מערכי נתונים של רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR) ללא זיהוי עבור פרויקטים של בינה מלאכותית ולמידה אלקטרונית
נתוני רשומה רפואית אלקטרונית בעלי רישיון מסחרי ותאימות ל-HIPAA - מוכנים לבינה מלאכותית קלינית, NLP ומידול ניבויי.
מהם נתוני EHR ולמה הם חשובים לבינה מלאכותית?
רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR) הן רשומות מטופל דיגיטליות אורכיות המתוחזקות על ידי ספקי שירותי בריאות לאורך כל רצף הטיפול - בתי חולים, מרפאות חוץ, מרפאות מומחים ומעבדות. בניגוד לרשומות רפואיות אלקטרוניות (EMR), שהן תמונות מצב של ספק יחיד, נתוני EHR משתרעים על פני כל מסע המטופל, ולוכדים אינטראקציות על פני מספר מסגרות בריאות.
קטלוג נתוני ה-EHR הלא מזוהים של Shaip מכסה את שניהם - ומעניק לצוות שלך מקור יחיד ומוכן לתאימות לכל מגוון פיתוחי בינה מלאכותית בתחום הבריאות.
מערכי נתוני EHR מכילים שני סוגי נתונים קריטיים לפיתוח בינה מלאכותית: נתונים מובנים (דמוגרפיה, קודי אבחון ICD-10, קודי DRG, רשימות תרופות, ערכי מעבדה, סימנים חיוניים) ונתונים לא מובנים (רשימות קליניות, סיכומי שחרור, דוחות רדיולוגיה, הכתבות של רופא). כ-80% ממידע EHR אינו מובנה, מה שהופך אותו לדלק העיקרי לאימון מודל NLP קליני.
מצא את נתוני רשומות הבריאות האלקטרוניות (EHR) הנכונות עבור ה-AI שלך בתחום הבריאות
שפרו את מודלי למידת המכונה שלכם בעזרת נתוני אימון מהשורה הראשונה. Shaip מציעה מערכי נתונים של רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR) הזמינים מסחרית, ללא זיהוי, שתוכננו במיוחד עבור צוותי בינה מלאכותית ולמידת מכונה. קטלוג נתוני ה-EHR המוכן לשימוש מספק רשומות מטופלים מובנות ומוכנות למחקר על פני יותר מ-20 התמחויות רפואיות - המכסות אבחנות, מרשמים, תוצאות מעבדה, דוחות רדיולוגיה, היסטוריית חיסונים ורישומים קליניים - כולם ללא זיהוי מלא תחת תקני HIPAA Safe Harbor ו-GDPR.
בין אם אתם בונים מערכות תמיכה בקבלת החלטות קליניות, מאמנים מודלים של NLP על סמך רישומי רופאים, מפתחים אלגוריתמים לחיזוי מחלות או מפעילים כלי אוטומציה בתחום הבריאות, מערכי הנתונים של Shaip ל-EHR מעניקים לכם את העומק, הגיוון והבטחת התאימות שפרויקט הבינה המלאכותית שלכם דורש. זמינות לרישוי מיידי, בחירת קבוצות מותאמות אישית או הורדת דוגמאות.
רישומי בריאות אלקטרוניים מהמדף (EHR):
- 5.1M + רשומות וקבצי שמע של רופאים ב -31 התמחויות
- רשומות רפואיות בסטנדרט זהב בעולם האמיתי להכשרת דגמי NLP קליניים ומודלים אחרים של Document AI
- מידע על מטא נתונים כמו MRN (אנונימי), תאריך קבלה, תאריך שחרור, משך ימי השהייה, מין, מחלקת מטופל, משלם, מחלקה פיננסית, מדינה, שחרור, גיל, DRG, תיאור DRG, החזר $, AMLOS, GMLOS, סיכון של תמותה, חומרת המחלה, גרופר, מיקוד של בית חולים וכו'.
- רשומות רפואיות ממדינות שונות ומאזורי ארה"ב - צפון מזרח (46%), דרום (9%), מערב תיכון (3%), מערב (28%), אחרים (14%)
- רשומות רפואיות השייכות לכל כיתות החולים המכוסות- אשפוז, אשפוז (קליני, גמילה, טיפול יום כירורגי), חירום.
- רשומות רפואיות השייכות לכל קבוצות גיל המטופלים <10 שנים (7.9%), 11-20 שנים (5.7%), 21-30 שנים (10.9%), 31-40 שנים (11.7%), 41-50 שנים (10.4% ), 51-60 שנים (13.8%), 61-70 שנים (16.1%), 71-80 שנים (13.3%), 81-90 שנים (7.8%), 90+ שנים (2.4%)
- יחס מגדר של מטופלים של 46% (זכר) ו-54% (נקבה)
- מסמכי PII ערוכים בהתאם להנחיות Safe Harbor בהתאם ל-HIPAA
| מקום | מסמכי טקסט |
|---|---|
| צְפוֹן מִזרָח | 4,473,573 |
| דרום | 1,801,716 |
| אמצע מערב | 781,701 |
| מערב | 1,509,109 |
| קטגוריית אבחון עיקרית | מסמכי טקסט |
|---|---|
| שימוש באלכוהול / סמים והפרעות נפשיות אורגניות המושרות על ידי סמים | 48,717 |
| סה"כ כולל הכל (מקרים עם וללא קטגוריית MDC) | 8,566,687 |
| נוצרו מקרים ללא החזר כספי (לא צוין MDC) | 790,697 |
| מקרי אשפוז (MDC לא צוין) | 1,980,606 |
| מקרים המשתמשים בחיתול מיוחד כגון 3M (MDC לא צוין) | 1,619,682 |
| סה"כ עם MDC | 4,175,702 |
| שימוש באלכוהול/סמים או הפרעות נפשיות הנגרמות | 48,717 |
| ברנס | 444 |
| עין | 3,549 |
| מערכת הרבייה הגברית | 9,230 |
| זיהומים בנגיף החיסון האנושי | 12,422 |
| מחלות והפרעות מיאלופוליפרטיביות, ניאופלזמות מבדלות גרוע | 15,620 |
| גורמים המשפיעים על מצב הבריאות ועל קשרים אחרים עם שירותי בריאות | 21,294 |
| מערכת רבייה נשית | 17,010 |
| אוזניים, אף, פה וגרון | 22,987 |
| טראומה משמעותית מרובה | 27,902 |
| מערכת הלב וכלי הדם | 589,730 |
| דם, איברים יוצרי דם והפרעות אימונולוגיות | 48,990 |
| פציעות, הרעלות והשפעות רעילות של סמים | 64,097 |
| רקמות עור ושד | 89,577 |
| מערכת הכבד והלבלב | 127,172 |
| מחלות והפרעות אנדוקריניות, תזונתיים ומטבוליים | 142,808 |
| תינוקות וילודים אחרים עם מצבים שמקורם בתקופת הלידה | 163,605 |
| הריון, לידה ופוארפריום | 165,303 |
| כליות ושתן | 209,561 |
| מחלות נפשיות והפרעות | 282,501 |
| מערכת עצבים | 316,243 |
| מערכת עיכול | 346,369 |
| מערכת השלד והשרירים ורקמות חיבור | 329,344 |
| מערכת נשימה | 561,983 |
| מחלות זיהומיות וטפיליות | 559,244 |
אנו עוסקים בכל סוגי רישוי הנתונים, כלומר, טקסט, אודיו, וידאו או תמונה. מערכי הנתונים מורכבים ממערכי נתונים רפואיים עבור ML: ערכת נתונים של תכתיב רופא, הערות קליניות של רופאים, מערך נתונים של שיחות רפואיות, ערכת נתונים של תמלול רפואי, שיחות רופא-מטופל, נתוני טקסט רפואיים, תמונות רפואיות - סריקת CT, MRI, אולטרה סאונד (דרישות מותאמות אישית נאספות) .
יישומים בעולם האמיתי של מערכי נתוני EHR בבינה מלאכותית/למידה אלקטרונית
- חיזוי ואבחון מחלותלאמן מודלים של בינה מלאכותית לחיזוי מחלות כמו סוכרת, סרטן ומחלות לב וכלי דם.
- תמיכה בקבלת החלטות קליניותלאמן מודלים לגילוי המלצות אבחון, סימון אינטראקציות בין תרופתיות וסיוע בתכנון טיפול באמצעות נתוני EHR מובנים.
- רפואה מותאמת אישיתהשתמש בנתונים דמוגרפיים ואבחנתיים כדי להמליץ על תוכניות טיפול מותאמות אישית.
- אוטומציה בתחום הבריאותאוטומציה של משימות אדמיניסטרטיביות כמו קביעת פגישות או חיוב בעזרת כלים המופעלים על ידי NLP שאומנו על מערכי נתוני EHR.
- מידול בריאות ניבוי — לבנות מודלים של ריבוד סיכונים וחיזוי מחלות באמצעות רישומי מטופלים אורכיים, קודי DRG וציוני חומרת מחלה.
- מחקרים בעולם האמיתי (RWE). — לייצר ראיות לאחר שיווק ותובנות פרמקוויג'יילנס על ידי ניתוח נתוני תוצאות EHR על פני קבוצות מטופלים.
- NLP עבור הערות קליניות — לחלץ ישויות, מצבים ונהלים מרשומות רופא לא מובנות ומסיכומי שחרור באמצעות נתוני הדרכה של EHR עם הערות.
למה לבחור ב-Shaip עבור מערכי נתוני EHR?
כוח עבודה מומחה
אנשי מקצוע מיומנים מבטיחים רישום נתונים מדויק ואיכותי.
התאמה לתקנות
מערכי נתונים ללא זיהוי מלא, בהתאם לתקנות HIPAA ו-GDPR.
תמחור תחרותי
פתרונות חסכוניים המסופקים ללא פשרה באיכות.
נתונים נטולי הטיה
פרוטוקולים מחמירים מבטלים הטיה, ומבטיחים תוצאות אמינות של בינה מלאכותית.
מהיר ומדויק
תהליכים יעילים מבטיחים אספקה מהירה של נתונים מגוונים ואיכותיים.
זמינות ומשלוח
אספקת נתונים, שירותים ופתרונות בזמן אמת ברשת ומסירה בזמן.
מוכח בקנה מידה גדול
זוכה לאמון מצד גוגל וחברות מובילות בתחום הבינה המלאכותית בתחום הבריאות. בקרת איכות באמצעות תהליכי חגורה שחורה ברמת 6 סיגמא וביקורת של מומחים רפואיים.
מוכן מסחרית
קטלוג ה-EHR המוכן לשימוש מהמדף של Shaip מורשה, אינו מזוהה ומוכן להורדה או גישה דרך Databricks Marketplace עוד היום.
תמיכה מלאה במחזור החיים
צריכים הערות על גבי נתונים גולמיים? שייפ מספקת הסרת זיהוי, תיוג NER קליני והרחבת נתונים משותף יחיד.
לא מצאתם את מה שאתם מחפשים?
מערכי נתונים רפואיים חדשים מהמדף נאספים בכל סוגי הנתונים
צור איתנו קשר עכשיו כדי להשתחרר מהדאגות שלך לאיסוף הנתונים של שירותי הבריאות
שאלות נפוצות (FAQ)
1. למה משמשים מערכי נתוני EHR בבינה מלאכותית?
מערכי נתוני EHR משמשים לאימון מודלים של בינה מלאכותית לחיזוי מחלות, קבלת החלטות קליניות וטיפולים מותאמים אישית.
2. כיצד נעשה שימוש בנתוני EHR בפרויקטים של בינה מלאכותית/למידה אלקטרונית?
נתוני EHR משמשים לאימון מודלים של בינה מלאכותית לתמיכה בקבלת החלטות קליניות, חיזוי מחלות, תכנון טיפול מותאם אישית ואוטומציה של שירותי בריאות.
3. האם נתוני EHR אינם מזוהים?
כן, כל נתוני ה-EHR עוברים ביטול זיהוי כדי להסיר מידע המאפשר זיהוי אישי (PII) ולעמוד בתקנות הפרטיות.
4. מהם המרכיבים המרכזיים של נתוני EHR?
נתוני EHR מכילים פרטים כמו נתונים דמוגרפיים של מטופלים, היסטוריה רפואית, אבחנות, תוכניות טיפול, תוצאות בדיקות מעבדה, תמונות רדיולוגיה (למשל, CT, MRI, צילומי רנטגן), מרשמים ורישומי חיסונים.
5. האם הנתונים תואמים לחוק HIPAA ולתקנות אחרות?
כן, הנתונים עומדים בתקנות HIPAA, GDPR ותקני פרטיות גלובליים אחרים כדי להבטיח שימוש מאובטח ואתי.
6. האם ניתן להתאים אישית מערכי נתונים של רשומות אלקטרוניות (EHR)?
כן, ניתן להתאים מערכי נתונים בהתאם להתמחויות רפואיות ספציפיות, אזורים, נתונים דמוגרפיים של מטופלים או דרישות הפרויקט.
7. האם הנתונים יכולים להשתלב במודלים של בינה מלאכותית שלי?
כן, מערכי הנתונים מסופקים בפורמטים סטנדרטיים (למשל, JSON, CSV) לשילוב קל בזרימות עבודה של בינה מלאכותית ומכונות מכונה.
8. כיצד מתבצעת אבטחת איכות הנתונים?
הנתונים עוברים אימות ובדיקות איכות קפדניות על מנת להבטיח דיוק, עקביות ואמינות.
9. מהי עלות מערכי נתוני EHR?
העלויות תלויות בגורמים כמו נפח נתונים, התאמה אישית והיקף הפרויקט. אנו מבקשים שתמלאו את טופס "צור קשר" עם דרישותיכם כדי לקבל את הצעת המחיר הטובה ביותר.
10. מהם לוחות הזמנים למסירת מערכי נתוני EHR?
לוחות הזמנים של האספקה משתנים בהתאם לגודל הפרויקט ומורכבותו, אך נועדו לעמוד בלוחות הזמנים שסוכמו.
11. כיצד מערכי נתוני EHR יכולים לשפר פתרונות בינה מלאכותית בתחום הבריאות?
מערכי נתוני EHR מאפשרים למערכות בינה מלאכותית לספק אבחון טוב יותר, תובנות ניבוי וטיפול מותאם אישית, ובכך לשפר את תוצאות המטופלים ואת יעילות שירותי הבריאות.
12. האם ניתן לקבל מערכי נתונים מותאמים אישית של רשומות אלקטרוניות (EHR)?
כן, Shaip מציעה מערכי נתונים מותאמים אישית של מערכות מידע אלקטרוניות (EHR) המבוססים על התמחות, קבוצת גיל, אזור גיאוגרפי או דרישות הפרויקט.
13. מה ההבדל בין מערך נתונים של EHR למערך נתונים של EMR?
רשומות רפואיות אלקטרוניות (EMR) מכילות נתונים קליניים מספק יחיד; רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR) משתרעות על פני כל מסע הטיפול על פני ספקים, מקומות ותקופות זמן מרובות. Shaip מספקת גרסאות של מערך נתונים של EHR ו-EMR, עם רשומות אורך מרובות ספקים הזמינות עבור דרישות הכשרה מורכבות של בינה מלאכותית.
14. כיצד ניתן לנטר את נתוני ה-EHR?
כל הרשומות עוברות ביטול זיהוי באמצעות שיטת Safe Harbor של כלל הפרטיות של HIPAA - הסרת כל 18 מזהי ה-PHI, כולל שם, תאריך לידה, כתובת ומספרי רשומה רפואית. שדה ה-MRN האנונימי נשמר לצורך קישור רשומות בתוך מערך הנתונים, מה שמאפשר ניתוח אורכי ללא סיכון לזיהוי חוזר.
