Electronic Health Records (EHR)-Datensätze für KI- und ML-Projekte

Serienmäßige Electronic Health Records (EHR)-Datensätze, um Ihr KI-Projekt im Gesundheitswesen in Gang zu bringen.

Elektronische Patientenakten (Ehr) Daten

Fügen Sie die medizinischen Daten ein, die Sie heute vermisst haben

Finden Sie die richtigen Daten für elektronische Patientenakten (EHR) für Ihre KI im Gesundheitswesen

Verbessern Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen mit erstklassigen Trainingsdaten. Elektronische Gesundheitsakten oder EHR sind Krankenakten, die die Krankengeschichte, Diagnosen, Rezepte, Behandlungspläne, Impf- oder Immunisierungsdaten, Allergien, radiologische Bilder (CT-Scan, MRT, Röntgen) sowie Labortests und mehr enthalten. Unser Standard-Datenkatalog macht es Ihnen leicht, medizinische Trainingsdaten zu erhalten, denen Sie vertrauen können.

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
EHR-Daten nach Standort
OrtTextdokumente
Nordost4,473,573
Süd1,801,716
Mittlerer Westen781,701
West1,509,109
EHR-Daten nach Hauptdiagnosekategorie
EHR-Daten nach HauptdiagnosekategorieTextdokumente
Blutkreislauf589,730
Infektiöse und parasitäre Krankheiten559,244
Atmungssystem561,983
Bewegungsapparat & Bindegewebe329,344
Verdauungssystem
346,369
Nervensystem
316,243
Psychische Erkrankungen und Störungen
282,501
Niere & Harnwege
209,561
Schwangerschaft, Geburt & Wochenbett
165,303
Neugeborene und andere Neugeborene mit Erkrankungen, die aus der Perinatalperiode stammen
163,605
Endokrine, Ernährungs- und Stoffwechselkrankheiten und -störungen
142,808
Hepatobiliäres System & Pankreas
127,172
Haut, Unterhautgewebe & Brust
89,577
Verletzungen, Vergiftungen und toxische Wirkungen von Medikamenten
64,097
Blut, blutbildende Organe, immunologische Erkrankungen
48,990
Alkohol-/Drogenkonsum und alkohol-/drogeninduzierte organische psychische Störungen
48,717
Multiple signifikante Traumata
27,902
Ohr, Nase, Mund & Rachen
22,987
Weiblicher Fortpflanzungsapparat
17,010
Faktoren, die den Gesundheitszustand und andere Kontakte mit Gesundheitsdiensten beeinflussen
21,294
Myeloproliferative Erkrankungen und Störungen, schlecht differenzierte Neoplasmen
15,620
Infektionen mit dem humanen Immunschwächevirus
12,422
Männliche Fortpflanzungssystem
9,230
Auge
3,549
Verbrennungen
444
Alkohol-/Drogenkonsum oder induzierte psychische Störungen48,717
                                                                                  Gesamt mit MDC
4,175,702
Fälle mit einem Spezial-Grouper wie 3M (MDC nicht angegeben)
1,619,682
Ambulante Fälle (MDC nicht angegeben)
1,980,606
Fälle ohne Erstattung generiert (MDC nicht angegeben)
790,697

Gesamt inklusive allem (Fälle mit & ohne MDC-Kategorie)

8,566,687

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) .

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