Beste Open-Source-Gesundheitsdatensätze für maschinelle Lernprojekte

• Das globale Gesundheitssystem produziert täglich riesige Mengen medizinischer Daten, die das Potenzial haben, für Anwendungen des maschinellen Lernens genutzt zu werden. In allen Branchen gelten Daten als wertvolles Gut, das Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft, und im Gesundheitssektor ist das nicht anders.

In diesem Artikel werden die beim Umgang mit medizinischen Daten auftretenden Hindernisse prägnant erläutert und eine Zusammenfassung öffentlich zugänglicher Gesundheitsdatensätze gegeben.

Bedeutung von Gesundheitsdatensätzen

Gesundheitsdatensätze sind Sammlungen von Patienteninformationen wie Krankenakten, Diagnosen, Behandlungen, genetischen Daten und Details zum Lebensstil. Sie sind in der heutigen Welt, in der KI immer häufiger eingesetzt wird, sehr wichtig. Hier ist der Grund:

Patientengesundheit verstehen:

Gesundheitsdatensätze geben Ärzten ein vollständiges Bild über den Gesundheitszustand eines Patienten. Beispielsweise können Daten über die Krankengeschichte, Medikamente und den Lebensstil eines Patienten dabei helfen, vorherzusagen, ob er möglicherweise an einer chronischen Krankheit erkrankt. Dadurch können Ärzte frühzeitig eingreifen und einen Behandlungsplan speziell für diesen Patienten erstellen.

Unterstützung der medizinischen Forschung:

Durch die Untersuchung von Gesundheitsdatensätzen können medizinische Forscher untersuchen, wie Krebspatienten behandelt werden und wie sie sich erholen. Sie können die Behandlungen finden, die in der Praxis am besten wirken. Durch die Betrachtung von Tumorproben in Biobanken und der Behandlungsgeschichte von Patienten können Forscher beispielsweise erfahren, wie bestimmte Mutationen und Krebsproteine ​​auf verschiedene Behandlungen reagieren. Dieser datengesteuerte Ansatz hilft dabei, Trends zu finden, die zu besseren Patientenergebnissen führen.

Bessere Diagnose und Behandlung:

Ärzte nutzen KI-Tools, um Gesundheitsdatensätze zu untersuchen und wichtige Muster zu finden. Dies hilft ihnen, Krankheiten besser zu diagnostizieren und zu behandeln. In der Radiologie kann KI Probleme in Scans schneller und genauer finden als Menschen. Das bedeutet, dass Ärzte Krankheiten früher erkennen und früher mit der richtigen Behandlung beginnen können. Medizinische Bildanmerkungen können zu einer schnelleren und besseren Diagnose führen, was die Gesundheit des Patienten verbessert.

Unterstützung von Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit:

Stellen Sie sich eine Kleinstadt vor, in der Gesundheitsexperten Datensätze verwenden, um einen Grippeausbruch zu verfolgen. Sie untersuchten Muster und fanden die betroffenen Bereiche. Mit diesen Daten starteten sie gezielte Impfaktionen und Gesundheitsaufklärungskampagnen. Dieser datengesteuerte Ansatz half, die Grippe einzudämmen. Es zeigt, wie Gesundheitsdatensätze öffentliche Gesundheitsinitiativen aktiv steuern und verbessern können.

Medizinische Open-Source-Datensätze für maschinelles Lernen

Offene Datensätze sind für die gute Funktion jedes maschinellen Lernmodells unerlässlich. Maschinelles Lernen wird bereits in den Biowissenschaften, im Gesundheitswesen und in der Medizin eingesetzt und zeigt großartige Ergebnisse. Es hilft, Krankheiten vorherzusagen und zu verstehen, wie sie sich ausbreiten. Maschinelles Lernen liefert auch Ideen, wie wir kranke, ältere und kranke Menschen in einer Gemeinschaft richtig versorgen können. Ohne gute Datensätze wären diese Modelle für maschinelles Lernen nicht möglich.

Allgemeine und öffentliche Gesundheit:

• data.gov: Konzentriert sich auf US-orientierte Gesundheitsdaten, die mithilfe mehrerer Parameter leicht durchsucht werden können. Die Datensätze sollen das Wohlbefinden von Personen mit Wohnsitz in den USA verbessern; Die Informationen könnten sich jedoch auch für andere Trainingssätze in der Forschung oder in weiteren Bereichen der öffentlichen Gesundheit als nützlich erweisen.
• WHO: Bietet Datensätze rund um globale Gesundheitsprioritäten. Die Plattform verfügt über eine benutzerfreundliche Suchfunktion und liefert neben den Datensätzen wertvolle Erkenntnisse für ein umfassendes Verständnis der jeweiligen Themen.
• Re3Data: Bietet Daten zu mehr als 2,000 Forschungsthemen, kategorisiert in mehrere große Bereiche. Obwohl nicht alle Datensätze frei zugänglich sind, zeigt die Plattform die Struktur klar an und ermöglicht eine einfache Suche anhand von Faktoren wie Gebühren, Mitgliedschaftsanforderungen und Urheberrechtsbeschränkungen.
• Mortalitätsdatenbank für Menschen bietet Zugriff auf Daten zu Sterblichkeitsraten, Bevölkerungszahlen und verschiedenen Gesundheits- und Bevölkerungsstatistiken für 35 Nationen.
• CHDS: Die Datensätze der Child Health and Development Studies zielen darauf ab, die generationsübergreifende Übertragung von Krankheiten und Gesundheit zu untersuchen. Es umfasst Datensätze zur Erforschung nicht nur der genomischen Expression, sondern auch des Einflusses sozialer, umweltbedingter und kultureller Faktoren auf Krankheit und Gesundheit.
• Merck Molecular Activity Challenge: Präsentiert Datensätze, die die Anwendung von maschinellem Lernen in der Arzneimittelforschung fördern sollen, indem die potenziellen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Molekülkombinationen simuliert werden.
• 1000 Genomes Project: Enthält Sequenzierungsdaten von 2,500 Individuen aus 26 verschiedenen Populationen und ist damit eines der größten zugänglichen Genom-Repositorien. Auf diese internationale Zusammenarbeit kann über AWS zugegriffen werden. (Beachten Sie, dass für Genomprojekte Zuschüsse möglich sind.)

Bilddatensätze für Life Sciences, Gesundheitswesen und Medizin:

• Öffnen Sie Neuro: Als kostenlose und offene Plattform teilt OpenNeuro eine breite Palette medizinischer Bilder, darunter MRT-, MEG-, EEG-, iEEG-, ECoG-, ASL- und PET-Daten. Mit 563 medizinischen Datensätzen, die 19,187 Teilnehmer abdecken, dient es als unschätzbare Ressource für Forscher und medizinisches Fachpersonal.
• Oase: Dieser Datensatz stammt aus der Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) und zielt darauf ab, der Öffentlichkeit kostenlos Neuroimaging-Daten zum Nutzen der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung zu stellen. Es umfasst 1,098 Probanden in 2,168 MR-Sitzungen und 1,608 PET-Sitzungen und bietet Forschern eine Fülle von Informationen.
• Neuroimaging-Initiative zur Alzheimer-Krankheit: Die Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) präsentiert Daten, die von Forschern weltweit gesammelt wurden, die sich der Definition des Fortschreitens der Alzheimer-Krankheit widmen. Der Datensatz umfasst eine umfassende Sammlung von MRT- und PET-Bildern, genetischen Informationen, kognitiven Tests sowie Liquor- und Blutbiomarkern und ermöglicht so einen vielfältigen Ansatz zum Verständnis dieser komplexen Erkrankung.

Krankenhausdatensätze:

• Anbieterdatenkatalog: Greifen Sie auf umfassende Anbieterdatensätze in Bereichen wie Dialyseeinrichtungen, Arztpraxen, häusliche Gesundheitsdienste, Hospizpflege, Krankenhäuser, stationäre Rehabilitation, Langzeitpflegekrankenhäuser, Pflegeheime mit Rehabilitationsdiensten, Kosten für Arztbesuche und Lieferantenverzeichnisse zu und laden Sie diese herunter.
• Kosten- und Nutzungsprojekt im Gesundheitswesen (HCUP): Diese umfassende, landesweite Datenbank wurde erstellt, um nationale Trends in Bezug auf Inanspruchnahme, Zugang, Gebühren, Qualität und Ergebnisse der Gesundheitsversorgung zu identifizieren, zu verfolgen und zu analysieren. Jeder medizinische Datensatz innerhalb von HCUP enthält Informationen auf Begegnungsebene zu allen Patientenaufenthalten, Besuchen in der Notaufnahme und ambulanten Operationen in US-Krankenhäusern und stellt Forschern und politischen Entscheidungsträgern eine Fülle von Daten zur Verfügung.
• MIMIC-Datenbank für Intensivpflege: Dieser öffentlich verfügbare medizinische Datensatz wurde vom MIT für die Zwecke der Computerphysiologie entwickelt und umfasst nicht identifizierte Gesundheitsdaten von über 40,000 Intensivpatienten. Der MIMIC-Datensatz dient als wertvolle Ressource für Forscher, die sich mit der Intensivpflege befassen und neue Berechnungsmethoden entwickeln.

Krebsdatensätze:

• Medizinische CT-Bilder: Dieser Datensatz wurde entwickelt, um alternative Methoden zur Untersuchung von Trends in CT-Bilddaten zu erleichtern. Er umfasst CT-Scans von Krebspatienten und konzentriert sich dabei auf Faktoren wie Kontrast, Modalität und Patientenalter. Forscher können diese Daten nutzen, um neue bildgebende Verfahren zu entwickeln und Muster bei der Krebsdiagnose und -behandlung zu analysieren.
• Internationale Zusammenarbeit zur Krebsberichterstattung (ICCR): Die medizinischen Datensätze innerhalb des ICCR wurden entwickelt und bereitgestellt, um einen evidenzbasierten Ansatz für die Krebsberichterstattung weltweit zu fördern. Durch die Standardisierung der Krebsberichterstattung möchte das ICCR die Qualität und Vergleichbarkeit von Krebsdaten zwischen Institutionen und Ländern verbessern.
• SEER-Krebsinzidenz: Diese von der US-Regierung bereitgestellten Krebsdaten werden anhand grundlegender demografischer Unterscheidungen wie Rasse, Geschlecht und Alter segmentiert. Der SEER-Datensatz ermöglicht es Forschern, Krebsinzidenz und Überlebensraten in verschiedenen Bevölkerungsuntergruppen zu untersuchen und so Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit und Forschungsprioritäten zu informieren.
• Lungenkrebs-Datensatz: Dieser kostenlose Datensatz enthält Informationen zu Lungenkrebsfällen aus dem Jahr 1995. Forscher können diese Daten verwenden, um langfristige Trends bei der Inzidenz, Behandlung und den Ergebnissen von Lungenkrebs zu untersuchen sowie neue diagnostische und prognostische Instrumente zu entwickeln.

Zusätzliche Ressourcen für Gesundheitsdaten:

• Kaggle: Ein vielseitiges Datensatz-Repository – Kaggle bleibt eine hervorragende Plattform für eine breite Palette von Datensätzen, nicht nur im Gesundheitssektor. Kaggle ist ideal für alle, die sich mit verschiedenen Themen befassen oder unterschiedliche Datensätze für das Modelltraining benötigen.
• Subreddit: Eine von der Community betriebene Schatzgrube – Die richtigen Subreddit-Diskussionen können eine Goldgrube für offene Datensätze sein. Für Nischen- oder spezifische Fragen, die nicht in öffentlichen Datensätzen behandelt werden, könnte die Reddit-Community die Antwort parat haben.

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