AI आणि ML प्रकल्पांसाठी इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (EHR) डेटासेट

तुमचा हेल्थकेअर AI प्रोजेक्ट जंपस्टार्ट करण्यासाठी ऑफ-द-शेल्फ इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (EHR) डेटासेट.

आमच्याशी संपर्क साधा
इलेक्ट्रॉनिक आरोग्य नोंदी (ehr) डेटा

तुमच्या हेल्थकेअर AI साठी योग्य इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (EHR) डेटा शोधा

सर्वोत्तम-इन-क्लास प्रशिक्षण डेटासह तुमचे मशीन लर्निंग मॉडेल सुधारा. इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड्स किंवा EHR हे वैद्यकीय रेकॉर्ड आहेत ज्यात रुग्णाचा वैद्यकीय इतिहास, निदान, प्रिस्क्रिप्शन, उपचार योजना, लसीकरण किंवा लसीकरणाच्या तारखा, ऍलर्जी, रेडिओलॉजी प्रतिमा (CT Scan, MRI, X-Rays), आणि प्रयोगशाळा चाचण्या आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. आमचा ऑफ-द-शेल्फ डेटा कॅटलॉग तुम्हाला तुमच्यावर विश्वास ठेवता येईल असा वैद्यकीय प्रशिक्षण डेटा मिळवणे सोपे करतो.

ऑफ-द-शेल्फ इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (EHR):

  • 5.1M+ 31 वैशिष्ट्यांमध्ये रेकॉर्ड आणि फिजिशियन ऑडिओ फायली
  • क्लिनिकल NLP आणि इतर दस्तऐवज AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी वास्तविक-जागतिक सुवर्ण-मानक वैद्यकीय रेकॉर्ड
  • मेटाडेटा माहिती जसे की एमआरएन (अनामित), प्रवेशाची तारीख, डिस्चार्ज तारीख, मुक्काम दिवसांची लांबी, लिंग, रुग्ण वर्ग, पैसे देणारा, आर्थिक वर्ग, राज्य, डिस्चार्ज डिस्पोजिशन, वय, डीआरजी, डीआरजी वर्णन, $ प्रतिपूर्ती, AMLOS, GMLOS, धोका मृत्यूदर, आजाराची तीव्रता, ग्रुपर, हॉस्पिटल पिन कोड इ.
  • विविध यूएस राज्ये आणि प्रदेशातील वैद्यकीय नोंदी- ईशान्य (46%), दक्षिण (9%), मध्यपश्चिम (3%), पश्चिम (28%), इतर (14%)
  • सर्व रुग्ण वर्गातील वैद्यकीय नोंदी समाविष्ट आहेत- आंतररुग्ण, बाह्यरुग्ण (क्लिनिकल, पुनर्वसन, आवर्ती, सर्जिकल डे केअर), आणीबाणी.
  • सर्व रुग्ण वयोगटातील वैद्यकीय नोंदी <10 वर्षे (7.9%), 11-20 वर्षे (5.7%), 21-30 वर्षे (10.9%), 31-40 वर्षे (11.7%), 41-50 वर्षे (10.4%) ), 51-60 वर्षे (13.8%), 61-70 वर्षे (16.1%), 71-80 वर्षे (13.3%), 81-90 वर्षे (7.8%), 90+ वर्षे (2.4%)
  • रुग्णाचे लिंग गुणोत्तर ४६% (पुरुष) आणि ५४% (महिला)
  • HIPAA च्या अनुरूप सुरक्षित हार्बर मार्गदर्शक तत्त्वांचे पालन करणारे PII सुधारित दस्तऐवज
स्थानानुसार EHR डेटा
स्थान मजकूर दस्तऐवज
नॉर्थईस्ट 4,473,573
दक्षिण 1,801,716
मिडवेस्ट 781,701
पश्चिम 1,509,109
मुख्य निदान श्रेणीनुसार EHR डेटा
प्रमुख निदान श्रेणी मजकूर दस्तऐवज
अल्कोहोल/ड्रग वापर आणि अल्कोहोल/ड्रग-प्रेरित सेंद्रीय मानसिक विकार48,717
सर्व गोष्टींसह एकूण (MDC श्रेणीसह आणि शिवाय प्रकरणे)8,566,687
प्रतिपूर्तीशिवाय प्रकरणे व्युत्पन्न (MDC निर्दिष्ट नाही)790,697
बाह्यरुग्ण प्रकरणे (MDC निर्दिष्ट नाही)1,980,606
स्पेशॅलिटी ग्रूपर वापरणारी प्रकरणे जसे 3M (MDC निर्दिष्ट नाही)1,619,682
MDC सह एकूण4,175,702
अल्कोहोल/ड्रगचा वापर किंवा प्रेरित मानसिक विकार48,717
बर्न्स444
डोळा3,549
पुरुष पुनरुत्पादक प्रणाली9,230
मानवी इम्युनोडेफिशियन्सी व्हायरस संक्रमण12,422
मायलोप्रोलिफेरेटिव्ह रोग आणि विकार, खराब विभेदित निओप्लाझम15,620
आरोग्य स्थिती आणि आरोग्य सेवांसह इतर संपर्कांवर परिणाम करणारे घटक21,294
महिला पुनरुत्पादक प्रणाली17,010
कान, नाक, तोंड आणि घसा22,987
एकाधिक लक्षणीय आघात27,902
वर्तुळाकार प्रणाली589,730
रक्त, रक्त तयार करणारे अवयव आणि रोगप्रतिकारक विकार48,990
दुखापती, विषबाधा आणि औषधांचे विषारी परिणाम64,097
त्वचा, त्वचेखालील ऊतक आणि स्तन89,577
हेपेटोबिलरी प्रणाली आणि स्वादुपिंड127,172
अंतःस्रावी, पोषण आणि चयापचय रोग आणि विकार142,808
जन्मपूर्व काळात जन्मलेल्या अटींसह नवजात आणि इतर नवजात163,605
गर्भधारणा, बाळंतपण आणि प्यूपेरियम165,303
मूत्रपिंड आणि मूत्रमार्ग209,561
मानसिक रोग आणि विकार282,501
मज्जासंस्था316,243
पचन संस्था346,369
मस्क्युलोस्केलेटल प्रणाली आणि संयोजी ऊतक329,344
श्वसन संस्था561,983
संसर्गजन्य आणि परजीवी रोग559,244

आम्ही सर्व प्रकारच्या डेटा लायसन्सिंगचा व्यवहार करतो जसे की, मजकूर, ऑडिओ, व्हिडिओ किंवा प्रतिमा. डेटासेटमध्ये ML साठी वैद्यकीय डेटासेट असतात: फिजिशियन डिक्टेशन डेटासेट, फिजिशियन क्लिनिकल नोट्स, वैद्यकीय संभाषण डेटासेट, मेडिकल ट्रान्सक्रिप्शन डेटासेट, डॉक्टर-रुग्ण संभाषण, वैद्यकीय मजकूर डेटा, वैद्यकीय प्रतिमा - सीटी स्कॅन, एमआरआय, अल्ट्रा साउंड (संकलित आधारावर कस्टम आवश्यकता) .

एआय/एमएल मध्ये ईएचआर डेटासेट्सचे वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग

एआय/एमएल मध्ये एएचआर डेटासेट
  • रोग अंदाज आणि निदान: मधुमेह, कर्करोग आणि हृदय व रक्तवाहिन्यासंबंधी स्थिती यासारख्या आजारांचा अंदाज घेण्यासाठी एआय मॉडेल्सना प्रशिक्षित करा.
  • क्लिनिकल निर्णय समर्थन: एआय सिस्टीमना समृद्ध रुग्ण इतिहास आणि प्रयोगशाळेतील निकाल प्रदान करून निर्णय घेण्याची क्षमता वाढवा.
  • वैयक्तिकृत औषध: वैयक्तिकृत उपचार योजनांची शिफारस करण्यासाठी लोकसंख्याशास्त्रीय आणि निदान डेटा वापरा.
  • हेल्थकेअर ऑटोमेशन: EHR डेटासेटवर प्रशिक्षित NLP-चालित साधनांसह अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग किंवा बिलिंग सारखी प्रशासकीय कामे स्वयंचलित करा.

EHR डेटासेट्ससाठी Shaip का निवडावे?

तज्ञ कार्यबल

कुशल व्यावसायिक अचूक आणि उच्च-गुणवत्तेची डेटा भाष्ये सुनिश्चित करतात.

नियामक अनुपालन

HIPAA आणि GDPR चे पालन करणारे पूर्णपणे ओळख रद्द केलेले डेटासेट.

सानुकूल करण्यायोग्य उपाय

लोकसंख्याशास्त्र, विशेषता किंवा प्रदेशांवर आधारित तयार केलेले डेटासेट.

स्पर्धात्मक किंमत

गुणवत्तेशी तडजोड न करता किफायतशीर उपाय दिले जातात.

पक्षपाती डेटा

कठोर प्रोटोकॉल पक्षपात दूर करतात, विश्वसनीय एआय परिणाम सुनिश्चित करतात.

जलद आणि अचूक

सुव्यवस्थित प्रक्रियांमुळे विविध, उच्च-गुणवत्तेचा डेटा जलद पोहोचतो.

उपलब्धता आणि वितरण

उच्च नेटवर्क अप-टाइम आणि डेटा, सेवा आणि सोल्यूशन्सचे वेळेवर वितरण.

जागतिक कार्यबल

ऑनशोअर आणि ऑफशोअर संसाधनांच्या पूलसह, आम्ही विविध वापराच्या प्रकरणांसाठी आवश्यकतेनुसार संघ तयार आणि स्केल करू शकतो.

लोक, प्रक्रिया आणि प्लॅटफॉर्म

६ सिग्मा ब्लॅक बेल्ट्सनी डिझाइन केलेले जागतिक कार्यबल, मजबूत व्यासपीठ आणि ऑपरेशनल प्रक्रिया यांच्या संयोजनासह, शाईप सर्वात आव्हानात्मक एआय उपक्रम सुरू करण्यास मदत करते.

Shaip आमच्याशी संपर्क साधा

आपण जे शोधत आहात ते सापडत नाही?

नवीन ऑफ-द-शेल्फ वैद्यकीय डेटासेट सर्व डेटा प्रकारांमध्ये गोळा केले जात आहेत 

तुमच्या हेल्थकेअर ट्रेनिंग डेटा कलेक्शनच्या चिंता दूर करण्यासाठी आता आमच्याशी संपर्क साधा

  • नोंदणी करून, मी शैपशी सहमत आहे गोपनीयता धोरण आणि Terms of Service आणि Shaip कडून B2B विपणन संप्रेषण प्राप्त करण्यासाठी माझी संमती द्या.

रोगाचा अंदाज, क्लिनिकल निर्णय घेण्याचे आणि वैयक्तिकृत उपचारांसाठी एआय मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी ईएचआर डेटासेटचा वापर केला जातो.

क्लिनिकल निर्णय समर्थन, रोग अंदाज, वैयक्तिकृत उपचार नियोजन आणि आरोग्यसेवा ऑटोमेशनसाठी एआय मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी ईएचआर डेटा वापरला जातो.

हो, वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती (PII) काढून टाकण्यासाठी आणि गोपनीयता नियमांचे पालन करण्यासाठी सर्व EHR डेटाची ओळख रद्द केली जाते.

ईएचआर डेटामध्ये रुग्णांची लोकसंख्याशास्त्र, वैद्यकीय इतिहास, निदान, उपचार योजना, प्रयोगशाळेतील चाचणी निकाल, रेडिओलॉजी प्रतिमा (उदा. सीटी, एमआरआय, एक्स-रे), प्रिस्क्रिप्शन आणि लसीकरण रेकॉर्ड यासारख्या तपशीलांचा समावेश असतो.

हो, सुरक्षित आणि नैतिक वापर सुनिश्चित करण्यासाठी डेटा HIPAA, GDPR आणि इतर जागतिक गोपनीयता मानकांचे पालन करतो.

हो, विशिष्ट वैद्यकीय विशेषज्ञता, प्रदेश, रुग्ण लोकसंख्याशास्त्र किंवा प्रकल्प आवश्यकतांनुसार डेटासेट तयार केले जाऊ शकतात.

हो, एआय आणि एमएल वर्कफ्लोमध्ये सहज एकत्रीकरणासाठी डेटासेट मानक स्वरूपात (उदा. जेएसओएन, सीएसव्ही) प्रदान केले आहेत.

अचूकता, सातत्य आणि विश्वासार्हता सुनिश्चित करण्यासाठी डेटाची कठोर पडताळणी आणि गुणवत्ता तपासणी केली जाते.

खर्च डेटा व्हॉल्यूम, कस्टमायझेशन आणि प्रोजेक्ट स्कोप यासारख्या घटकांवर अवलंबून असतो. सर्वोत्तम कोट मिळविण्यासाठी तुमच्या आवश्यकतांसह "आमच्याशी संपर्क साधा" फॉर्म भरण्याची आम्ही विनंती करतो.

प्रकल्पाच्या आकारमान आणि गुंतागुंतीनुसार वितरण वेळापत्रक बदलते परंतु मान्य केलेल्या मुदती पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले असते.

ईएचआर डेटासेट्स एआय सिस्टमला चांगले निदान, भविष्यसूचक अंतर्दृष्टी आणि वैयक्तिकृत उपचार प्रदान करण्यास सक्षम करतात, ज्यामुळे रुग्णांचे परिणाम आणि आरोग्यसेवा कार्यक्षमता सुधारते.

हो, शाईप विशेषता, वयोगट, भूगोल किंवा प्रकल्प आवश्यकतांवर आधारित तयार केलेले ईएचआर डेटासेट ऑफर करते.