AI અને ML પ્રોજેક્ટ્સ માટે ડી-આઇડેન્ટિફાઇડ ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHR) ડેટાસેટ્સ
વાણિજ્યિક રીતે લાઇસન્સ પ્રાપ્ત, HIPAA-અનુરૂપ ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ ડેટા — ક્લિનિકલ AI, NLP અને આગાહી મોડેલિંગ માટે તૈયાર.
EHR ડેટા શું છે અને તે AI માટે શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે?
ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHRs) એ રેખાંશિક, ડિજિટલ દર્દી રેકોર્ડ્સ છે જે આરોગ્યસંભાળ પ્રદાતાઓ દ્વારા સંપૂર્ણ સંભાળ સાતત્ય - હોસ્પિટલો, આઉટપેશન્ટ ક્લિનિક્સ, નિષ્ણાત પ્રેક્ટિસ અને લેબ્સમાં જાળવવામાં આવે છે. ઇલેક્ટ્રોનિક મેડિકલ રેકોર્ડ્સ (EMRs) થી વિપરીત, જે સિંગલ-પ્રોવાઇડર સ્નેપશોટ છે, EHR ડેટા દર્દીની સંપૂર્ણ યાત્રાને વિસ્તૃત કરે છે, બહુવિધ આરોગ્યસંભાળ સેટિંગ્સમાં ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ કેપ્ચર કરે છે.
શેપનો ઓળખ ન કરાયેલ EHR ડેટા કેટલોગ બંનેને આવરી લે છે - જે તમારી ટીમને આરોગ્યસંભાળ AI વિકાસના સંપૂર્ણ સ્પેક્ટ્રમ માટે એક જ, અનુપાલન-તૈયાર સ્ત્રોત આપે છે.
EHR ડેટાસેટ્સમાં AI વિકાસ માટે બે મહત્વપૂર્ણ ડેટા પ્રકારો હોય છે: સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા (ડેમોગ્રાફિક્સ, ICD-10 ડાયગ્નોસિસ કોડ્સ, DRG કોડ્સ, દવા સૂચિઓ, પ્રયોગશાળા મૂલ્યો, મહત્વપૂર્ણ સંકેતો) અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા (ક્લિનિકલ નોટ્સ, ડિસ્ચાર્જ સારાંશ, રેડિયોલોજી રિપોર્ટ્સ, ફિઝિશિયન ડિક્ટેશન). EHR માહિતીનો લગભગ 80% અનસ્ટ્રક્ચર્ડ છે, જે તેને ક્લિનિકલ NLP મોડેલ તાલીમ માટે પ્રાથમિક બળતણ બનાવે છે.
તમારા હેલ્થકેર AI માટે યોગ્ય ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHR) ડેટા શોધો
શ્રેષ્ઠ તાલીમ ડેટા સાથે તમારા મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સને બહેતર બનાવો. Shaip વ્યાપારી રીતે ઉપલબ્ધ, ઓળખ ન કરાયેલ ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ (EHR) ડેટાસેટ્સ ઓફર કરે છે જે ખાસ કરીને AI અને મશીન લર્નિંગ ટીમો માટે રચાયેલ છે. અમારું ઑફ-ધ-શેલ્ફ EHR ડેટા કેટલોગ 20+ તબીબી વિશેષતાઓમાં સંરચિત, સંશોધન-તૈયાર દર્દી રેકોર્ડ પ્રદાન કરે છે - જેમાં નિદાન, પ્રિસ્ક્રિપ્શન, લેબ પરિણામો, રેડિયોલોજી રિપોર્ટ્સ, ઇમ્યુનાઇઝેશન ઇતિહાસ અને ક્લિનિકલ નોંધો શામેલ છે - આ બધું HIPAA સેફ હાર્બર અને GDPR ધોરણો હેઠળ સંપૂર્ણપણે ઓળખ ન કરાયેલ છે.
ભલે તમે ક્લિનિકલ ડિસિઝન સપોર્ટ સિસ્ટમ્સ બનાવી રહ્યા હોવ, ફિઝિશિયન નોટ્સ પર NLP મોડેલ્સને તાલીમ આપી રહ્યા હોવ, રોગ-પૂર્વાનુમાન અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવી રહ્યા હોવ, અથવા હેલ્થકેર ઓટોમેશન ટૂલ્સને પાવર આપી રહ્યા હોવ, Shaip ના EHR ડેટાસેટ્સ તમને તમારા AI પ્રોજેક્ટની માંગણીઓ મુજબ ઊંડાણ, વિવિધતા અને પાલનની ખાતરી આપે છે. તાત્કાલિક લાઇસન્સિંગ, કસ્ટમ કોહોર્ટ પસંદગી અથવા નમૂના ડાઉનલોડ માટે ઉપલબ્ધ.
ઑફ-ધ-શેલ્ફ ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHR):
- 5.1 વિશેષતાઓમાં 31M+ રેકોર્ડ્સ અને ફિઝિશિયન ઓડિયો ફાઇલો
- ક્લિનિકલ NLP અને અન્ય દસ્તાવેજ AI મોડેલોને તાલીમ આપવા માટે વાસ્તવિક દુનિયાના સુવર્ણ-માનક તબીબી રેકોર્ડ્સ
- મેટાડેટા માહિતી જેમ કે MRN (અનામી), પ્રવેશ તારીખ, ડિસ્ચાર્જ તારીખ, રોકાણના દિવસોની લંબાઈ, લિંગ, દર્દી વર્ગ, ચુકવણીકાર, નાણાકીય વર્ગ, રાજ્ય, ડિસ્ચાર્જ ડિસ્પોઝિશન, ઉંમર, DRG, DRG વર્ણન, $ ભરપાઈ, AMLOS, GMLOS, મૃત્યુનું જોખમ, બીમારીની ગંભીરતા, ગ્રુપર, હોસ્પિટલ પિન કોડ, વગેરે.
- વિવિધ યુએસ રાજ્યો અને પ્રદેશોમાંથી તબીબી રેકોર્ડ્સ - ઉત્તર પૂર્વ (46%), દક્ષિણ (9%), મધ્યપશ્ચિમ (3%), પશ્ચિમ (28%), અન્ય (14%)
- આવરી લેવામાં આવતા તમામ દર્દી વર્ગોના તબીબી રેકોર્ડ્સ - ઇનપેશન્ટ, આઉટપેશન્ટ (ક્લિનિકલ, રિહેબ, રિકરિંગ, સર્જિકલ ડે કેર), ઇમરજન્સી.
- બધા દર્દીઓના વય જૂથોના તબીબી રેકોર્ડ્સ <10 વર્ષ (7.9%), 11-20 વર્ષ (5.7%), 21-30 વર્ષ (10.9%), 31-40 વર્ષ (11.7%), 41-50 વર્ષ (10.4%), 51-60 વર્ષ (13.8%), 61-70 વર્ષ (16.1%), 71-80 વર્ષ (13.3%), 81-90 વર્ષ (7.8%), 90+ વર્ષ (2.4%)
- દર્દી જાતિ ગુણોત્તર ૪૬% (પુરુષ) અને ૫૪% (સ્ત્રી)
- PII એ HIPAA ના પાલનમાં સેફ હાર્બર માર્ગદર્શિકાનું પાલન કરતા દસ્તાવેજોનું સંપાદન કર્યું.
| સ્થાન | ટેક્સ્ટ દસ્તાવેજો |
|---|---|
| ઉત્તરપૂર્વ | 4,473,573 |
| દક્ષિણ | 1,801,716 |
| મિડવેસ્ટ | 781,701 |
| વેસ્ટ | 1,509,109 |
| મુખ્ય નિદાન શ્રેણી | ટેક્સ્ટ દસ્તાવેજો |
|---|---|
| દારૂ/ડ્રગનો ઉપયોગ અને દારૂ/ડ્રગ-પ્રેરિત કાર્બનિક માનસિક વિકૃતિઓ | 48,717 |
| કુલ રકમ, બધું જ સમાવીને (MDC શ્રેણી સાથે અને વગરના કેસ) | 8,566,687 |
| વળતર વિનાના કેસો (MDC ઉલ્લેખિત નથી) | 790,697 |
| બહારના દર્દીઓના કેસો (MDC ઉલ્લેખિત નથી) | 1,980,606 |
| 3M જેવા સ્પેશિયાલિટી ગ્રુપરનો ઉપયોગ કરતા કેસ (MDC ઉલ્લેખિત નથી) | 1,619,682 |
| MDC સાથે કુલ | 4,175,702 |
| દારૂ/ડ્રગનો ઉપયોગ અથવા પ્રેરિત માનસિક વિકૃતિઓ | 48,717 |
| બર્ન્સ | 444 |
| આંખ | 3,549 |
| પુરુષ પ્રજનન પ્રણાલી | 9,230 |
| માનવ રોગપ્રતિકારક શક્તિનો અભાવ વાયરસ ચેપ | 12,422 |
| માયલોપ્રોલિફેરેટિવ રોગો અને વિકૃતિઓ, નબળી રીતે અલગ નિયોપ્લાઝમ | 15,620 |
| આરોગ્ય સ્થિતિ અને આરોગ્ય સેવાઓ સાથેના અન્ય સંપર્કોને પ્રભાવિત કરતા પરિબળો | 21,294 |
| સ્ત્રી પ્રજનન પ્રણાલી | 17,010 |
| કાન, નાક, મોં અને ગળું | 22,987 |
| બહુવિધ નોંધપાત્ર આઘાત | 27,902 |
| રુધિરાભિસરણ તંત્ર | 589,730 |
| લોહી, રક્ત બનાવતા અંગો અને રોગપ્રતિકારક વિકૃતિઓ | 48,990 |
| દવાઓની ઇજાઓ, ઝેર અને ઝેરી અસરો | 64,097 |
| ત્વચા, ચામડીની નીચેનો પેશીઓ અને સ્તન | 89,577 |
| હિપેટોબિલરી સિસ્ટમ અને સ્વાદુપિંડ | 127,172 |
| અંતઃસ્ત્રાવી, પોષણ અને ચયાપચય રોગો અને વિકૃતિઓ | 142,808 |
| નવજાત શિશુઓ અને પ્રસૂતિકાળમાં ઉદ્ભવતા રોગો ધરાવતા અન્ય નવજાત શિશુઓ | 163,605 |
| ગર્ભાવસ્થા, બાળજન્મ અને પ્રસૂતિકાળ | 165,303 |
| કિડની અને પેશાબની નળીઓનો વિસ્તાર | 209,561 |
| માનસિક રોગો અને વિકૃતિઓ | 282,501 |
| નર્વસ સિસ્ટમ | 316,243 |
| પાચન તંત્ર | 346,369 |
| મસ્ક્યુલોસ્કેલેટલ સિસ્ટમ અને કનેક્ટિવ ટીશ્યુ | 329,344 |
| શ્વસનતંત્ર | 561,983 |
| ચેપી અને પરોપજીવી રોગો | 559,244 |
અમે તમામ પ્રકારના ડેટા લાઇસન્સિંગ એટલે કે ટેક્સ્ટ, ઑડિઓ, વિડિઓ અથવા છબી સાથે વ્યવહાર કરીએ છીએ. ડેટાસેટ્સમાં ML માટે મેડિકલ ડેટાસેટ્સનો સમાવેશ થાય છે: ફિઝિશિયન ડિક્ટેશન ડેટાસેટ, ફિઝિશિયન ક્લિનિકલ નોટ્સ, મેડિકલ વાતચીત ડેટાસેટ, મેડિકલ ટ્રાન્સક્રિપ્શન ડેટાસેટ, ડૉક્ટર-દર્દી વાતચીત, મેડિકલ ટેક્સ્ટ ડેટા, મેડિકલ છબીઓ - CT સ્કેન, MRI, અલ્ટ્રા સાઉન્ડ (કસ્ટમ આવશ્યકતાઓના આધારે એકત્રિત).
AI/ML માં EHR ડેટાસેટ્સના વાસ્તવિક-વિશ્વના ઉપયોગો
- રોગની આગાહી અને નિદાન: ડાયાબિટીસ, કેન્સર અને હૃદય રોગ જેવા રોગોની આગાહી કરવા માટે AI મોડેલોને તાલીમ આપો.
- ક્લિનિકલ નિર્ણય સપોર્ટ: સંરચિત EHR ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સપાટી નિદાન ભલામણો, દવાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને ચિહ્નિત કરવા અને સારવાર આયોજનમાં સહાય કરવા માટે મોડેલોને તાલીમ આપો.
- વ્યક્તિગત દવા: વ્યક્તિગત સારવાર યોજનાઓની ભલામણ કરવા માટે વસ્તી વિષયક અને નિદાન ડેટાનો ઉપયોગ કરો.
- હેલ્થકેર ઓટોમેશન: EHR ડેટાસેટ્સ પર તાલીમ પામેલા NLP-સંચાલિત સાધનોનો ઉપયોગ કરીને એપોઇન્ટમેન્ટ શેડ્યૂલિંગ અથવા બિલિંગ જેવા વહીવટી કાર્યોને સ્વચાલિત કરો.
- આગાહીયુક્ત આરોગ્યસંભાળ મોડેલિંગ — રેખાંશ દર્દી રેકોર્ડ, DRG કોડ અને બીમારીની ગંભીરતાના સ્કોરનો ઉપયોગ કરીને જોખમ સ્તરીકરણ અને રોગ-આગાહી મોડેલો બનાવો.
- વાસ્તવિક-વિશ્વ પુરાવા (RWE) અભ્યાસ — દર્દીઓના જૂથોમાં EHR પરિણામોના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીને બજાર પછીના પુરાવા અને ફાર્માકોવિજિલન્સ આંતરદૃષ્ટિ જનરેટ કરો.
- ક્લિનિકલ નોટ્સ માટે NLP — એનોટેટેડ EHR તાલીમ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ફિઝિશિયન નોટ્સ અને ડિસ્ચાર્જ સારાંશમાંથી એન્ટિટી, શરતો અને પ્રક્રિયાઓ કાઢો.
EHR ડેટાસેટ્સ માટે શેપ શા માટે પસંદ કરો?
નિષ્ણાત કાર્યબળ
કુશળ વ્યાવસાયિકો સચોટ અને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટા એનોટેશનની ખાતરી કરે છે.
નિયમનકારી અનુપાલન
HIPAA અને GDPR નું પાલન કરતા સંપૂર્ણપણે ઓળખ ન કરાયેલ ડેટાસેટ્સ.
સ્પર્ધાત્મક પ્રાઇસીંગ
ગુણવત્તા સાથે સમાધાન કર્યા વિના ખર્ચ-અસરકારક ઉકેલો પહોંચાડવામાં આવે છે.
પક્ષપાત-મુક્ત ડેટા
કડક પ્રોટોકોલ પૂર્વગ્રહને દૂર કરે છે, વિશ્વસનીય AI પરિણામો સુનિશ્ચિત કરે છે.
ઝડપી અને સચોટ
સુવ્યવસ્થિત પ્રક્રિયાઓ વિવિધ, ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાની ઝડપી ડિલિવરી સુનિશ્ચિત કરે છે.
ઉપલબ્ધતા અને ડિલિવરી
ડેટા, સેવાઓ અને ઉકેલોની ઉચ્ચ નેટવર્ક અપ-ટાઇમ અને સમયસર ડિલિવરી.
સ્કેલ પર સાબિત
ગૂગલ અને અગ્રણી હેલ્થ એઆઈ કંપનીઓ દ્વારા વિશ્વસનીય. 6 સિગ્મા બ્લેક બેલ્ટ પ્રક્રિયાઓ અને તબીબી નિષ્ણાત સમીક્ષા દ્વારા ગુણવત્તા નિયંત્રિત.
વ્યાપારી રીતે તૈયાર
શેપનું ઑફ-ધ-શેલ્ફ EHR કેટલોગ લાઇસન્સ પ્રાપ્ત, ઓળખ રદ કરાયેલ અને આજે ડેટાબ્રિક્સ માર્કેટપ્લેસ દ્વારા ડાઉનલોડ અથવા ઍક્સેસ કરવા માટે તૈયાર છે.
સંપૂર્ણ જીવનચક્ર સપોર્ટ
કાચા ડેટાની ઉપર ટીકાની જરૂર છે? શેપ એક જ ભાગીદાર પાસેથી ઓળખાણ દૂર કરવા, ક્લિનિકલ NER લેબલિંગ અને ડેટા વૃદ્ધિ પ્રદાન કરે છે.
તમે જે શોધી રહ્યા છો તે શોધી શકતા નથી?
બધા ડેટા પ્રકારોમાં નવા ઑફ-ધ-શેલ્ફ મેડિકલ ડેટાસેટ્સ એકત્રિત કરવામાં આવી રહ્યા છે.
તમારી આરોગ્યસંભાળ તાલીમ ડેટા સંગ્રહની ચિંતાઓ દૂર કરવા માટે હમણાં જ અમારો સંપર્ક કરો.
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો (FAQ)
૧. AI માં EHR ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ શેના માટે થાય છે?
EHR ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ રોગની આગાહી, ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવા અને વ્યક્તિગત સારવાર માટે AI મોડેલોને તાલીમ આપવા માટે થાય છે.
2. AI/ML પ્રોજેક્ટ્સમાં EHR ડેટાનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે?
EHR ડેટાનો ઉપયોગ ક્લિનિકલ નિર્ણય સપોર્ટ, રોગની આગાહી, વ્યક્તિગત સારવાર આયોજન અને આરોગ્યસંભાળ ઓટોમેશન માટે AI મોડેલ્સને તાલીમ આપવા માટે થાય છે.
૩. શું EHR ડેટાની ઓળખ રદ કરવામાં આવી છે?
હા, વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી શકાય તેવી માહિતી (PII) દૂર કરવા અને ગોપનીયતા નિયમોનું પાલન કરવા માટે બધા EHR ડેટાને ઓળખી કાઢવામાં આવે છે.
4. EHR ડેટાના મુખ્ય ઘટકો કયા છે?
EHR ડેટામાં દર્દીની વસ્તી વિષયક માહિતી, તબીબી ઇતિહાસ, નિદાન, સારવાર યોજનાઓ, પ્રયોગશાળા પરીક્ષણ પરિણામો, રેડિયોલોજી છબીઓ (દા.ત., CT, MRI, એક્સ-રે), પ્રિસ્ક્રિપ્શન અને રસીકરણ રેકોર્ડ જેવી વિગતો શામેલ છે.
૫. શું ડેટા HIPAA અને અન્ય નિયમોનું પાલન કરે છે?
હા, સુરક્ષિત અને નૈતિક ઉપયોગ સુનિશ્ચિત કરવા માટે ડેટા HIPAA, GDPR અને અન્ય વૈશ્વિક ગોપનીયતા ધોરણોનું પાલન કરે છે.
૬. શું EHR ડેટાસેટ્સ કસ્ટમાઇઝ કરી શકાય છે?
હા, ડેટાસેટ્સ ચોક્કસ તબીબી વિશેષતાઓ, પ્રદેશો, દર્દી વસ્તી વિષયક માહિતી અથવા પ્રોજેક્ટ આવશ્યકતાઓના આધારે તૈયાર કરી શકાય છે.
૭. શું ડેટા મારા AI મોડેલ્સમાં એકીકૃત થઈ શકે છે?
હા, AI અને ML વર્કફ્લોમાં સરળતાથી એકીકરણ માટે ડેટાસેટ્સ પ્રમાણભૂત ફોર્મેટમાં (દા.ત., JSON, CSV) પૂરા પાડવામાં આવે છે.
૮. ડેટા ગુણવત્તા કેવી રીતે સુનિશ્ચિત થાય છે?
ચોકસાઈ, સુસંગતતા અને વિશ્વસનીયતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે ડેટા સખત માન્યતા અને ગુણવત્તા ચકાસણીમાંથી પસાર થાય છે.
9. EHR ડેટાસેટ્સની કિંમત કેટલી છે?
ખર્ચ ડેટા વોલ્યુમ, કસ્ટમાઇઝેશન અને પ્રોજેક્ટ સ્કોપ જેવા પરિબળો પર આધાર રાખે છે. શ્રેષ્ઠ ક્વોટ મેળવવા માટે અમે તમને તમારી જરૂરિયાતો સાથે "અમારો સંપર્ક કરો" ફોર્મ ભરવાની વિનંતી કરીએ છીએ.
૧૦. EHR ડેટાસેટ્સ માટે ડિલિવરી સમયરેખા શું છે?
ડિલિવરીની સમયરેખા પ્રોજેક્ટના કદ અને જટિલતાના આધારે બદલાય છે પરંતુ સંમત સમયમર્યાદા પૂરી કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે.
૧૧. EHR ડેટાસેટ્સ હેલ્થકેર AI સોલ્યુશન્સને કેવી રીતે સુધારી શકે છે?
EHR ડેટાસેટ્સ AI સિસ્ટમોને વધુ સારી નિદાન, આગાહીત્મક આંતરદૃષ્ટિ અને વ્યક્તિગત સારવાર પ્રદાન કરવા સક્ષમ બનાવે છે, જેનાથી દર્દીના પરિણામો અને આરોગ્યસંભાળ કાર્યક્ષમતામાં સુધારો થાય છે.
૧૨. શું હું કસ્ટમાઇઝ્ડ EHR ડેટાસેટ્સ મેળવી શકું?
હા, Shaip વિશેષતા, વય જૂથ, ભૂગોળ અથવા પ્રોજેક્ટ આવશ્યકતાઓના આધારે તૈયાર કરેલ EHR ડેટાસેટ્સ ઓફર કરે છે.
૧૩. EHR ડેટાસેટ અને EMR ડેટાસેટ વચ્ચે શું તફાવત છે?
ઇલેક્ટ્રોનિક મેડિકલ રેકોર્ડ્સ (EMRs) માં એક જ પ્રદાતા પાસેથી ક્લિનિકલ ડેટા હોય છે; ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHRs) બહુવિધ પ્રદાતાઓ, સેટિંગ્સ અને સમયગાળામાં સંપૂર્ણ સંભાળ યાત્રાને આવરી લે છે. Shaip EHR અને EMR ડેટાસેટ વેરિઅન્ટ બંને પ્રદાન કરે છે, જેમાં જટિલ AI તાલીમ આવશ્યકતાઓ માટે મલ્ટિ-પ્રોવાઇડર લોન્ગિટ્યુડિનલ રેકોર્ડ્સ ઉપલબ્ધ છે.
૧૪. EHR ડેટાની ઓળખ કેવી રીતે દૂર કરવામાં આવે છે?
HIPAA ગોપનીયતા નિયમ સેફ હાર્બર પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને બધા રેકોર્ડ્સને ઓળખી કાઢવામાં આવે છે - નામ, જન્મ તારીખ, સરનામું અને તબીબી રેકોર્ડ નંબરો સહિત તમામ 18 PHI ઓળખકર્તાઓને દૂર કરીને. અનામી MRN ફીલ્ડ ડેટાસેટમાં રેકોર્ડ લિંકેજ માટે જાળવી રાખવામાં આવે છે, જે ફરીથી ઓળખના જોખમ વિના રેખાંશ વિશ્લેષણને મંજૂરી આપે છે.
