Conjuntos de dados de registros eletrônicos de saúde (EHR) anonimizados para projetos de IA e ML
Dados de registros eletrônicos de saúde com licença comercial e em conformidade com a HIPAA — prontos para IA clínica, PNL e modelagem preditiva.
O que são dados de EHR e por que são importantes para a IA?
Os Registros Eletrônicos de Saúde (RES) são registros digitais longitudinais de pacientes, mantidos por profissionais de saúde em todo o espectro de cuidados — hospitais, clínicas ambulatoriais, consultórios de especialistas e laboratórios. Diferentemente dos Registros Médicos Eletrônicos (RME), que são instantâneos de um único profissional, os dados dos RES abrangem toda a jornada do paciente, capturando interações em diversos ambientes de saúde.
O catálogo de dados EHR anonimizados da Shaip abrange ambos os casos, oferecendo à sua equipe uma fonte única e em conformidade com as normas para todo o espectro do desenvolvimento de IA na área da saúde.
Os conjuntos de dados EHR contêm dois tipos de dados essenciais para o desenvolvimento de IA: dados estruturados (dados demográficos, códigos de diagnóstico CID-10, códigos DRG, lista de medicamentos, valores laboratoriais, sinais vitais) e dados não estruturados (notas clínicas, resumos de alta, laudos radiológicos, ditados médicos). Aproximadamente 80% das informações dos EHRs (prontuários eletrônicos de saúde) não são estruturadas, tornando-se o principal combustível para o treinamento de modelos de PNL (Processamento de Linguagem Natural) clínica.
Encontre os dados de Registros Eletrônicos de Saúde (EHR) certos para sua IA de saúde
Melhore seus modelos de aprendizado de máquina com os melhores dados de treinamento da categoria. A Shaip oferece conjuntos de dados de Registros Eletrônicos de Saúde (EHR) anonimizados e disponíveis comercialmente, projetados especificamente para equipes de IA e aprendizado de máquina. Nosso catálogo de dados EHR prontos para uso fornece registros de pacientes estruturados e prontos para pesquisa em mais de 20 especialidades médicas — abrangendo diagnósticos, prescrições, resultados de exames laboratoriais, laudos radiológicos, histórico de vacinação e notas clínicas — todos totalmente anonimizados de acordo com os padrões HIPAA Safe Harbor e GDPR.
Seja para criar sistemas de apoio à decisão clínica, treinar modelos de PNL com base em anotações médicas, desenvolver algoritmos de previsão de doenças ou impulsionar ferramentas de automação na área da saúde, os conjuntos de dados de EHR da Shaip oferecem a profundidade, a diversidade e a garantia de conformidade que seu projeto de IA exige. Disponíveis para licenciamento imediato, seleção personalizada de coortes ou download de amostra.
Registros de Saúde Eletrônicos de Prateleira (EHR):
- 5.1M + Registros e arquivos de áudio médico em 31 especialidades
- Registros médicos padrão ouro do mundo real para treinar a PNL clínica e outros modelos de Document AI
- Informações de metadados como MRN (Anônimo), Data de Admissão, Data de Alta, Dias de Duração da Permanência, Gênero, Classe do Paciente, Pagador, Classe Financeira, Estado, Disposição de Alta, Idade, DRG, Descrição DRG, Reembolso de $, AMLOS, GMLOS, Risco de mortalidade, gravidade da doença, garoupa, código postal do hospital, etc.
- Registros médicos de vários estados e região dos EUA - Nordeste (46%), Sul (9%), Centro-Oeste (3%), Oeste (28%), Outros (14%)
- Prontuários médicos pertencentes a todas as classes de pacientes cobertas - Internação, Ambulatório (Clínica, Reabilitação, Recorrente, Cirúrgica Day Care), Emergência.
- Registros médicos pertencentes a todas as faixas etárias de pacientes <10 anos (7.9%), 11-20 anos (5.7%), 21-30 anos (10.9%), 31-40 anos (11.7%), 41-50 anos (10.4% ), 51-60 anos (13.8%), 61-70 anos (16.1%), 71-80 anos (13.3%), 81-90 anos (7.8%), 90+ anos (2.4%)
- Proporção de sexo do paciente de 46% (masculino) e 54% (feminino)
- Documentos redigidos de PII em conformidade com as Diretrizes Safe Harbor em conformidade com a HIPAA
| Localização: | Documentos de texto |
|---|---|
| Nordeste | 4,473,573 |
| Sul | 1,801,716 |
| Centro Oeste | 781,701 |
| Ocidente | 1,509,109 |
| Categoria de diagnóstico principal | Documentos de texto |
|---|---|
| Álcool/Uso de Drogas e Transtornos Mentais Orgânicos Induzidos por Álcool/Drogas | 48,717 |
| Total incluindo tudo (Casos com e sem categoria MDC) | 8,566,687 |
| Casos sem reembolso gerado (MDC não especificado) | 790,697 |
| Casos Ambulatoriais (MDC não especificado) | 1,980,606 |
| Casos usando um grupador de especialidade, como 3M (MDC não especificado) | 1,619,682 |
| Total com MDC | 4,175,702 |
| Uso de álcool/drogas ou transtornos mentais induzidos | 48,717 |
| Queimaduras | 444 |
| Olho | 3,549 |
| Sistema reprodutor masculino | 9,230 |
| Infecções pelo vírus da imunodeficiência humana | 12,422 |
| Doenças e distúrbios mieloproliferativos, neoplasias pouco diferenciadas | 15,620 |
| Fatores que influenciam o estado de saúde e outros contatos com serviços de saúde | 21,294 |
| Sistema reprodutivo feminino | 17,010 |
| Ouvido, nariz, boca e garganta | 22,987 |
| Trauma Múltiplo Significativo | 27,902 |
| Sistema circulatório | 589,730 |
| Sangue, órgãos hematopoiéticos e distúrbios imunológicos | 48,990 |
| Lesões, envenenamentos e efeitos tóxicos de drogas | 64,097 |
| Pele, Tecido Subcutâneo e Mama | 89,577 |
| Sistema Hepatobiliar e Pâncreas | 127,172 |
| Doenças e Distúrbios Endócrinos, Nutricionais e Metabólicos | 142,808 |
| Recém-nascidos e outros recém-nascidos com condições originadas no período perinatal | 163,605 |
| Gravidez, Parto e Puerpério | 165,303 |
| Rim e Trato Urinário | 209,561 |
| Doenças e Distúrbios Mentais | 282,501 |
| Sistema nervoso | 316,243 |
| Sistema digestório | 346,369 |
| Sistema Musculoesquelético e Tecido Conjuntivo | 329,344 |
| Sistema respiratório | 561,983 |
| Doenças Infecciosas e Parasitárias | 559,244 |
Lidamos com todos os tipos de Licenciamento de Dados, ou seja, texto, áudio, vídeo ou imagem. Os conjuntos de dados consistem em conjuntos de dados médicos para ML: conjunto de dados de ditado médico, anotações clínicas do médico, conjunto de dados de conversa médica, conjunto de dados de transcrição médica, conversa médico-paciente, dados de texto médico, imagens médicas - tomografia computadorizada, ressonância magnética, ultra-som (requisitos personalizados de base coletada) .
Aplicações do mundo real de conjuntos de dados de EHR em IA/ML
- Previsão e diagnóstico de doenças: Treine modelos de IA para prever doenças como diabetes, câncer e condições cardiovasculares.
- Apoio à Decisão ClínicaTreinar modelos para gerar recomendações de diagnóstico, sinalizar interações medicamentosas e auxiliar no planejamento do tratamento usando dados estruturados de registros eletrônicos de saúde.
- Medicina personalizada: Use dados demográficos e de diagnóstico para recomendar planos de tratamento personalizados.
- Automação de Saúde: Automatize tarefas administrativas como agendamento de consultas ou cobrança com ferramentas de PNL treinadas em conjuntos de dados de EHR.
- Modelagem preditiva em saúde — Construir modelos de estratificação de risco e previsão de doenças usando registros longitudinais de pacientes, códigos DRG e escores de gravidade da doença.
- Estudos de evidências do mundo real (RWE) — Gere evidências pós-comercialização e insights de farmacovigilância analisando dados de resultados de registros eletrônicos de saúde em diferentes grupos de pacientes.
- PNL para anotações clínicas — Extrair entidades, condições e procedimentos de notas médicas não estruturadas e resumos de alta usando dados de treinamento de EHR anotados.
Por que escolher a Shaip para conjuntos de dados de EHR?
Força de Trabalho Especializada
Profissionais qualificados garantem anotações de dados precisas e de alta qualidade.
Conformidade Regulamentar
Conjuntos de dados totalmente desidentificados em conformidade com HIPAA e GDPR.
Preços competitivos
Soluções econômicas entregues sem comprometer a qualidade.
Dados sem viés
Protocolos rigorosos eliminam vieses, garantindo resultados de IA confiáveis.
Rápido e preciso
Processos simplificados garantem entrega rápida de dados diversos e de alta qualidade.
Disponibilidade e entrega
Alta disponibilidade de rede e entrega pontual de dados, serviços e soluções.
Comprovado em larga escala
Aprovado pelo Google e pelas principais empresas de IA para a saúde. Qualidade controlada por processos Six Sigma Black Belt e revisão de especialistas médicos.
Pronto para comercialização
O catálogo de EHR (Registros Eletrônicos de Saúde) pronto para uso da Shaip é licenciado, anonimizado e está disponível para download ou acesso através do Databricks Marketplace hoje mesmo.
Suporte completo ao ciclo de vida
Precisa de anotações além dos dados brutos? A Shaip oferece desidentificação, rotulagem clínica NER e aumento de dados, tudo em um único fornecedor.
Não consegue encontrar o que procura?
Novos conjuntos de dados médicos prontos para uso estão sendo coletados em todos os tipos de dados
Entre em contato conosco agora para deixar de lado suas preocupações com a coleta de dados de treinamento em saúde
Perguntas Frequentes (FAQ)
1. Para que são usados os conjuntos de dados de EHR em IA?
Os conjuntos de dados de EHR são usados para treinar modelos de IA para previsão de doenças, tomada de decisões clínicas e tratamentos personalizados.
2. Como os dados do EHR são usados em projetos de IA/ML?
Os dados do EHR são usados para treinar modelos de IA para suporte a decisões clínicas, previsão de doenças, planejamento de tratamento personalizado e automação de assistência médica.
3. Os dados do EHR são desidentificados?
Sim, todos os dados do EHR são desidentificados para remover Informações Pessoais Identificáveis (PII) e cumprir com os regulamentos de privacidade.
4. Quais são os principais componentes dos dados do EHR?
Os dados do EHR contêm detalhes como dados demográficos do paciente, histórico médico, diagnósticos, planos de tratamento, resultados de exames laboratoriais, imagens radiológicas (por exemplo, tomografia computadorizada, ressonância magnética, raios X), prescrições e registros de imunização.
5. Os dados estão em conformidade com a HIPAA e outras regulamentações?
Sim, os dados atendem à HIPAA, GDPR e outros padrões globais de privacidade para garantir uso seguro e ético.
6. Os conjuntos de dados do EHR podem ser personalizados?
Sim, os conjuntos de dados podem ser personalizados com base em especialidades médicas específicas, regiões, dados demográficos dos pacientes ou requisitos do projeto.
7. Os dados podem ser integrados aos meus modelos de IA?
Sim, os conjuntos de dados são fornecidos em formatos padrão (por exemplo, JSON, CSV) para fácil integração em fluxos de trabalho de IA e ML.
8. Como a qualidade dos dados é garantida?
Os dados passam por rigorosas validações e verificações de qualidade para garantir precisão, consistência e confiabilidade.
9. Qual é o custo dos conjuntos de dados do EHR?
Os custos dependem de fatores como volume de dados, personalização e escopo do projeto. Solicitamos que você preencha o formulário "Fale Conosco" com suas necessidades para receber o melhor orçamento.
10. Quais são os prazos de entrega dos conjuntos de dados do EHR?
Os prazos de entrega variam de acordo com o tamanho e a complexidade do projeto, mas são projetados para atender aos prazos acordados.
11. Como os conjuntos de dados do EHR podem melhorar as soluções de IA na área da saúde?
Os conjuntos de dados de EHR permitem que os sistemas de IA forneçam melhores diagnósticos, insights preditivos e tratamento personalizado, melhorando os resultados dos pacientes e a eficiência da assistência médica.
12. Posso obter conjuntos de dados de EHR personalizados?
Sim, a Shaip oferece conjuntos de dados de EHR personalizados com base em especialidade, faixa etária, geografia ou requisitos do projeto.
13. Qual a diferença entre um conjunto de dados EHR e um conjunto de dados EMR?
Os Registros Médicos Eletrônicos (RME) contêm dados clínicos de um único profissional de saúde; os Registros Eletrônicos de Saúde (RES) abrangem toda a jornada de cuidados, envolvendo múltiplos profissionais, ambientes e períodos de tempo. A Shaip oferece variantes de conjuntos de dados tanto para RES quanto para RME, com registros longitudinais de múltiplos profissionais disponíveis para requisitos complexos de treinamento de IA.
14. Como os dados do EHR são anonimizados?
Todos os registros são desidentificados utilizando o método Safe Harbor da Regra de Privacidade HIPAA — removendo todos os 18 identificadores de PHI (Informações de Saúde Protegidas), incluindo nome, data de nascimento, endereço e números de prontuário médico. O campo MRN (Número de Registro Médico) anonimizado é mantido para vinculação de registros dentro do conjunto de dados, permitindo análises longitudinais sem risco de reidentificação.
