Anonymisierte Datensätze elektronischer Gesundheitsakten (EHR) für KI- und ML-Projekte
Kommerziell lizenzierte, HIPAA-konforme elektronische Gesundheitsdaten – bereit für klinische KI, NLP und prädiktive Modellierung.
Was sind EHR-Daten und warum sind sie für KI wichtig?
Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) sind longitudinale, digitale Patientendatensätze, die von Gesundheitsdienstleistern entlang der gesamten Versorgungskette – Krankenhäusern, ambulanten Kliniken, Facharztpraxen und Laboren – geführt werden. Im Gegensatz zu elektronischen Patientenakten (EMRs), die nur eine Momentaufnahme eines einzelnen Behandlers darstellen, decken EHR-Daten den gesamten Behandlungsverlauf des Patienten ab und erfassen Interaktionen in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen.
Der anonymisierte EHR-Datenkatalog von Shaip deckt beides ab – und bietet Ihrem Team eine einzige, Compliance-fähige Quelle für das gesamte Spektrum der KI-Entwicklung im Gesundheitswesen.
EHR-Datensätze enthalten zwei entscheidende Datentypen für die KI-Entwicklung: strukturierte Daten (Demografie, ICD-10-Diagnosecodes, DRG-Codes, Medikamentenlisten, Laborwerte, Vitalparameter) und unstrukturierte Daten (Klinische Notizen, Entlassungsberichte, radiologische Befunde, ärztliche Diktate). Ungefähr 80 % der Informationen in elektronischen Patientenakten sind unstrukturiert und bilden daher die Hauptgrundlage für das Training klinischer NLP-Modelle.
Finden Sie die richtigen Daten für elektronische Patientenakten (EHR) für Ihre KI im Gesundheitswesen
Verbessern Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen mit erstklassigen Trainingsdaten. Shaip bietet kommerziell erhältliche, anonymisierte Datensätze elektronischer Patientenakten (EHR), die speziell für KI- und Machine-Learning-Teams entwickelt wurden. Unser sofort einsatzbereiter EHR-Datenkatalog umfasst strukturierte, forschungsfertige Patientendaten aus über 20 medizinischen Fachrichtungen – darunter Diagnosen, Verschreibungen, Laborergebnisse, Röntgenberichte, Impfhistorie und klinische Notizen – alle vollständig anonymisiert gemäß den Standards von HIPAA Safe Harbor und der DSGVO.
Ob Sie klinische Entscheidungshilfesysteme entwickeln, NLP-Modelle mit Arztberichten trainieren, Algorithmen zur Krankheitsvorhersage erstellen oder Tools zur Automatisierung im Gesundheitswesen bereitstellen – die EHR-Datensätze von Shaip bieten Ihnen die Tiefe, Vielfalt und Compliance-Sicherheit, die Ihr KI-Projekt erfordert. Sofort lizenzierbar, mit individueller Kohortenauswahl oder als Beispiel-Download verfügbar.
Elektronische Patientenakten (EHR) von der Stange:
- 5.1 Millionen Aufzeichnungen und Audiodateien von Ärzten in 31 Fachgebieten
- Echte medizinische Aufzeichnungen nach Goldstandard zum Trainieren von klinischem NLP und anderen Dokumenten-KI-Modellen
- Metadateninformationen wie MRN (anonymisiert), Aufnahmedatum, Entlassungsdatum, Aufenthaltsdauer in Tagen, Geschlecht, Patientenklasse, Kostenträger, Finanzklasse, Bundesland, Entlassungsdisposition, Alter, DRG, DRG-Beschreibung, $ Erstattung, AMLOS, GMLOS, Risiko von Sterblichkeit, Schweregrad der Erkrankung, Zackenbarsch, Postleitzahl des Krankenhauses usw.
- Krankenakten aus verschiedenen US-Bundesstaaten und Regionen – Nordosten (46 %), Süden (9 %), Mittlerer Westen (3 %), Westen (28 %), Andere (14 %)
- Krankenakten, die zu allen abgedeckten Patientenklassen gehören – stationär, ambulant (klinisch, Reha, wiederkehrende, chirurgische Tagespflege), Notfall.
- Krankenakten aller Altersgruppen der Patienten < 10 Jahre (7.9 %), 11–20 Jahre (5.7 %), 21–30 Jahre (10.9 %), 31–40 Jahre (11.7 %), 41–50 Jahre (10.4 % ), 51–60 Jahre (13.8 %), 61–70 Jahre (16.1 %), 71–80 Jahre (13.3 %), 81–90 Jahre (7.8 %), 90+ Jahre (2.4 %)
- Geschlechterverhältnis der Patienten von 46 % (männlich) und 54 % (weiblich)
- PII redigierte Dokumente, die den Safe-Harbor-Richtlinien in Übereinstimmung mit HIPAA entsprechen
| Standort | Textdokumente |
|---|---|
| Nordost | 4,473,573 |
| Süd | 1,801,716 |
| Mittlerer Westen | 781,701 |
| West | 1,509,109 |
| Hauptdiagnosekategorie | Textdokumente |
|---|---|
| Alkohol-/Drogenkonsum und alkohol-/drogeninduzierte organische psychische Störungen | 48,717 |
| Gesamt inklusive allem (Fälle mit & ohne MDC-Kategorie) | 8,566,687 |
| Fälle ohne Erstattung generiert (MDC nicht angegeben) | 790,697 |
| Ambulante Fälle (MDC nicht angegeben) | 1,980,606 |
| Fälle mit einem Spezial-Grouper wie 3M (MDC nicht angegeben) | 1,619,682 |
| Gesamt mit MDC | 4,175,702 |
| Alkohol-/Drogenkonsum oder induzierte psychische Störungen | 48,717 |
| Verbrennungen | 444 |
| Auge | 3,549 |
| Männliche Fortpflanzungssystem | 9,230 |
| Infektionen mit dem humanen Immunschwächevirus | 12,422 |
| Myeloproliferative Erkrankungen und Störungen, schlecht differenzierte Neoplasmen | 15,620 |
| Faktoren, die den Gesundheitszustand und andere Kontakte mit Gesundheitsdiensten beeinflussen | 21,294 |
| Weiblicher Fortpflanzungsapparat | 17,010 |
| Ohr, Nase, Mund & Rachen | 22,987 |
| Multiple signifikante Traumata | 27,902 |
| Blutkreislauf | 589,730 |
| Blut, blutbildende Organe und Immunerkrankungen | 48,990 |
| Verletzungen, Vergiftungen und toxische Wirkungen von Medikamenten | 64,097 |
| Haut, Unterhautgewebe & Brust | 89,577 |
| Hepatobiliäres System & Pankreas | 127,172 |
| Endokrine, Ernährungs- und Stoffwechselkrankheiten und -störungen | 142,808 |
| Neugeborene und andere Neugeborene mit Erkrankungen, die aus der Perinatalperiode stammen | 163,605 |
| Schwangerschaft, Geburt & Wochenbett | 165,303 |
| Niere & Harnwege | 209,561 |
| Psychische Erkrankungen und Störungen | 282,501 |
| Nervensystem | 316,243 |
| Verdauungssystem | 346,369 |
| Bewegungsapparat & Bindegewebe | 329,344 |
| Atmungssystem | 561,983 |
| Infektiöse und parasitäre Krankheiten | 559,244 |
Wir befassen uns mit allen Arten von Datenlizenzen, dh Text, Audio, Video oder Bild. Die Datensätze bestehen aus medizinischen Datensätzen für ML: Arztdiktatdatensatz, klinische Notizen des Arztes, medizinischer Gesprächsdatensatz, medizinischer Transkriptionsdatensatz, Arzt-Patienten-Gespräch, medizinische Textdaten, medizinische Bilder – CT-Scan, MRT, Ultraschall (gesammelte Basis benutzerdefinierter Anforderungen) .
Reale Anwendungen von EHR-Datensätzen in KI/ML
- Krankheitsvorhersage und Diagnose: Trainieren Sie KI-Modelle, um Krankheiten wie Diabetes, Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen vorherzusagen.
- Klinische Entscheidungsunterstützung: Modelle trainieren, um Diagnoseempfehlungen zu generieren, Arzneimittelwechselwirkungen zu erkennen und die Behandlungsplanung mithilfe strukturierter EHR-Daten zu unterstützen.
- Personalisierte Medizin: Verwenden Sie demografische und Diagnosedaten, um personalisierte Behandlungspläne zu empfehlen.
- Automatisierung des Gesundheitswesens: Automatisieren Sie Verwaltungsaufgaben wie Terminplanung oder Abrechnung mit NLP-gestützten Tools, die auf EHR-Datensätzen trainiert wurden.
- Prädiktive Gesundheitsmodellierung — Entwicklung von Risikostratifizierungs- und Krankheitsvorhersagemodellen unter Verwendung von longitudinalen Patientendaten, DRG-Codes und Schweregrad-Scores.
- Real-World Evidence (RWE) Studien — Generierung von Erkenntnissen aus der Markteinführung und der Arzneimittelsicherheit durch die Analyse von EHR-Ergebnisdaten über verschiedene Patientenkohorten hinweg.
- NLP für klinische Notizen — Extrahieren von Entitäten, Zuständen und Prozeduren aus unstrukturierten Arztnotizen und Entlassungsberichten mithilfe annotierter EHR-Trainingsdaten.
Warum sollten Sie sich für Shaip für EHR-Datensätze entscheiden?
Fachkräfte
Erfahrene Fachkräfte sorgen für eine präzise und qualitativ hochwertige Datenannotation.
Einhaltung von Vorschriften
Vollständig anonymisierte Datensätze, die HIPAA und DSGVO entsprechen.
Wettbewerbsfähige Preisanpassung
Kostengünstige Lösungen ohne Kompromisse bei der Qualität.
Verzerrungsfreie Daten
Strenge Protokolle eliminieren Voreingenommenheit und gewährleisten zuverlässige KI-Ergebnisse.
Schnell und genau
Optimierte Prozesse gewährleisten eine schnelle Bereitstellung vielfältiger und qualitativ hochwertiger Daten.
Verfügbarkeit & Lieferung
Hohe Netzwerkverfügbarkeit und pünktliche Bereitstellung von Daten, Diensten und Lösungen.
Im großen Maßstab bewährt
Von Google und führenden KI-Unternehmen im Gesundheitswesen geschätzt. Qualitätssicherung durch Six-Sigma-Black-Belt-Prozesse und die Prüfung durch medizinische Experten.
Kommerziell bereit
Der sofort verfügbare EHR-Katalog von Shaip ist lizenziert, anonymisiert und kann ab heute über den Databricks Marketplace heruntergeladen oder abgerufen werden.
Vollständiger Lebenszyklus-Support
Benötigen Sie zusätzlich zu den Rohdaten Annotationen? Shaip bietet Anonymisierung, klinische NER-Kennzeichnung und Datenaugmentation aus einer Hand.
Können Sie nicht finden, wonach Sie suchen?
Über alle Datentypen hinweg werden neue medizinische Standarddatensätze gesammelt
Kontaktieren Sie uns jetzt, um Ihre Sorgen um die Erfassung von Gesundheitstrainingsdaten loszuwerden
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Wofür werden EHR-Datensätze in der KI verwendet?
EHR-Datensätze werden verwendet, um KI-Modelle für Krankheitsvorhersagen, klinische Entscheidungen und personalisierte Behandlungen zu trainieren.
2. Wie werden EHR-Daten in KI/ML-Projekten verwendet?
EHR-Daten werden verwendet, um KI-Modelle zur klinischen Entscheidungsunterstützung, Krankheitsvorhersage, personalisierten Behandlungsplanung und Automatisierung des Gesundheitswesens zu trainieren.
3. Werden EHR-Daten anonymisiert?
Ja, alle EHR-Daten werden anonymisiert, um personenbezogene Daten (PII) zu entfernen und die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
4. Was sind die Hauptkomponenten von EHR-Daten?
EHR-Daten enthalten Details wie Patientendaten, Krankengeschichte, Diagnosen, Behandlungspläne, Labortestergebnisse, radiologische Bilder (z. B. CT, MRT, Röntgen), Rezepte und Impfaufzeichnungen.
5. Entsprechen die Daten dem HIPAA und anderen Vorschriften?
Ja, die Daten entsprechen HIPAA, GDPR und anderen globalen Datenschutzstandards, um eine sichere und ethische Nutzung zu gewährleisten.
6. Können EHR-Datensätze angepasst werden?
Ja, Datensätze können auf der Grundlage spezifischer medizinischer Fachgebiete, Regionen, Patientendemografien oder Projektanforderungen maßgeschneidert werden.
7. Können die Daten in meine KI-Modelle integriert werden?
Ja, die Datensätze werden in Standardformaten (z. B. JSON, CSV) bereitgestellt, um eine einfache Integration in KI- und ML-Workflows zu ermöglichen.
8. Wie wird die Datenqualität sichergestellt?
Die Daten werden einer strengen Validierung und Qualitätskontrolle unterzogen, um Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
9. Was kosten EHR-Datensätze?
Die Kosten hängen von Faktoren wie Datenvolumen, Anpassung und Projektumfang ab. Um ein optimales Angebot zu erhalten, füllen Sie bitte das Kontaktformular mit Ihren Anforderungen aus.
10. Wie sind die Lieferzeiten für EHR-Datensätze?
Die Lieferzeiten variieren je nach Projektgröße und -komplexität, sind jedoch so gestaltet, dass die vereinbarten Termine eingehalten werden.
11. Wie können EHR-Datensätze KI-Lösungen im Gesundheitswesen verbessern?
Mithilfe von EHR-Datensätzen können KI-Systeme bessere Diagnosen, prädiktive Erkenntnisse und personalisierte Behandlungen bereitstellen und so die Behandlungsergebnisse der Patienten sowie die Effizienz der Gesundheitsversorgung verbessern.
12. Kann ich benutzerdefinierte EHR-Datensätze erhalten?
Ja, Shaip bietet maßgeschneiderte EHR-Datensätze basierend auf Fachgebiet, Altersgruppe, Geografie oder Projektanforderungen.
13. Worin besteht der Unterschied zwischen einem EHR-Datensatz und einem EMR-Datensatz?
Elektronische Patientenakten (EPA) enthalten klinische Daten eines einzelnen Behandlers; elektronische Gesundheitsakten (EPA) dokumentieren den gesamten Behandlungsverlauf über mehrere Behandler, Einrichtungen und Zeiträume hinweg. Shaip bietet sowohl EPA- als auch EPA-Datensatzvarianten an, wobei longitudinale Datensätze mehrerer Behandler für komplexe KI-Trainingsanforderungen verfügbar sind.
14. Wie werden die EHR-Daten anonymisiert?
Alle Datensätze werden gemäß der HIPAA-Datenschutzregel (Safe Harbor-Methode) anonymisiert. Dabei werden alle 18 PHI-Identifikatoren, einschließlich Name, Geburtsdatum, Adresse und Krankenaktennummer, entfernt. Das anonymisierte MRN-Feld bleibt für die Datensatzverknüpfung erhalten und ermöglicht so Längsschnittanalysen ohne Risiko einer Reidentifizierung.
