• Gesondheidsorgkoste- en -gebruiksprojek (HCUP): Hierdie omvattende, landwye databasis is geskep om nasionale tendense in gesondheidsorgbenutting, toegang, heffings, kwaliteit en uitkomste te identifiseer, na te spoor en te ontleed. Elke mediese datastel binne HCUP bevat ontmoetingsvlak inligting oor alle pasiëntverblyf, besoeke aan noodafdelings en ambulante operasies in Amerikaanse hospitale, wat 'n magdom data vir navorsers en beleidmakers verskaf.
• MIMIC kritieke sorg databasis: Ontwikkel deur MIT vir die doeleindes van Computational Physiology, hierdie oop beskikbare mediese datastel bestaan ​​uit gedeïdentifiseerde gesondheidsdata van meer as 40,000 XNUMX kritiekesorgpasiënte. Die MIMIC-datastel dien as 'n waardevolle hulpbron vir navorsers wat kritieke sorg bestudeer en nuwe berekeningsmetodes ontwikkel.

Kankerdatastelle:

• CT Mediese Beelde: Ontwerp om alternatiewe metodes te fasiliteer vir die ondersoek van neigings in CT-beelddata, hierdie datastel bevat CT-skanderings van kankerpasiënte, wat fokus op faktore soos kontras, modaliteit en pasiënt ouderdom. Navorsers kan hierdie data gebruik om nuwe beeldtegnieke te ontwikkel en patrone in kankerdiagnose en -behandeling te ontleed.
• Internasionale Samewerking oor Kankerverslaggewing (ICCR): Die mediese datastelle binne die ICCR is ontwikkel en verskaf om 'n bewysgebaseerde benadering tot kankerverslagdoening wêreldwyd te bevorder. Deur kankerverslagdoening te standaardiseer, poog die ICCR om die kwaliteit en vergelykbaarheid van kankerdata oor instellings en lande heen te verbeter.
• SEER Kanker Voorkoms: Verskaf deur die Amerikaanse regering, word hierdie kankerdata gesegmenteer deur basiese demografiese onderskeidings soos ras, geslag en ouderdom te gebruik. Die SEER-datastel stel navorsers in staat om kankervoorkoms en -oorlewingsyfers oor verskillende bevolkingssubgroepe te ondersoek, wat openbare gesondheidsinisiatiewe en navorsingsprioriteite inlig.
• Longkanker Data Stel: Hierdie gratis datastel bevat inligting oor longkankergevalle wat terugdateer na 1995. Navorsers kan hierdie data gebruik om langtermynneigings in longkankervoorkoms, behandeling en uitkomste te bestudeer, asook om nuwe diagnostiese en prognostiese hulpmiddels te ontwikkel.

Bykomende hulpbronne vir gesondheidsorgdata:

• Kaggle: 'n Veelsydige datastelbewaarplek - Kaggle bly 'n uitstekende platform vir 'n wye verskeidenheid datastelle, nie beperk tot die gesondheidsorgsektor nie. Ideaal vir diegene wat uitbrei na verskeie vakke of wat verskillende datastelle benodig vir modelopleiding, Kaggle is 'n goeie hulpbron.
• subreddit: 'n Gemeenskapsgedrewe skatkis - Die regte subreddit-besprekings kan 'n goudmyn wees vir oop datastelle. Vir nis- of spesifieke navrae wat nie deur openbare datastelle aangespreek word nie, kan die Reddit-gemeenskap die antwoord hê.

Versnel jou gesondheidsorg KI-projekte met Shaip se premium, gereed-vir-gebruik mediese datastelle