लाइसेंस उच्च गुणवत्ता
हेल्थकेयर/मेडिकल डेटा
एआई और एमएल मॉडल के लिए
अपने हेल्थकेयर एआई प्रोजेक्ट को जम्पस्टार्ट करने के लिए ऑफ-द-शेल्फ हेल्थकेयर/मेडिकल डेटासेट
आज आप जो मेडिकल डेटा खो रहे हैं उसे प्लग-इन करें
मशीन लर्निंग के लिए मेडिकल और हेल्थकेयर डेटासेट
चिकित्सक श्रुतलेख ऑडियो डेटा
स्वास्थ्य देखभाल के लिए हमारे डी-आइडेंटेड डेटासेट में चिकित्सकों द्वारा निर्धारित 31 विभिन्न विशिष्ट ऑडियो फाइलें शामिल हैं जो मरीजों की नैदानिक स्थिति और अस्पताल / नैदानिक सेटिंग में चिकित्सक-रोगी मुठभेड़ों के आधार पर देखभाल की योजना का वर्णन करती हैं।
ऑफ-द-शेल्फ चिकित्सक श्रुतलेख ऑडियो फ़ाइलें:
- हेल्थकेयर स्पीच मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 257,977 विशिष्टताओं से वास्तविक दुनिया के चिकित्सक डिक्टेशन स्पीच डेटासेट के 31 घंटे
- टेलीफोन डिक्टेशन (54.3%), डिजिटल रिकॉर्डर (24.9%), स्पीच माइक (5.4%), स्मार्ट फोन (2.7%) और अज्ञात (12.7%) जैसे विभिन्न उपकरणों से लिया गया श्रुतलेख ऑडियो
- पीआईआई ने एचआईपीएए के अनुरूप सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशों का पालन करते हुए ऑडियो और लिपियों को संशोधित किया
लिखित मेडिकल रिकॉर्ड्स
ट्रांसक्रिप्टेड मेडिकल रिकॉर्ड्स से तात्पर्य चिकित्सक और रोगी की बातचीत के ट्रांसक्रिप्शन, मेडिकल रिपोर्ट के ट्रांसक्रिप्शन और मेडिकल असेसमेंट से है। यह भविष्य की यात्राओं के लिए रोगी के चिकित्सा इतिहास की मैपिंग में मदद करता है और डॉक्टरों के लिए एक संदर्भ बिंदु के रूप में भी कार्य करता है। यह डॉक्टर को रोगी की वर्तमान स्थिति का मूल्यांकन करने और उपयुक्त उपचार का सुझाव देने में मदद करता है।
ऑफ-द-शेल्फ ट्रांसक्राइब्ड मेडिकल रिकॉर्ड्स:
- हेल्थकेयर स्पीच मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 257,977 विशिष्टताओं से वास्तविक दुनिया के चिकित्सक डिक्टेशन के 31 घंटे का ट्रांसक्रिप्शन
- विभिन्न प्रकार के कार्य जैसे ऑपरेटिव रिपोर्ट, डिस्चार्ज सारांश, परामर्श नोट, प्रवेश नोट, ईडी नोट, क्लिनिक नोट, रेडियोलॉजी रिपोर्ट, आदि से लिखित मेडिकल रिकॉर्ड।
- पीआईआई ने एचआईपीएए के अनुरूप सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशों का पालन करते हुए ऑडियो और लिपियों को संशोधित किया
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर)
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड या ईएचआर मेडिकल रिकॉर्ड हैं जिनमें रोगी का चिकित्सा इतिहास, निदान, नुस्खे, उपचार योजना, टीकाकरण या टीकाकरण तिथियां, एलर्जी, रेडियोलॉजी छवियां (सीटी स्कैन, एमआरआई, एक्स-रे), और प्रयोगशाला परीक्षण आदि शामिल 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 (गुमनाम), प्रवेश तिथि, छुट्टी की तारीख, ठहरने के दिनों की अवधि, लिंग, रोगी वर्ग, भुगतानकर्ता, वित्तीय वर्ग, राज्य, निर्वहन निपटान, आयु, डीआरजी, डीआरजी विवरण, $ प्रतिपूर्ति, एएमएलओएस, जीएमएलओएस, जोखिम मृत्यु दर, बीमारी की गंभीरता, ग्रॉपर, अस्पताल का ज़िप कोड, आदि।
- विभिन्न अमेरिकी राज्यों और क्षेत्र से मेडिकल रिकॉर्ड्स- उत्तर पूर्व (46%), दक्षिण (9%), मिडवेस्ट (3%), पश्चिम (28%), अन्य (14%)
- कवर किए गए सभी रोगी वर्गों से संबंधित मेडिकल रिकॉर्ड- इनपेशेंट, आउट पेशेंट (नैदानिक, पुनर्वसन, 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)
- HIPAA के अनुरूप सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशों का पालन करने वाले PII संशोधित दस्तावेज़
- 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)
- HIPAA के अनुरूप सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशों का पालन करने वाले PII संशोधित दस्तावेज़
सीटी स्कैन इमेज डेटासेट
डॉक्टर रोगी के शरीर में असामान्य या सामान्य स्थितियों का निदान और पता लगाने के लिए सीटी स्कैन छवि का उपयोग करते हैं (यानी, शरीर के विभिन्न हिस्सों में बीमारी या चोट की पहचान करने के लिए)। कम्प्यूटरीकृत छवि प्रसंस्करण निदान में, एक सीटी-स्कैन छवि परिष्कृत चरणों से गुजरती है, जैसे, अधिग्रहण, छवि वृद्धि, महत्वपूर्ण विशेषताओं का निष्कर्षण, ब्याज का क्षेत्र (आरओआई) पहचान, परिणाम व्याख्या, आदि।
Shaip अनुसंधान और चिकित्सा निदान के लिए आवश्यक उच्च गुणवत्ता वाले सीटी स्कैन छवि डेटासेट प्रदान करता है। हमारे डेटासेट में वास्तविक रोगियों से एकत्र की गई हजारों उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां शामिल हैं और अत्याधुनिक तकनीकों के साथ संसाधित की जाती हैं। ये डेटासेट चिकित्सा पेशेवरों और शोधकर्ताओं को कैंसर, न्यूरोलॉजिकल विकारों और हृदय रोगों सहित विभिन्न चिकित्सा स्थितियों के बारे में अपने ज्ञान और समझ को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। शेप के साथ, आप अपने शोध को बढ़ाने और रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए विश्वसनीय और सटीक चिकित्सा डेटा तक पहुंच सकते हैं।
एमआरआई इमेज डेटासेट
IBM के अनुसार, कंप्यूटर विज़न मॉडल को डिजिटल इमेज और वीडियो से सार्थक जानकारी प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बेहतर निदान, उपचार और रोगों की भविष्यवाणी प्रदान करने के लिए स्वास्थ्य सेवा छवि डेटा के व्यापक उपयोग की अनुमति देता है। यह 3डी और 4डी जानकारी का उत्पादन करने के लिए छवि अनुक्रम, बनावट, आकार और समोच्च जानकारी के साथ-साथ पिछले ज्ञान से संदर्भ का उपयोग कर सकता है जो बेहतर मानव समझ में सहायता करता है। सीटी स्कैन की तरह, एमआरआई का भी रोगी के शरीर में असामान्य या सामान्य स्थितियों का पता लगाने और पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है (यानी, शरीर के विभिन्न हिस्सों में बीमारी या चोट की पहचान करने के लिए)।
Shaip अनुसंधान और चिकित्सा निदान के लिए आवश्यक उच्च गुणवत्ता वाले एमआरआई छवि डेटासेट प्रदान करता है। हमारे डेटासेट में वास्तविक रोगियों से एकत्र की गई हजारों उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां शामिल हैं और अत्याधुनिक तकनीकों के साथ संसाधित की जाती हैं।
एक्स-रे इमेज डेटासेट
वस्तु की आंतरिक संरचना और अखंडता को सत्यापित करने के लिए एक्स-रे परीक्षण का उपयोग किया जाता है। रोगी के शरीर में असामान्य स्थितियों का निदान और पता लगाने के लिए एक परीक्षण वस्तु की एक्स-रे छवियों को विभिन्न स्थितियों और विभिन्न ऊर्जा स्तरों पर उत्पन्न किया जा सकता है।
Shaip अनुसंधान और चिकित्सा निदान के लिए आवश्यक उच्च-गुणवत्ता वाले एक्स-रे छवि डेटासेट प्रदान करता है। हमारे डेटासेट में वास्तविक रोगियों से एकत्र की गई हजारों उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां शामिल हैं और अत्याधुनिक तकनीकों के साथ संसाधित की जाती हैं। शेप के साथ, आप अपने शोध को बढ़ाने और रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए विश्वसनीय और सटीक चिकित्सा डेटा तक पहुंच सकते हैं।
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नए ऑफ-द-शेल्फ मेडिकल डेटासेट सभी प्रकार के डेटा में एकत्र किए जा रहे हैं
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