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ヘルスケア/医療データ
AIおよびMLモデル用
既製のヘルスケア/医療データセットを使用して、ヘルスケアAIプロジェクトを迅速に開始できます
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機械学習のための医療およびヘルスケアデータセット
医師の口述音声データ
ヘルスケアの匿名化されたデータセットには、病院/臨床現場での医師と患者の出会いに基づいて、患者の臨床状態とケアの計画を説明する医師によって指示された31の異なる専門オーディオファイルが含まれています。
既製の医師の口述オーディオファイル：
- ヘルスケア音声モデルをトレーニングするための257,977の専門分野からの31時間の実世界の医師の口述音声データセット
- 電話ディクテーション（54.3％）、デジタルレコーダー（24.9％）、スピーチマイク（5.4％）、スマートフォン（2.7％）、不明（12.7％）などのさまざまなデバイスからキャプチャされたディクテーションオーディオ
- 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編集済みオーディオおよびトランスクリプト
転写された医療記録
転記された医療記録とは、医師と患者の会話の転記、医療報告の転記、および医学的評価を指します。 これは、将来の訪問のために患者の病歴をマッピングするのに役立ち、医師の参照ポイントとしても機能します。 医師が患者さんの現状を評価し、適切な治療法を提案するのに役立ちます。
既製の転写された医療記録：
- ヘルスケアスピーチモデルをトレーニングするための257,977の専門分野からの31時間の実世界の医師の口述の転写
- 手術報告書、退院要約、診察記録、入院記録、ED記録、臨床記録、放射線報告などのさまざまな作業タイプからの転記された医療記録。
- 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編集済みオーディオおよびトランスクリプト
電子健康記録（EHR）
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。
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
- 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
CTスキャン画像データセット
医師は CT スキャン画像を使用して、患者の身体の異常または正常な状態を診断および検出します (つまり、身体のさまざまな部分の病気や損傷を特定します)。 コンピュータ化された画像処理診断では、CT スキャン画像は高度な段階、つまり、取得、画像強調、重要な特徴の抽出、関心領域 (ROI) の識別、結果の解釈などを経ます。
Shaip は、研究や医療診断に不可欠な高品質の CT スキャン画像データセットを提供しています。 当社のデータセットには、実際の患者から収集され、最先端の技術で処理された何千もの高解像度画像が含まれています。 これらのデータセットは、医療専門家や研究者が、がん、神経疾患、心血管疾患など、さまざまな病状に関する知識と理解を深めるのに役立つように設計されています。 Shaip を使用すると、信頼できる正確な医療データにアクセスして、研究を強化し、患者の転帰を改善できます。
MRI画像データセット
IBM によると、コンピュータ ビジョン モデルは、デジタル画像やビデオから意味のある情報を引き出すように設計されています。 これにより、ヘルスケア画像データを広範囲に使用して、より優れた診断、治療、および疾患の予測を提供できます。 画像シーケンス、テクスチャ、形状、および輪郭情報からのコンテキスト、および過去の知識を使用して、人間の理解を向上させるのに役立つ 3D および 4D 情報を生成できます。 CT スキャンと同様に、MRI も患者の身体の異常または正常な状態を診断および検出するために使用されます (つまり、身体のさまざまな部分の病気や損傷を特定するため)。
Shaip は、研究や医療診断に不可欠な高品質の MRI 画像データセットを提供しています。 当社のデータセットには、実際の患者から収集され、最先端の技術で処理された何千もの高解像度画像が含まれています。
X線画像データセット
X線検査は、オブジェクトの内部構造と完全性を検証するために使用されます。 検査対象の X 線画像をさまざまな位置とさまざまなエネルギー レベルで生成して、患者の体内の異常な状態を診断および検出できます。
Shaip は、研究や医療診断に不可欠な高品質の X 線画像データセットを提供しています。 当社のデータセットには、実際の患者から収集され、最先端の技術で処理された何千もの高解像度画像が含まれています。 Shaip を使用すると、信頼できる正確な医療データにアクセスして、研究を強化し、患者の転帰を改善できます。
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