Τα καλύτερα σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης ανοιχτού κώδικα για έργα μηχανικής μάθησης

• Το παγκόσμιο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης παράγει τεράστιες ποσότητες ιατρικών δεδομένων σε καθημερινή βάση, τα οποία έχουν τη δυνατότητα να χρησιμοποιηθούν για εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης. Σε όλους τους κλάδους, τα δεδομένα θεωρούνται ως ένα πολύτιμο περιουσιακό στοιχείο που επιτρέπει στις εταιρείες να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και ο τομέας της υγειονομικής περίθαλψης δεν διαφέρει.

Αυτό το άρθρο θα εξετάσει συνοπτικά τα εμπόδια που συναντώνται κατά την επεξεργασία ιατρικών δεδομένων και θα παρέχει μια σύνοψη των δημοσίως προσβάσιμων συνόλων δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης.

Σημασία των συνόλων δεδομένων υγείας

Τα σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης είναι συλλογές πληροφοριών ασθενών, όπως ιατρικά αρχεία, διαγνώσεις, θεραπείες, γενετικά δεδομένα και λεπτομέρειες σχετικά με τον τρόπο ζωής. Είναι πολύ σημαντικά στον σημερινό κόσμο, όπου η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο. Να γιατί:

Κατανόηση της υγείας των ασθενών:

Τα σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης δίνουν στους γιατρούς μια πλήρη εικόνα της υγείας ενός ασθενούς. Για παράδειγμα, δεδομένα σχετικά με το ιατρικό ιστορικό, τα φάρμακα και τον τρόπο ζωής ενός ασθενούς μπορούν να βοηθήσουν στην πρόβλεψη εάν μπορεί να νοσήσει από χρόνια ασθένεια. Αυτό επιτρέπει στους γιατρούς να παρέμβουν έγκαιρα και να κάνουν ένα σχέδιο θεραπείας μόνο για αυτόν τον ασθενή.

Βοηθώντας την Ιατρική Έρευνα:

Μελετώντας τα σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης, οι ιατροί ερευνητές μπορούν να εξετάσουν πώς αντιμετωπίζονται οι ασθενείς με καρκίνο και πώς αναρρώνουν. Μπορούν να βρουν τις θεραπείες που λειτουργούν καλύτερα στον πραγματικό κόσμο. Για παράδειγμα, εξετάζοντας δείγματα όγκων σε βιοτράπεζες και ιστορικά θεραπείας ασθενών, οι ερευνητές μπορούν να μάθουν πώς αντιδρούν συγκεκριμένες μεταλλάξεις και πρωτεΐνες καρκίνου σε διαφορετικές θεραπείες. Αυτή η προσέγγιση βάσει δεδομένων βοηθά στην εύρεση τάσεων που οδηγούν σε καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς.

Καλύτερη διάγνωση και θεραπεία:

Οι γιατροί χρησιμοποιούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να εξετάσουν τα σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης και να βρουν σημαντικά μοτίβα. Αυτό τους βοηθά να διαγνώσουν και να θεραπεύσουν καλύτερα τις ασθένειες. Στην ακτινολογία, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βρει προβλήματα στις σαρώσεις πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ακρίβεια από τους ανθρώπους. Αυτό σημαίνει ότι οι γιατροί μπορούν να βρουν ασθένειες νωρίτερα και να ξεκινήσουν τη σωστή θεραπεία νωρίτερα. Ο σχολιασμός ιατρικής εικόνας μπορεί να οδηγήσει σε ταχύτερη και καλύτερη διάγνωση, η οποία βελτιώνει την υγεία του ασθενούς.

Βοηθώντας Πρωτοβουλίες Δημόσιας Υγείας:

Φανταστείτε μια μικρή πόλη όπου ειδικοί στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης χρησιμοποιούσαν σύνολα δεδομένων για να παρακολουθήσουν ένα ξέσπασμα γρίπης. Εξέτασαν τα μοτίβα και βρήκαν τις περιοχές που επηρεάστηκαν. Με αυτά τα δεδομένα, ξεκίνησαν στοχευμένες ενέργειες εμβολιασμού και εκστρατείες εκπαίδευσης για την υγεία. Αυτή η προσέγγιση βάσει δεδομένων βοήθησε στον περιορισμό της γρίπης. Δείχνει πώς τα σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης μπορούν ενεργά να καθοδηγήσουν και να βελτιώσουν τις πρωτοβουλίες για τη δημόσια υγεία.

Ιατρικά σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση

Τα ανοιχτά σύνολα δεδομένων είναι απαραίτητα για να λειτουργεί καλά οποιοδήποτε μοντέλο μηχανικής εκμάθησης. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται ήδη στην επιστήμη της ζωής, την υγειονομική περίθαλψη και την ιατρική, και δείχνει εξαιρετικά αποτελέσματα. Βοηθά στην πρόβλεψη ασθενειών και στην κατανόηση του τρόπου με τον οποίο εξαπλώνονται. Η μηχανική μάθηση δίνει επίσης ιδέες για το πώς μπορούμε να φροντίζουμε σωστά άρρωστους, ηλικιωμένους και άρρωστους ανθρώπους σε μια κοινότητα. Χωρίς καλά σύνολα δεδομένων, αυτά τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης δεν θα ήταν δυνατά.

Γενική και Δημόσια Υγεία:

• data.gov: Επικεντρώνεται σε δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης προσανατολισμένα στις ΗΠΑ, τα οποία μπορούν εύκολα να αναζητηθούν χρησιμοποιώντας πολλές παραμέτρους. Τα σύνολα δεδομένων έχουν σχεδιαστεί για να βελτιώσουν την ευημερία των ατόμων που κατοικούν στις ΗΠΑ. Ωστόσο, οι πληροφορίες θα μπορούσαν επίσης να αποδειχθούν ωφέλιμες για άλλα εκπαιδευτικά σετ έρευνας ή πρόσθετους τομείς της δημόσιας υγείας.
• Ο ΟΠΟΊΟΣ: Προσφέρει σύνολα δεδομένων που επικεντρώνονται στις παγκόσμιες προτεραιότητες για την υγεία. Η πλατφόρμα ενσωματώνει μια φιλική προς τον χρήστη λειτουργία αναζήτησης και παρέχει πολύτιμες πληροφορίες παράλληλα με τα σύνολα δεδομένων για μια ολοκληρωμένη κατανόηση των θεμάτων που εξετάζονται.
• Re3Data: Προσφέρει δεδομένα που καλύπτουν περισσότερα από 2,000 ερευνητικά θέματα που κατηγοριοποιούνται σε πολλές ευρείες περιοχές. Αν και δεν είναι ελεύθερα προσβάσιμα όλα τα σύνολα δεδομένων, η πλατφόρμα υποδεικνύει ξεκάθαρα τη δομή και επιτρέπει την εύκολη αναζήτηση βάσει παραγόντων όπως οι χρεώσεις, οι απαιτήσεις μέλους και οι περιορισμοί πνευματικών δικαιωμάτων.
• Βάση δεδομένων ανθρώπινης θνησιμότητας προσφέρει πρόσβαση σε δεδομένα σχετικά με τα ποσοστά θνησιμότητας, τα στοιχεία του πληθυσμού και διάφορα στατιστικά στοιχεία υγείας και δημογραφικά για 35 έθνη.
• CHDS: Τα σύνολα δεδομένων του Child Health and Development Studies στοχεύουν στη διερεύνηση της διαγενεακής μετάδοσης ασθενειών και υγείας. Περιλαμβάνει σύνολα δεδομένων για την έρευνα όχι μόνο της γονιδιωματικής έκφρασης αλλά και της επίδρασης κοινωνικών, περιβαλλοντικών και πολιτισμικών παραγόντων στις ασθένειες και την υγεία.
• Πρόκληση Μοριακής Δραστηριότητας Merck: Παρουσιάζει σύνολα δεδομένων που έχουν σχεδιαστεί για την προώθηση της εφαρμογής της μηχανικής μάθησης στην ανακάλυψη φαρμάκων προσομοιώνοντας τις πιθανές αλληλεπιδράσεις μεταξύ διαφόρων συνδυασμών μορίων.
• 1000 γονιδιώματος του έργου: Περιέχει δεδομένα αλληλουχίας από 2,500 άτομα σε 26 διαφορετικούς πληθυσμούς, καθιστώντας το ένα από τα μεγαλύτερα προσβάσιμα αποθετήρια γονιδιώματος. Αυτή η διεθνής συνεργασία είναι προσβάσιμη μέσω του AWS. (Σημειώστε ότι διατίθενται επιχορηγήσεις για έργα γονιδιώματος.)

Σύνολα δεδομένων εικόνας για τις βιοεπιστήμες, την υγεία και την ιατρική:

• Ανοίξτε το Neuro: Ως δωρεάν και ανοιχτή πλατφόρμα, το OpenNeuro μοιράζεται ένα ευρύ φάσμα ιατρικών εικόνων, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL και PET. Με 563 ιατρικά σύνολα δεδομένων που καλύπτουν 19,187 συμμετέχοντες, χρησιμεύει ως ανεκτίμητη πηγή για ερευνητές και επαγγελματίες υγείας.
• Όαση: Προερχόμενο από τη σειρά Open Access Series of Imaging Studies (OASIS), αυτό το σύνολο δεδομένων προσπαθεί να παρέχει δεδομένα νευροαπεικόνισης στο κοινό δωρεάν προς όφελος της επιστημονικής κοινότητας. Περιλαμβάνει 1,098 θέματα σε 2,168 συνεδρίες MR και 1,608 συνεδρίες PET, προσφέροντας πληθώρα πληροφοριών για τους ερευνητές.
• Πρωτοβουλία Νευροαπεικόνισης για τη Νόσο του Αλτσχάιμερ: Η Πρωτοβουλία Νευροαπεικόνισης για τη Νόσο του Αλτσχάιμερ (ADNI) παρουσιάζει δεδομένα που συλλέγονται από ερευνητές σε όλο τον κόσμο που είναι αφοσιωμένοι στον καθορισμό της εξέλιξης της νόσου του Αλτσχάιμερ. Το σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει μια ολοκληρωμένη συλλογή εικόνων MRI και PET, γενετικές πληροφορίες, γνωστικές εξετάσεις και βιοδείκτες ΕΝΥ και αίματος, διευκολύνοντας μια πολύπλευρη προσέγγιση για την κατανόηση αυτής της περίπλοκης κατάστασης.

Νοσοκομειακά δεδομένα:

• Κατάλογος δεδομένων παρόχου: Πρόσβαση και λήψη ολοκληρωμένων συνόλων δεδομένων παρόχων σε τομείς που περιλαμβάνουν εγκαταστάσεις αιμοκάθαρσης, ιατρικές πρακτικές, υπηρεσίες υγείας στο σπίτι, νοσοκομεία, νοσοκομεία, νοσοκομειακή αποκατάσταση, νοσοκομεία μακροχρόνιας περίθαλψης, γηροκομεία με υπηρεσίες αποκατάστασης, κόστος επισκέψεων στο ιατρείο και καταλόγους προμηθευτών.
• Έργο Κόστους και Αξιοποίησης Υγείας (HCUP): Αυτή η ολοκληρωμένη βάση δεδομένων σε εθνικό επίπεδο δημιουργήθηκε για τον εντοπισμό, την παρακολούθηση και την ανάλυση των εθνικών τάσεων στη χρήση, την πρόσβαση, τις χρεώσεις, την ποιότητα και τα αποτελέσματα της υγειονομικής περίθαλψης. Κάθε ιατρικό σύνολο δεδομένων στο HCUP περιέχει πληροφορίες σε επίπεδο συνάντησης για όλες τις παραμονές ασθενών, τις επισκέψεις στο τμήμα επειγόντων περιστατικών και τις περιπατητικές χειρουργικές επεμβάσεις σε νοσοκομεία των ΗΠΑ, παρέχοντας πληθώρα δεδομένων για ερευνητές και υπεύθυνους χάραξης πολιτικής.
• Βάση δεδομένων MIMIC Critical Care: Αναπτύχθηκε από το MIT για τους σκοπούς της Υπολογιστικής Φυσιολογίας, αυτό το ανοιχτά διαθέσιμο ιατρικό σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει αποπροσδιορισμένα δεδομένα υγείας από περισσότερους από 40,000 ασθενείς εντατικής θεραπείας. Το σύνολο δεδομένων MIMIC χρησιμεύει ως πολύτιμος πόρος για ερευνητές που μελετούν την εντατική φροντίδα και αναπτύσσουν νέες υπολογιστικές μεθόδους.

Σύνολο δεδομένων για τον καρκίνο:

• Ιατρικές εικόνες CT: Σχεδιασμένο για τη διευκόλυνση εναλλακτικών μεθόδων για την εξέταση των τάσεων στα δεδομένα εικόνας CT, αυτό το σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει αξονικές τομογραφίες ασθενών με καρκίνο, εστιάζοντας σε παράγοντες όπως η αντίθεση, η τροπικότητα και η ηλικία του ασθενούς. Οι ερευνητές μπορούν να αξιοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να αναπτύξουν νέες τεχνικές απεικόνισης και να αναλύσουν πρότυπα στη διάγνωση και τη θεραπεία του καρκίνου.
• Διεθνής Συνεργασία για την Αναφορά Καρκίνου (ICCR): Τα ιατρικά σύνολα δεδομένων εντός του ICCR έχουν αναπτυχθεί και παρασχεθεί για την προώθηση μιας προσέγγισης βασισμένης σε στοιχεία για την αναφορά καρκίνου παγκοσμίως. Με την τυποποίηση της αναφοράς για τον καρκίνο, το ICCR στοχεύει στη βελτίωση της ποιότητας και της συγκρισιμότητας των δεδομένων για τον καρκίνο μεταξύ ιδρυμάτων και χωρών.
• SEER Επίπτωση Καρκίνου: Παρέχονται από την κυβέρνηση των ΗΠΑ, αυτά τα δεδομένα για τον καρκίνο τμηματοποιούνται χρησιμοποιώντας βασικές δημογραφικές διακρίσεις όπως φυλή, φύλο και ηλικία. Το σύνολο δεδομένων SEER επιτρέπει στους ερευνητές να διερευνήσουν τη συχνότητα εμφάνισης του καρκίνου και τα ποσοστά επιβίωσης σε διαφορετικές υποομάδες πληθυσμού, ενημερώνοντας τις πρωτοβουλίες δημόσιας υγείας και τις ερευνητικές προτεραιότητες.
• Σύνολο δεδομένων για τον καρκίνο του πνεύμονα: Αυτό το δωρεάν σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει πληροφορίες για περιπτώσεις καρκίνου του πνεύμονα που χρονολογούνται από το 1995. Οι ερευνητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να μελετήσουν μακροπρόθεσμες τάσεις στην επίπτωση, τη θεραπεία και τα αποτελέσματα του καρκίνου του πνεύμονα, καθώς και για να αναπτύξουν νέα διαγνωστικά και προγνωστικά εργαλεία.

Πρόσθετοι πόροι για δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης:

• Kaggle: Ένα ευέλικτο αποθετήριο συνόλων δεδομένων – Το Kaggle παραμένει μια εξαιρετική πλατφόρμα για ένα ευρύ φάσμα συνόλων δεδομένων, που δεν περιορίζεται στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Ιδανικό για όσους ασχολούνται με διάφορα θέματα ή χρειάζονται διαφορετικά σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση μοντέλων, το Kaggle είναι ένας χρήσιμος πόρος.
• Subreddit: Ένας θησαυρός με γνώμονα την κοινότητα – Οι σωστές συζητήσεις subreddit μπορούν να αποτελέσουν χρυσωρυχείο για ανοιχτά σύνολα δεδομένων. Για εξειδικευμένα ή συγκεκριμένα ερωτήματα που δεν αντιμετωπίζονται από δημόσια σύνολα δεδομένων, η κοινότητα του Reddit μπορεί να έχει την απάντηση.

Επιταχύνετε τα έργα τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας με τα Premium, έτοιμα προς χρήση ιατρικά σύνολα δεδομένων της Shaip