ערכות הנתונים הטובות ביותר של שירותי בריאות בקוד פתוח עבור פרויקטי למידת מכונה

• מערכת הבריאות העולמית מייצרת כמויות עצומות של מידע רפואי על בסיס יומי, שיש להם פוטנציאל לניצול עבור יישומי למידת מכונה. בכל הענפים, הנתונים נחשבים כנכס יקר המאפשר לחברות להשיג יתרון תחרותי, ומגזר הבריאות אינו שונה.

מאמר זה יתייחס בתמציתיות למכשולים בהם נתקלים בעת התמודדות עם נתונים רפואיים ויספק סיכום של מערכי נתונים נגישים לציבור של שירותי בריאות.

החשיבות של מערכי נתונים של שירותי בריאות

מערכי נתונים של שירותי בריאות הם אוספים של מידע על המטופל, כגון רשומות רפואיות, אבחנות, טיפולים, נתונים גנטיים ופרטי אורח חיים. הם חשובים מאוד בעולם של היום, שבו נעשה שימוש ב-AI יותר ויותר. הנה למה:

הבנת בריאות המטופל:

מערכי נתונים של שירותי בריאות נותנים לרופאים תמונה מלאה של בריאות המטופל. לדוגמה, נתונים על ההיסטוריה הרפואית של המטופל, התרופות ואורח החיים יכולים לעזור לחזות אם הוא עלול לחלות במחלה כרונית. זה מאפשר לרופאים להתערב מוקדם ולתכנן תוכנית טיפול רק עבור אותו מטופל.

עזרה במחקר רפואי:

על ידי לימוד מערכי נתונים של שירותי בריאות, חוקרים רפואיים יכולים לבדוק כיצד מטופלים חולי סרטן וכיצד הם מחלימים. הם יכולים למצוא את הטיפולים שעובדים הכי טוב בעולם האמיתי. לדוגמה, על ידי התבוננות בדגימות גידולים ב-biobanks ובהיסטוריה של טיפול בחולים, החוקרים יכולים ללמוד כיצד מוטציות ספציפיות וחלבוני סרטן מגיבים לטיפולים שונים. גישה מונעת נתונים זו עוזרת למצוא מגמות המובילות לתוצאות טובות יותר של המטופלים.

אבחון וטיפול טובים יותר:

רופאים משתמשים בכלי AI כדי להסתכל על מערכי נתונים של שירותי בריאות ולמצוא דפוסים חשובים. זה עוזר להם לאבחן ולטפל במחלות טוב יותר. ברדיולוגיה, AI יכול למצוא בעיות בסריקות מהר יותר ומדויק יותר מבני אדם. המשמעות היא שרופאים יכולים למצוא מחלות מוקדם יותר ולהתחיל את הטיפול הנכון מוקדם יותר. הערת תמונה רפואית יכולה להוביל לאבחון מהיר וטוב יותר, המשפר את בריאות המטופל.

עזרה ליוזמות בריאות הציבור:

תארו לעצמכם עיר קטנה שבה מומחי שירותי בריאות השתמשו במערך נתונים כדי לעקוב אחר התפרצות שפעת. הם בדקו דפוסים ומצאו את האזורים שנפגעו. עם הנתונים האלה, הם התחילו מבצעי חיסונים ממוקדים וקמפיינים לחינוך בריאות. גישה מונעת נתונים זו סייעה להכיל את השפעת. זה מראה כיצד מערכי נתונים של שירותי בריאות יכולים להנחות ולשפר באופן פעיל יוזמות לבריאות הציבור.

מערכי נתונים רפואיים בקוד פתוח ללמידת מכונה

מערכי נתונים פתוחים חיוניים כדי שכל מודל למידת מכונה יעבוד היטב. למידת מכונה כבר נמצאת בשימוש במדעי החיים, בריאות ורפואה, והיא מציגה תוצאות מצוינות. זה עוזר לחזות מחלות ולהבין כיצד הן מתפשטות. למידת מכונה גם נותנת רעיונות כיצד נוכל לטפל כראוי באנשים חולים, קשישים ולא בריאים בקהילה. ללא מערכי נתונים טובים, מודלים אלה של למידת מכונה לא היו אפשריים.

בריאות כללית ובריאות הציבור:

• data.gov: מתמקד בנתוני בריאות מוכווני ארה"ב שניתן לחפש בקלות באמצעות פרמטרים מרובים. מערכי הנתונים נועדו לשפר את רווחתם של אנשים המתגוררים בארה"ב; עם זאת, המידע עשוי להיות מועיל גם עבור מערכי הכשרה אחרים במחקר או בתחומים נוספים של בריאות הציבור.
• מי: מציע מערכי נתונים המתמקדים בסדרי עדיפויות בריאות גלובליים. הפלטפורמה משלבת פונקציית חיפוש ידידותית למשתמש ומספקת תובנות חשובות לצד מערכי הנתונים להבנה מקיפה של הנושאים העומדים על הפרק.
• Re3Data: מציע נתונים המשתרעים על יותר מ-2,000 נושאי מחקר המחולקים למספר תחומים רחבים. למרות שלא כל מערכי הנתונים נגישים באופן חופשי, הפלטפורמה מציינת בבירור את המבנה ומאפשרת חיפוש קל בהתבסס על גורמים כגון עמלות, דרישות חברות והגבלות זכויות יוצרים.
• מאגר תמותה אנושית מציע גישה לנתונים על שיעורי תמותה, נתוני אוכלוסיה וסטטיסטיקות בריאות ודמוגרפיות שונות עבור 35 מדינות.
• CHDS: מערכי הנתונים של מחקרי בריאות והתפתחות הילד שואפים לחקור את ההעברה הבין-דורית של מחלות ובריאות. הוא מקיף מערכי נתונים למחקר לא רק ביטוי גנומי אלא גם את ההשפעה של גורמים חברתיים, סביבתיים ותרבותיים על מחלות ובריאות.
• אתגר הפעילות המולקולרית של Merck: מציג מערכי נתונים שנועדו לקדם את היישום של למידת מכונה בגילוי תרופות על ידי הדמיית האינטראקציות הפוטנציאליות בין שילובי מולקולות שונים.
• 1000 Genomes Project: מכיל נתוני רצף מ-2,500 פרטים על פני 26 אוכלוסיות שונות, מה שהופך אותו לאחד ממאגרי הגנום הנגישים הגדולים ביותר. ניתן לגשת לשיתוף פעולה בינלאומי זה דרך AWS. (שים לב שמענקים זמינים עבור פרויקטים של גנום.)

מערכי נתונים עבור מדעי החיים, בריאות ורפואה:

• פתח את נוירו: כפלטפורמה חינמית ופתוחה, OpenNeuro חולקת מגוון רחב של תמונות רפואיות, כולל נתוני MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL ו-PET. עם 563 מערכי נתונים רפואיים המכסים 19,187 משתתפים, הוא משמש משאב רב ערך עבור חוקרים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות.
• אואזיס: מקורו ב-Open Access Series of Imaging Studies (OASIS), מערך נתונים זה שואף לספק נתוני הדמיה עצבית לציבור ללא תשלום לטובת הקהילה המדעית. הוא מקיף 1,098 נבדקים על פני 2,168 מפגשי MR ו-1,608 מפגשי PET, ומציע שפע של מידע לחוקרים.
• יוזמת הדמיה עצבית של מחלת אלצהיימר: יוזמת אלצהיימר (ADNI) מציגה נתונים שנאספו על ידי חוקרים ברחבי העולם אשר מסורים להגדרת התקדמות מחלת האלצהיימר. מערך הנתונים כולל אוסף מקיף של תמונות MRI ו-PET, מידע גנטי, בדיקות קוגניטיביות וסמנים ביולוגיים של CSF ודם, המאפשרים גישה רב-גונית להבנת מצב מורכב זה.

מערכי נתונים של בית חולים:

• קטלוג נתונים של ספקים: גישה והורדה של מערכי נתונים מקיפים של ספקים באזורים הכוללים מתקני דיאליזה, שיטות רופא, שירותי בריאות ביתיים, טיפול בהוספיס, בתי חולים, שיקום אשפוז, בתי חולים סיעודיים, בתי אבות עם שירותי שיקום, עלויות ביקורים במשרדי רופא וספריות ספקים.
• פרויקט עלות וניצול שירותי בריאות (HCUP): מסד נתונים ארצי מקיף זה נוצר כדי לזהות, לעקוב ולנתח מגמות לאומיות בניצול שירותי בריאות, גישה, חיובים, איכות ותוצאות. כל מערך נתונים רפואי בתוך HCUP מכיל מידע ברמת מפגש על כל שהות של חולים, ביקורים במחלקות מיון וניתוחים אמבולטוריים בבתי חולים בארה"ב, ומספק שפע של נתונים לחוקרים ולקובעי מדיניות.
• מאגר MIMIC טיפול קריטי: פותח על ידי MIT למטרות פיזיולוגיה חישובית, מערך רפואי זמין פתוח זה כולל נתוני בריאות לא מזוהים מלמעלה מ-40,000 חולי טיפול נמרץ. מערך הנתונים של MIMIC משמש כמשאב רב ערך עבור חוקרים הלומדים טיפול קריטי ומפתחים שיטות חישוביות חדשות.

מערכי נתונים של סרטן:

• CT תמונות רפואיות: תוכנן כדי להקל על שיטות חלופיות לבחינת מגמות בנתוני תמונת CT, מערך נתונים זה כולל סריקות CT של חולי סרטן, תוך התמקדות בגורמים כגון ניגודיות, צורה וגיל המטופל. חוקרים יכולים למנף נתונים אלה כדי לפתח טכניקות הדמיה חדשות ולנתח דפוסים באבחון וטיפול בסרטן.
• שיתוף פעולה בינלאומי בנושא דיווח סרטן (ICCR): מערכי הנתונים הרפואיים בתוך ה-ICCR פותחו וסופקו כדי לקדם גישה מבוססת ראיות לדיווח על סרטן ברחבי העולם. על ידי סטנדרטיזציה של דיווח הסרטן, ה-ICCR שואף לשפר את האיכות וההשוואה של נתוני סרטן בין מוסדות ומדינות.
• שכיחות סרטן SEER: מסופק על ידי ממשלת ארה"ב, נתוני הסרטן הללו מפולחים תוך שימוש בהבחנות דמוגרפיות בסיסיות כגון גזע, מגדר וגיל. מערך הנתונים של SEER מאפשר לחוקרים לחקור שכיחות ושיעורי הישרדות סרטן על פני תת-קבוצות אוכלוסיה שונות, תוך מתן מידע על יוזמות בריאות הציבור ועל סדרי עדיפויות מחקריים.
• סט נתונים של סרטן ריאות: מערך הנתונים החינמי הזה כולל מידע על מקרי סרטן ריאות החל משנת 1995. חוקרים יכולים להשתמש בנתונים אלה כדי לחקור מגמות ארוכות טווח בשכיחות, הטיפול והתוצאות של סרטן הריאות, כמו גם כדי לפתח כלים אבחוניים ופרוגנוסטיים חדשים.

משאבים נוספים לנתוני שירותי בריאות:

• קגל: מאגר ערכי נתונים רב תכליתי - Kaggle נותרה פלטפורמה יוצאת דופן עבור מגוון רחב של מערכי נתונים, לא מוגבל למגזר הבריאות. אידיאלי עבור אלה שמתפצלים לנושאים שונים או הזקוקים למערכי נתונים מגוונים להכשרת מודלים, Kaggle הוא משאב מומלץ.
• Subreddit: אוצר מונע על ידי קהילה - הדיונים הנכונים ב-subreddit יכולים להיות מכרה זהב עבור מערכי נתונים פתוחים. עבור שאילתות נישה או ספציפיות שאינן מטופלות על ידי מערכי נתונים ציבוריים, קהילת Reddit עשויה להחזיק בתשובה.

האץ את פרויקטי הבינה המלאכותית של שירותי הבריאות שלך עם מערכי הנתונים הרפואיים המוכנים לשימוש של שייפ