एआई और एमएल परियोजनाओं के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) डेटासेट

आपके हेल्थकेयर एआई प्रोजेक्ट को जम्पस्टार्ट करने के लिए ऑफ-द-शेल्फ इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड्स (ईएचआर) डेटासेट।

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इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) डेटा

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श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ प्रशिक्षण डेटा के साथ अपने मशीन लर्निंग मॉडल में सुधार करें। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड या ईएचआर मेडिकल रिकॉर्ड हैं जिनमें रोगी का चिकित्सा इतिहास, निदान, नुस्खे, उपचार योजना, टीकाकरण या टीकाकरण की तारीखें, एलर्जी, रेडियोलॉजी छवियां (सीटी स्कैन, एमआरआई, एक्स-रे), और प्रयोगशाला परीक्षण और बहुत कुछ शामिल हैं। हमारा ऑफ-द-शेल्फ डेटा कैटलॉग आपके लिए चिकित्सा प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करना आसान बनाता है जिस पर आप भरोसा कर सकते हैं।

ऑफ-द-शेल्फ इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर):

  • 5.1 विशिष्टताओं में 31M+ रिकॉर्ड और चिकित्सक ऑडियो फ़ाइलें
  • क्लिनिकल एनएलपी और अन्य दस्तावेज़ एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए वास्तविक दुनिया के स्वर्ण-मानक मेडिकल रिकॉर्ड
  • मेटाडेटा जानकारी जैसे एमआरएन (अनाम), प्रवेश तिथि, डिस्चार्ज तिथि, ठहरने के दिनों की अवधि, लिंग, रोगी वर्ग, भुगतानकर्ता, वित्तीय वर्ग, राज्य, डिस्चार्ज स्वभाव, आयु, डीआरजी, डीआरजी विवरण, $ प्रतिपूर्ति, एएमएलओएस, जीएमएलओएस, जोखिम मृत्यु दर, बीमारी की गंभीरता, ग्रूपर, अस्पताल ज़िप कोड, आदि।
  • विभिन्न अमेरिकी राज्यों और क्षेत्रों से मेडिकल रिकॉर्ड- उत्तर पूर्व (46%), दक्षिण (9%), मध्यपश्चिम (3%), पश्चिम (28%), अन्य (14%)
  • कवर किए गए सभी रोगी वर्गों से संबंधित मेडिकल रिकॉर्ड - इनपेशेंट, आउटपेशेंट (नैदानिक, पुनर्वास, आवर्ती, सर्जिकल डे केयर), आपातकालीन।
  • सभी रोगी आयु समूहों से संबंधित मेडिकल रिकॉर्ड <10 वर्ष (7.9%), 11-20 वर्ष (5.7%), 21-30 वर्ष (10.9%), 31-40 वर्ष (11.7%), 41-50 वर्ष (10.4%) ), 51-60 वर्ष (13.8%), 61-70 वर्ष (16.1%), 71-80 वर्ष (13.3%), 81-90 वर्ष (7.8%), 90+ वर्ष (2.4%)
  • रोगी लिंग अनुपात 46% (पुरुष) और 54% (महिला)
  • PII ने HIPAA के अनुरूप सेफ हार्बर दिशानिर्देशों का पालन करते हुए दस्तावेज़ों को संशोधित किया
स्थान के अनुसार ईएचआर डेटा
स्थान पाठ दस्तावेज़
ईशान कोण 4,473,573
दक्षिण 1,801,716
मिडवेस्ट 781,701
पश्चिम 1,509,109
प्रमुख निदान श्रेणी के अनुसार ईएचआर डेटा
प्रमुख निदान श्रेणी पाठ दस्तावेज़
शराब/नशीले पदार्थों का उपयोग एवं शराब/नशीले पदार्थों से प्रेरित जैविक मानसिक विकार48,717
सब कुछ सहित कुल (एमडीसी श्रेणी के साथ और उसके बिना मामले)8,566,687
प्रतिपूर्ति के बिना उत्पन्न मामले (एमडीसी निर्दिष्ट नहीं)790,697
बाह्य रोगी मामले (एमडीसी निर्दिष्ट नहीं)1,980,606
3एम जैसे विशेष ग्रूपर का उपयोग करने वाले मामले (एमडीसी निर्दिष्ट नहीं है)1,619,682
एमडीसी के साथ कुल4,175,702
शराब/नशीली दवाओं का उपयोग या प्रेरित मानसिक विकार48,717
बर्न्स444
आंख3,549
पुरुष प्रजनन तंत्र9,230
मानव इम्युनोडेफिशिएंसी वायरस संक्रमण12,422
मायलोप्रोलिफेरेटिव रोग और विकार, खराब विभेदित नियोप्लाज्म15,620
स्वास्थ्य स्थिति और स्वास्थ्य सेवाओं के साथ अन्य संपर्कों को प्रभावित करने वाले कारक21,294
मादा प्रजनन प्रणाली17,010
कान, नाक, मुँह और गला22,987
एकाधिक महत्वपूर्ण आघात27,902
संचार प्रणाली589,730
रक्त, रक्त बनाने वाले अंग और प्रतिरक्षा संबंधी विकार48,990
चोटें, जहर और दवाओं के जहरीले प्रभाव64,097
त्वचा, चमड़े के नीचे के ऊतक और स्तन89,577
हेपेटोबिलरी सिस्टम और अग्न्याशय127,172
अंतःस्रावी, पोषण संबंधी और चयापचय संबंधी रोग और विकार142,808
प्रसवकालीन अवधि में उत्पन्न होने वाली स्थितियों वाले नवजात शिशु और अन्य नवजात शिशु163,605
गर्भावस्था, प्रसव और प्रसवकाल165,303
किडनी एवं मूत्र पथ209,561
मानसिक रोग एवं विकार282,501
तंत्रिका तंत्र316,243
पाचन तंत्र346,369
मस्कुलोस्केलेटल सिस्टम और संयोजी ऊतक329,344
श्वसन प्रणाली561,983
संक्रामक एवं परजीवी रोग559,244

हम सभी प्रकार के डेटा लाइसेंसिंग यानी पाठ, ऑडियो, वीडियो या छवि से निपटते हैं। डेटासेट में ML के लिए मेडिकल डेटासेट होते हैं: फिजिशियन डिक्टेशन डेटासेट, फिजिशियन क्लिनिकल नोट्स, मेडिकल कन्वर्सेशन डेटासेट, मेडिकल ट्रांसक्रिप्शन डेटासेट, डॉक्टर-रोगी वार्तालाप, मेडिकल टेक्स्ट डेटा, मेडिकल इमेज - CT स्कैन, MRI, अल्ट्रा साउंड (एकत्रित आधार कस्टम आवश्यकताएं) .

AI/ML में EHR डेटासेट के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग

एआई/एमएल में ईएचआर डेटासेट
  • रोग की भविष्यवाणी और निदानमधुमेह, कैंसर और हृदय संबंधी स्थितियों जैसी बीमारियों की भविष्यवाणी करने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना।
  • नैदानिक ​​निर्णय समर्थन: एआई प्रणालियों को समृद्ध रोगी इतिहास और प्रयोगशाला परिणाम प्रदान करके निर्णय लेने की क्षमता में वृद्धि करना।
  • वैयक्तिकृत चिकित्सा: व्यक्तिगत उपचार योजनाओं की सिफारिश करने के लिए जनसांख्यिकीय और निदान डेटा का उपयोग करें।
  • हेल्थकेयर ऑटोमेशन: EHR डेटासेट पर प्रशिक्षित NLP-संचालित उपकरणों के साथ अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग या बिलिंग जैसे प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करें।

EHR डेटासेट के लिए Shaip को क्यों चुनें?

विशेषज्ञ कार्यबल

कुशल पेशेवर सटीक और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा एनोटेशन सुनिश्चित करते हैं।

विनियामक अनुपालन

HIPAA और GDPR का पालन करने वाले पूर्णतः अज्ञात डेटासेट।

अनुकूलन योग्य समाधान

जनसांख्यिकी, विशेषताओं या क्षेत्रों के आधार पर तैयार किए गए डेटासेट।

प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण

गुणवत्ता से समझौता किए बिना लागत प्रभावी समाधान प्रदान किए जाएंगे।

पूर्वाग्रह-मुक्त डेटा

सख्त प्रोटोकॉल पूर्वाग्रह को खत्म करते हैं, तथा विश्वसनीय एआई परिणाम सुनिश्चित करते हैं।

तेज़ और सटीक

सुव्यवस्थित प्रक्रियाएं विविध, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की त्वरित डिलीवरी सुनिश्चित करती हैं।

उपलब्धता एवं वितरण

उच्च नेटवर्क अप-टाइम और डेटा, सेवाओं और समाधानों की समय पर डिलीवरी।

वैश्विक कार्यबल

तटवर्ती और अपतटीय संसाधनों के एक पूल के साथ, हम विभिन्न उपयोग मामलों के लिए आवश्यकतानुसार टीमों का निर्माण और विस्तार कर सकते हैं।

लोग, प्रक्रिया और मंच

वैश्विक कार्यबल, मजबूत मंच और 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट द्वारा डिजाइन की गई परिचालन प्रक्रियाओं के संयोजन के साथ, शैप सबसे चुनौतीपूर्ण एआई पहलों को शुरू करने में मदद करता है।

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सभी प्रकार के डेटा में नए ऑफ-द-शेल्फ मेडिकल डेटासेट एकत्र किए जा रहे हैं 

अपनी स्वास्थ्य देखभाल प्रशिक्षण डेटा संग्रह की चिंताओं से छुटकारा पाने के लिए अभी हमसे संपर्क करें

  • पंजीकरण करके, मैं शैप से सहमत हूं गोपनीयता नीति और सेवा की शर्तें और Shaip से B2B मार्केटिंग संचार प्राप्त करने के लिए अपनी सहमति प्रदान करता/करती हूँ।

ईएचआर डेटासेट का उपयोग रोग की भविष्यवाणी, नैदानिक निर्णय लेने और व्यक्तिगत उपचार के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

ईएचआर डेटा का उपयोग नैदानिक ​​निर्णय समर्थन, रोग पूर्वानुमान, व्यक्तिगत उपचार योजना और स्वास्थ्य सेवा स्वचालन के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

हां, व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (PII) को हटाने और गोपनीयता विनियमों का अनुपालन करने के लिए सभी EHR डेटा को पहचान-मुक्त कर दिया जाता है।

ईएचआर डेटा में रोगी की जनसांख्यिकी, चिकित्सा इतिहास, निदान, उपचार योजना, प्रयोगशाला परीक्षण के परिणाम, रेडियोलॉजी चित्र (जैसे, सीटी, एमआरआई, एक्स-रे), नुस्खे और टीकाकरण रिकॉर्ड जैसे विवरण शामिल होते हैं।

हां, डेटा सुरक्षित और नैतिक उपयोग सुनिश्चित करने के लिए HIPAA, GDPR और अन्य वैश्विक गोपनीयता मानकों का पालन करता है।

हां, डेटासेट को विशिष्ट चिकित्सा विशेषज्ञता, क्षेत्र, रोगी जनसांख्यिकी या परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर तैयार किया जा सकता है।

हां, AI और ML वर्कफ़्लो में आसान एकीकरण के लिए डेटासेट मानक प्रारूपों (जैसे, JSON, CSV) में प्रदान किए जाते हैं।

सटीकता, स्थिरता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा का कठोर सत्यापन और गुणवत्ता जांच की जाती है।

लागत डेटा वॉल्यूम, अनुकूलन और परियोजना के दायरे जैसे कारकों पर निर्भर करती है। हम अनुरोध करते हैं कि आप सर्वोत्तम उद्धरण प्राप्त करने के लिए अपनी आवश्यकताओं के साथ "हमसे संपर्क करें" फ़ॉर्म भरें।

डिलीवरी की समय-सीमा परियोजना के आकार और जटिलता के आधार पर अलग-अलग होती है, लेकिन इन्हें सहमत समय-सीमाओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है।

ईएचआर डेटासेट एआई प्रणालियों को बेहतर निदान, पूर्वानुमान संबंधी अंतर्दृष्टि और व्यक्तिगत उपचार प्रदान करने में सक्षम बनाता है, जिससे रोगी के परिणामों और स्वास्थ्य देखभाल दक्षता में सुधार होता है।

हां, शैप विशेषज्ञता, आयु समूह, भूगोल या परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित ईएचआर डेटासेट प्रदान करता है।