Lizenzieren Sie hochwertige Gesundheits-/medizinische Daten für KI- und ML-Modelle
Standardmäßige Gesundheits-/medizinische Datensätze, um Ihr KI-Projekt im Gesundheitswesen in Gang zu bringen
Fügen Sie die medizinischen Daten ein, die Sie heute vermisst haben
Medizinische und Gesundheitswesen-Datensätze für maschinelles Lernen
Arztdiktat-Audiodaten
Unser anonymisierter Datensatz für das Gesundheitswesen umfasst Audiodateien aus 31 verschiedenen Fachgebieten, die von Ärzten diktiert wurden und den klinischen Zustand und Pflegeplan der Patienten auf der Grundlage von Arzt-Patienten-Begegnungen im klinischen Umfeld beschreiben.
Standardmäßige Audiodateien für Arztdiktate:
- 257,977 Stunden realer Arzt-Diktier-Sprachdatensatz aus 31 Fachgebieten zum Trainieren von Sprachmodellen im Gesundheitswesen
- Diktataudio, das von verschiedenen Geräten wie Telefondiktat (54.3 %), Digitalrecorder (24.9 %), Sprachmikrofon (5.4 %), Smartphone (2.7 %) und Unbekannt (12.7 %) aufgenommen wurde
- PII redigierte Audiodateien und Transkripte, die den Safe-Harbor-Richtlinien in Übereinstimmung mit HIPAA entsprechen
Transkribierte Krankenakten
Unter transkribierte Krankenakten versteht man die Transkription von Arzt- und Patientengesprächen, die Transkription medizinischer Berichte und die ärztliche Beurteilung. Es hilft bei der Erfassung der Krankengeschichte des Patienten für zukünftige Besuche und dient auch als Referenzpunkt für die Ärzte. Es hilft, den aktuellen Zustand des Patienten zu beurteilen und eine geeignete Behandlung vorzuschlagen.
Transkribierte Krankenakten von der Stange:
- Transkription von 257,977 Stunden realer Arztdiktate aus 31 Fachgebieten zum Trainieren von Sprachmodellen im Gesundheitswesen
- Transkribierte medizinische Aufzeichnungen aus verschiedenen Arbeitsarten wie Operationsbericht, Entlassungszusammenfassung, Konsultationsnotiz, Aufnahmenotiz, ED-Notiz, Kliniknotiz, Radiologiebericht usw.
- PII redigierte Audiodateien und Transkripte, die den Safe-Harbor-Richtlinien in Übereinstimmung mit HIPAA entsprechen
Elektronische Patientenakte (EHR)
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.
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
CT-Scan-Bilddatensatz
Ärzte verwenden CT-Scanbilder, um abnormale oder normale Zustände im Körper eines Patienten zu diagnostizieren und zu erkennen. Bei der computergestützten Bildverarbeitungsdiagnose durchläuft ein CT-Scan-Bild anspruchsvolle Phasen, nämlich Erfassung, Bildverbesserung, Extraktion wichtiger Merkmale, Identifizierung der Region of Interest (ROI), Ergebnisinterpretation usw.
Shaip stellt hochwertige CT-Bilddatensätze bereit, die für Forschung und medizinische Diagnose unerlässlich sind. Unsere Datensätze umfassen Tausende hochauflösender Bilder, die von echten Patienten gesammelt und mit modernsten Techniken verarbeitet wurden. Diese Datensätze sollen Medizinern und Forschern dabei helfen, ihr Wissen und Verständnis über verschiedene medizinische Erkrankungen, darunter Krebs, neurologische Störungen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen, zu verbessern.
MRT-Bilddatensatz
Computer-Vision-Modelle sollen aus digitalen Bildern und Videos aussagekräftige Informationen ableiten. Es ermöglicht die umfassende Nutzung von Bilddaten aus dem Gesundheitswesen, um eine bessere Diagnose, Behandlung und Vorhersage von Krankheiten zu ermöglichen. Es kann den Kontext der Bildsequenz, Textur-, Form- und Konturinformationen sowie früheres Wissen nutzen, um 3D- und 4D-Informationen zu erzeugen, die zu einem besseren menschlichen Verständnis beitragen. Wie CT-Scans werden auch MRTs zur Diagnose und Erkennung abnormaler oder normaler Zustände im Körper eines Patienten verwendet (z. B. um Krankheiten oder Verletzungen in verschiedenen Körperteilen zu identifizieren).
Shaip liefert hochwertige MRT-Bilddatensätze von echten Patienten, die mit modernsten Techniken verarbeitet werden.
Röntgenbilddatensatz
Röntgentests werden verwendet, um die interne Struktur und Integrität des Objekts zu überprüfen. Röntgenbilder eines Testobjekts können an unterschiedlichen Positionen und unterschiedlichen Energieniveaus erzeugt werden, um anormale Zustände im Körper eines Patienten zu diagnostizieren und zu erkennen.
Shaip bietet qualitativ hochwertige Röntgenbilddatensätze, die für die Forschung und medizinische Diagnose unerlässlich sind. Unsere Datensätze umfassen Tausende von hochauflösenden Bildern, die von echten Patienten gesammelt und mit modernsten Techniken verarbeitet wurden. Mit Shaip können Sie auf zuverlässige und genaue medizinische Daten zugreifen, um Ihre Forschung zu verbessern und die Patientenergebnisse zu verbessern.
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