एआई और एमएल परियोजनाओं के लिए पहचान रहित इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) डेटासेट
व्यावसायिक रूप से लाइसेंस प्राप्त, HIPAA-अनुरूप इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा — क्लिनिकल AI, NLP और भविष्यसूचक मॉडलिंग के लिए तैयार।
ईएचआर डेटा क्या है और एआई के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है?
इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड्स (ईएचआर) दीर्घकालिक, डिजिटल रोगी रिकॉर्ड होते हैं जिन्हें अस्पतालों, बाह्य रोगी क्लीनिकों, विशेषज्ञ क्लीनिकों और प्रयोगशालाओं सहित संपूर्ण स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं द्वारा बनाए रखा जाता है। इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड्स (ईएमआर) के विपरीत, जो केवल एक प्रदाता द्वारा दी गई जानकारी होती है, ईएचआर डेटा रोगी की पूरी यात्रा को कवर करता है और कई स्वास्थ्य सेवा केंद्रों में होने वाली बातचीत को समाहित करता है।
Shaip का डी-आइडेंटिफाइड EHR डेटा कैटलॉग इन दोनों को कवर करता है — जिससे आपकी टीम को हेल्थकेयर AI डेवलपमेंट के पूरे स्पेक्ट्रम के लिए एक सिंगल, कंप्लायंस-रेडी सोर्स मिलता है।
ईएचआर डेटासेट में एआई विकास के लिए दो महत्वपूर्ण डेटा प्रकार शामिल हैं: संरचित डेटा (जनसांख्यिकी, आईसीडी-10 निदान कोड, डीआरजी कोड, दवाओं की सूची, प्रयोगशाला मान, महत्वपूर्ण संकेत) और असंरचित डेटा (क्लिनिकल नोट्स, डिस्चार्ज समरी, रेडियोलॉजी रिपोर्ट, चिकित्सक द्वारा लिखित निर्देश)। ईएचआर की लगभग 80% जानकारी असंरचित होती है, जो इसे क्लिनिकल एनएलपी मॉडल प्रशिक्षण का प्राथमिक आधार बनाती है।
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श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ प्रशिक्षण डेटा के साथ अपने मशीन लर्निंग मॉडल में सुधार करें। Shaip व्यावसायिक रूप से उपलब्ध, पहचान रहित इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR) डेटासेट प्रदान करता है, जिसे विशेष रूप से AI और मशीन लर्निंग टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारा रेडीमेड EHR डेटा कैटलॉग 20 से अधिक चिकित्सा विशिष्टताओं में संरचित, शोध के लिए तैयार रोगी रिकॉर्ड प्रदान करता है - जिसमें निदान, नुस्खे, प्रयोगशाला परिणाम, रेडियोलॉजी रिपोर्ट, टीकाकरण इतिहास और नैदानिक नोट्स शामिल हैं - ये सभी HIPAA सेफ हार्बर और GDPR मानकों के तहत पूरी तरह से पहचान रहित हैं।
चाहे आप क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सिस्टम बना रहे हों, चिकित्सकों के नोट्स पर आधारित NLP मॉडल को प्रशिक्षित कर रहे हों, रोग-पूर्वानुमान एल्गोरिदम विकसित कर रहे हों, या हेल्थकेयर ऑटोमेशन टूल को शक्ति प्रदान कर रहे हों, Shaip के EHR डेटासेट आपके AI प्रोजेक्ट की आवश्यकताओं के अनुरूप गहराई, विविधता और अनुपालन सुनिश्चित करते हैं। तत्काल लाइसेंसिंग, कस्टम कोहोर्ट चयन या सैंपल डाउनलोड के लिए उपलब्ध।
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 | पाठ दस्तावेज़ |
|---|---|
| ईशान कोण | 4,473,573 |
| दक्षिण | 1,801,716 |
| मिडवेस्ट | 781,701 |
| पश्चिम | 1,509,109 |
| प्रमुख निदान श्रेणी | पाठ दस्तावेज़ |
|---|---|
| शराब/नशीले पदार्थों का उपयोग एवं शराब/नशीले पदार्थों से प्रेरित जैविक मानसिक विकार | 48,717 |
| 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 कुल | 4,175,702 |
| शराब/नशीली दवाओं का उपयोग या प्रेरित मानसिक विकार | 48,717 |
| बर्न्स | 444 |
| आंख | 3,549 |
| पुरुष प्रजनन तंत्र | 9,230 |
| मानव इम्युनोडेफिशिएंसी वायरस संक्रमण | 12,422 |
| मायलोप्रोलिफेरेटिव रोग और विकार, खराब विभेदित नियोप्लाज्म | 15,620 |
| स्वास्थ्य स्थिति और स्वास्थ्य सेवाओं के साथ अन्य संपर्कों को प्रभावित करने वाले कारक | 21,294 |
| मादा प्रजनन प्रणाली | 17,010 |
| कान, नाक, मुँह और गला | 22,987 |
| एकाधिक महत्वपूर्ण आघात | 27,902 |
| संचार प्रणाली | 589,730 |
| रक्त, रक्त बनाने वाले अंग और प्रतिरक्षा संबंधी विकार | 48,990 |
| चोटें, जहर और दवाओं के जहरीले प्रभाव | 64,097 |
| त्वचा, चमड़े के नीचे के ऊतक और स्तन | 89,577 |
| हेपेटोबिलरी सिस्टम और अग्न्याशय | 127,172 |
| अंतःस्रावी, पोषण संबंधी और चयापचय संबंधी रोग और विकार | 142,808 |
| प्रसवकालीन अवधि में उत्पन्न होने वाली स्थितियों वाले नवजात शिशु और अन्य नवजात शिशु | 163,605 |
| गर्भावस्था, प्रसव और प्रसवकाल | 165,303 |
| किडनी एवं मूत्र पथ | 209,561 |
| मानसिक रोग एवं विकार | 282,501 |
| तंत्रिका तंत्र | 316,243 |
| पाचन तंत्र | 346,369 |
| मस्कुलोस्केलेटल सिस्टम और संयोजी ऊतक | 329,344 |
| श्वसन प्रणाली | 561,983 |
| संक्रामक एवं परजीवी रोग | 559,244 |
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
- रोग की भविष्यवाणी और निदानमधुमेह, कैंसर और हृदय संबंधी स्थितियों जैसी बीमारियों की भविष्यवाणी करने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना।
- नैदानिक निर्णय समर्थनसंरचित ईएचआर डेटा का उपयोग करके निदान संबंधी अनुशंसाओं को सामने लाने, दवा अंतःक्रियाओं को चिह्नित करने और उपचार योजना में सहायता करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करें।
- 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।
भविष्यसूचक स्वास्थ्य सेवा मॉडलिंग — रोगी के दीर्घकालिक रिकॉर्ड, डीआरजी कोड और बीमारी की गंभीरता के स्कोर का उपयोग करके जोखिम स्तरीकरण और रोग-भविष्यवाणी मॉडल बनाएं।
वास्तविक-विश्व साक्ष्य (आर.डब्लू.ई.) अध्ययन — रोगी समूहों में ईएचआर परिणामों के डेटा का विश्लेषण करके बाजार के बाद के साक्ष्य और फार्माकोविजिलेंस संबंधी जानकारी उत्पन्न करें।
नैदानिक नोट्स के लिए एनएलपी — एनोटेटेड ईएचआर प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके असंरचित चिकित्सक नोट्स और डिस्चार्ज सारांश से संस्थाओं, स्थितियों और प्रक्रियाओं को निकालें।
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।
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।
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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।
बड़े पैमाने पर सिद्ध
गूगल और अग्रणी हेल्थ एआई कंपनियों द्वारा विश्वसनीय। 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट प्रक्रियाओं और चिकित्सा विशेषज्ञों की समीक्षा द्वारा गुणवत्ता नियंत्रित।
व्यावसायिक रूप से तैयार
Shaip का रेडीमेड EHR कैटलॉग लाइसेंसशुदा है, इसकी पहचान छिपाई गई है और इसे आज ही Databricks मार्केटप्लेस के माध्यम से डाउनलोड या एक्सेस किया जा सकता है।
पूर्ण जीवनचक्र समर्थन
क्या आपको कच्चे डेटा के ऊपर एनोटेशन की आवश्यकता है? Shaip एक ही पार्टनर से डी-आइडेंटिफिकेशन, क्लिनिकल NER लेबलिंग और डेटा ऑग्मेंटेशन प्रदान करता है।
पता लगाने में सक्षम है जिसकी आपको तलाश है?
सभी प्रकार के डेटा में नए ऑफ-द-शेल्फ मेडिकल डेटासेट एकत्र किए जा रहे हैं
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
1. AI में EHR डेटासेट का उपयोग किस लिए किया जाता है?
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।
2. AI/ML परियोजनाओं में EHR डेटा का उपयोग कैसे 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।
3. क्या EHR डेटा की पहचान मिटा दी गई 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।
4. ईएचआर डेटा के प्रमुख घटक क्या हैं?
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।
5. क्या डेटा HIPAA और अन्य विनियमों का अनुपालन करता है?
हां, डेटा सुरक्षित और नैतिक उपयोग सुनिश्चित करने के लिए HIPAA, GDPR और अन्य वैश्विक गोपनीयता मानकों का पालन करता है।
6. क्या ईएचआर डेटासेट को अनुकूलित किया जा सकता है?
हां, डेटासेट को विशिष्ट चिकित्सा विशेषज्ञता, क्षेत्र, रोगी जनसांख्यिकी या परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर तैयार किया जा सकता है।
7. क्या डेटा मेरे AI मॉडल में एकीकृत हो सकता है?
हां, AI और ML वर्कफ़्लो में आसान एकीकरण के लिए डेटासेट मानक प्रारूपों (जैसे, JSON, CSV) में प्रदान किए जाते हैं।
8. डेटा की गुणवत्ता कैसे सुनिश्चित की जाती है?
सटीकता, स्थिरता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा का कठोर सत्यापन और गुणवत्ता जांच की जाती है।
9. ईएचआर डेटासेट की लागत क्या 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।
10. ईएचआर डेटासेट की डिलीवरी की समयसीमा क्या है?
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।
11. ईएचआर डेटासेट स्वास्थ्य सेवा एआई समाधानों को कैसे बेहतर बना सकते हैं?
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।
12. क्या मुझे अनुकूलित EHR डेटासेट मिल सकते हैं?
हां, शैप विशेषज्ञता, आयु समूह, भूगोल या परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित ईएचआर डेटासेट प्रदान करता है।
13. ईएचआर डेटासेट और ईएमआर डेटासेट में क्या अंतर है?
इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड्स (ईएमआर) में एक ही प्रदाता का नैदानिक डेटा होता है; इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड्स (ईएचआर) में कई प्रदाताओं, सेटिंग्स और समय अवधियों में संपूर्ण देखभाल प्रक्रिया शामिल होती है। Shaip ईएचआर और ईएमआर डेटासेट दोनों प्रकार प्रदान करता है, जिसमें जटिल एआई प्रशिक्षण आवश्यकताओं के लिए बहु-प्रदाता अनुदैर्ध्य रिकॉर्ड उपलब्ध हैं।
14. ईएचआर डेटा को किस प्रकार से डी-आइडेंटिफाई किया जाता है?
सभी रिकॉर्ड को HIPAA गोपनीयता नियम सेफ हार्बर विधि का उपयोग करके पहचान रहित बनाया जाता है — जिसमें नाम, जन्मतिथि, पता और मेडिकल रिकॉर्ड नंबर सहित सभी 18 PHI पहचानकर्ताओं को हटा दिया जाता है। डेटासेट के भीतर रिकॉर्ड को जोड़ने के लिए अनाम MRN फ़ील्ड को बरकरार रखा जाता है, जिससे पुनः पहचान के जोखिम के बिना अनुदैर्ध्य विश्लेषण संभव हो पाता है।
