AI および ML プロジェクト用の電子医療記録 (EHR) データセット
既製の電子健康記録（EHR）データセットにより、HealthcareAIプロジェクトを迅速に開始できます。
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クラス最高のトレーニング データで機械学習モデルを改善します。 電子健康記録またはEHRは、患者の病歴、診断、処方箋、治療計画、ワクチン接種または免疫化の日付、アレルギー、放射線画像（CTスキャン、MRI、X線）、および臨床検査などを含む医療記録です。 当社の既製のデータ カタログにより、信頼できる医療トレーニング データを簡単に入手できます。
既製の電子健康記録（EHR）：
- 5.1の専門分野の31万以上のレコードと医師のオーディオファイル
- 臨床NLPおよびその他のドキュメントAIモデルをトレーニングするための実際のゴールドスタンダードの医療記録
- MRN（匿名化）、入院日、退院日、滞在日数、性別、患者クラス、支払人、財務クラス、州、退院処分、年齢、DRG、DRGの説明、$償還、AMLOS、GMLOS、リスクなどのメタデータ情報死亡率、病気の重症度、グルーパー、病院の郵便番号など。
- 米国のさまざまな州および地域の医療記録-北東（46％）、南（9％）、中西部（3％）、西（28％）、その他（14％）
- 対象となるすべての患者クラスに属する医療記録-入院患者、外来患者（臨床、リハビリ、定期的、外科的デイケア）、緊急事態。
- 10歳未満（7.9％）、11〜20歳（5.7％）、21〜30歳（10.9％）、31〜40歳（11.7％）、41〜50歳（10.4％）のすべての患者年齢グループに属する医療記録）、51〜60歳（13.8％）、61〜70歳（16.1％）、71〜80歳（13.3％）、81〜90歳（7.8％）、90歳以上（2.4％）
- 患者の性比は46％（男性）と54％（女性）
- HIPAAに準拠したセーフハーバーガイドラインに準拠したPII編集済みドキュメント
| 所在地 | テキスト文書 |
|---|---|
| 北東 | 4,473,573 |
| サウス | 1,801,716 |
| 中西部 | 781,701 |
| ウェスト | 1,509,109 |
| 主な診断カテゴリー | テキスト文書 |
|---|---|
| アルコール/薬物使用およびアルコール/薬物誘発性の器質的精神障害 | 48,717 |
| すべてを含む合計（MDCカテゴリがある場合とない場合） | 8,566,687 |
| 払い戻しのないケースが生成されました（MDCは指定されていません） | 790,697 |
| 外来症例（MDCは指定されていません） | 1,980,606 |
| 3Mなどの特殊ハタを使用した場合（MDCは指定されていません） | 1,619,682 |
| MDCとの合計 | 4,175,702 |
| アルコール/薬物の使用または誘発された精神障害 | 48,717 |
| バーンズ | 444 |
| 眼 | 3,549 |
| 男性の生殖システム | 9,230 |
| ヒト免疫不全ウイルス感染症 | 12,422 |
| 骨髄増殖性疾患および障害、低分化新生物 | 15,620 |
| 健康状態およびその他の医療サービスとの接触に影響を与える要因 | 21,294 |
| 女性の生殖システム | 17,010 |
| 耳、鼻、口、喉 | 22,987 |
| 複数の重大な外傷 | 27,902 |
| 循環系 | 589,730 |
| 血液、造血器官、免疫疾患 | 48,990 |
| 薬物の怪我、中毒および毒性作用 | 64,097 |
| 皮膚、皮下組織および乳房 | 89,577 |
| 肝胆道系および膵臓 | 127,172 |
| 内分泌、栄養および代謝性疾患および障害 | 142,808 |
| 周産期に発生する状態の新生児およびその他の新生児 | 163,605 |
| 妊娠、出産、産褥 | 165,303 |
| 腎臓と尿路 | 209,561 |
| 精神疾患および精神障害 | 282,501 |
| 神経系 | 316,243 |
| 消化器系 | 346,369 |
| 筋骨格系と結合組織 | 329,344 |
| 呼吸器系 | 561,983 |
| 感染症および寄生虫症 | 559,244 |
テキスト、オーディオ、ビデオ、画像など、あらゆる種類のデータライセンスを扱っています。 データセットは、MLの医療データセットで構成されています：医師の口述データセット、医師の臨床ノート、医療会話データセット、医療転写データセット、医師と患者の会話、医療テキストデータ、医療画像– CTスキャン、MRI、ウルトラサウンド（収集された基本カスタム要件） 。
AI/MLにおけるEHRデータセットの実世界応用
- 病気の予測と診断: 糖尿病、がん、心血管疾患などの病気を予測する AI モデルをトレーニングします。
- 臨床決定支援: 豊富な患者の履歴と検査結果を AI システムに提供することで意思決定を強化します。
- 個別化医療: 人口統計データと診断データを活用して、個人に合わせた治療計画を推奨します。
- ヘルスケアの自動化: EHR データセットでトレーニングされた NLP ベースのツールを使用して、予約のスケジュール設定や請求などの管理タスクを自動化します。
EHR データセットに Shaip を選択する理由
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Shaip は、グローバルな労働力、堅牢なプラットフォーム、および 6 シグマ ブラック ベルトによって設計された運用プロセスを組み合わせることで、最も困難な AI イニシアチブの立ち上げを支援します。
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よくある質問（FAQ）
1. EHR データセットは AI で何に使用されますか?
EHR データセットは、病気の予測、臨床上の意思決定、個別化された治療のための AI モデルのトレーニングに使用されます。
2. EHR データは AI/ML プロジェクトでどのように使用されますか?
EHR データは、臨床意思決定サポート、病気予測、個別治療計画、ヘルスケア自動化のための AI モデルのトレーニングに使用されます。
3. EHR データは匿名化されていますか?
はい、すべての EHR データは、個人を特定できる情報 (PII) を削除し、プライバシー規制に準拠するために匿名化されています。
4. EHR データの主な構成要素は何ですか?
EHR データには、患者の人口統計、病歴、診断、治療計画、臨床検査結果、放射線画像（CT、MRI、X 線など）、処方箋、予防接種記録などの詳細が含まれます。
5. データは HIPAA およびその他の規制に準拠していますか?
はい、データは HIPAA、GDPR、その他の世界的なプライバシー標準に準拠しており、安全で倫理的な使用が保証されます。
6. EHR データセットはカスタマイズできますか?
はい、データセットは、特定の医療専門分野、地域、患者の人口統計、またはプロジェクト要件に基づいてカスタマイズできます。
7. データを AI モデルに統合できますか?
はい、データセットは標準形式（JSON、CSV など）で提供されるため、AI および ML ワークフローに簡単に統合できます。
8. データの品質はどのように保証されますか?
データは、正確性、一貫性、信頼性を確保するために、厳格な検証と品質チェックを受けます。
9. EHR データセットのコストはいくらですか?
費用はデータ量、カスタマイズ、プロジェクトの範囲などの要因によって異なります。最適なお見積りをご希望の場合は、「お問い合わせ」フォームにご要望をご記入ください。
10. EHR データセットの配信スケジュールはどのようなものですか?
納品スケジュールはプロジェクトの規模と複雑さによって異なりますが、合意された期限に間に合うように設計されています。
11. EHR データセットはヘルスケア AI ソリューションをどのように改善できますか?
EHR データセットにより、AI システムはより優れた診断、予測的洞察、パーソナライズされた治療を提供できるようになり、患者の治療成果と医療の効率が向上します。
12. カスタマイズされた EHR データセットを入手できますか?
はい、Shaip は専門分野、年齢層、地域、またはプロジェクトの要件に基づいてカスタマイズされた EHR データセットを提供します。