আজকের বিশ্বে, স্বাস্থ্যসেবা ক্রমবর্ধমানভাবে মেশিন লার্নিং (ML) দ্বারা পরিচালিত হচ্ছে। রোগের পূর্বাভাস দেওয়া থেকে শুরু করে রোগ নির্ণয় উন্নত করা পর্যন্ত, ML স্বাস্থ্যসেবার ফলাফলকে রূপান্তরিত করছে। যাইহোক, প্রতিটি ML প্রকল্প একটি ভিত্তি দিয়ে শুরু হয়: মানসম্পন্ন ডেটাসেট।
এই ব্লগে, আমরা সাধারণ স্বাস্থ্যসেবা, মেডিকেল ইমেজিং, জিনোমিক্স এবং হাসপাতাল এর মতো বিভাগগুলিতে বিনামূল্যে এবং উন্মুক্ত মেডিকেল ডেটাসেটগুলি সংকলন করেছি। আপনি একজন গবেষক বা ডেভেলপার যাই হোন না কেন, এই ডেটাসেটগুলি আপনাকে শক্তিশালী এবং উদ্ভাবনী স্বাস্থ্যসেবা মডেল তৈরি করতে সহায়তা করবে।
স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সেট কি?
স্বাস্থ্যসেবা বা চিকিৎসা ডেটাসেট হল স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত তথ্যের একটি সংগ্রহ, যেমন রোগীর রেকর্ড, ল্যাবের ফলাফল, চিকিৎসার ছবি, বা চিকিৎসার ইতিহাস। স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি প্রায়শই ডেটা সংগ্রহে সংগঠিত হয়, যা গবেষণা, জনস্বাস্থ্য এবং ক্লিনিকাল ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা কিউরেটেড রিপোজিটরি।
এই ডেটাসেটগুলি রোগ অধ্যয়ন, চিকিৎসা উন্নত করতে এবং উন্নত রোগ নির্ণয় এবং যত্নের জন্য AI মডেলের মতো সরঞ্জাম তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। অনেক স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটে অ-শনাক্তকৃত স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত ডেটা থাকে, যা মূল্যবান গবেষণা এবং বিশ্লেষণ সক্ষম করার সাথে সাথে রোগীর গোপনীয়তা সুরক্ষিত রাখার বিষয়টি নিশ্চিত করে।
গবেষণার অগ্রগতি এবং রোগীর ফলাফল উন্নত করার ক্ষেত্রে তারা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
আপনার মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটের গুরুত্ব
স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট হল রোগীর তথ্যের সংগ্রহ, যেমন চিকিৎসা রেকর্ড, রোগ নির্ণয়, চিকিৎসা, জেনেটিক ডেটা এবং জীবনযাত্রার বিবরণ। এই স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি বিশ্লেষণে ডেটা সায়েন্স গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যা গবেষকদের অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে এবং রোগীর যত্নে উদ্ভাবন চালাতে সক্ষম করে। আজকের বিশ্বে, যেখানে AI ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে, এগুলি খুবই গুরুত্বপূর্ণ। কারণ এখানে: স্বাস্থ্যসেবাতে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং তুলনা করার জন্য বেঞ্চমার্ক ডেটাসেটগুলি অপরিহার্য।
[এছাড়াও পড়ুন: মেডিকেল এআই-এর ভবিষ্যত গঠনে স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি কেন গুরুত্বপূর্ণ]
রোগীর স্বাস্থ্য বোঝা:
মেডিকেল নোট ডেটাসেটগুলি ডাক্তারদের রোগীর স্বাস্থ্যের একটি সম্পূর্ণ চিত্র দেয়। উদাহরণস্বরূপ, রোগীর চিকিৎসা ইতিহাস, ওষুধ এবং জীবনধারা সম্পর্কিত তথ্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করতে পারে যে তারা দীর্ঘস্থায়ী রোগে আক্রান্ত হতে পারে কিনা। এটি ডাক্তারদের প্রাথমিকভাবে পদক্ষেপ নিতে এবং কেবল সেই রোগীর জন্য একটি চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরি করতে দেয়।
চিকিৎসা গবেষণায় সাহায্য করা:
স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট অধ্যয়ন করে, চিকিৎসা গবেষকরা ক্যান্সার রোগীদের কীভাবে চিকিৎসা করা হয় এবং তারা কীভাবে সুস্থ হয়ে ওঠে তা দেখতে পারেন। তারা বাস্তব জগতে সবচেয়ে ভালো কাজ করে এমন চিকিৎসা খুঁজে পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, বায়োব্যাঙ্কে টিউমারের নমুনা দেখে, গবেষকরা প্রায়শই জিনের প্রকাশ বিশ্লেষণ করেন এবং ক্যান্সারের অগ্রগতি বোঝার জন্য নির্দিষ্ট টিউমারের ধরণ এবং জিন প্রোফাইল সম্পর্কিত ডেটাসেট ব্যবহার করেন, সেইসাথে নির্দিষ্ট মিউটেশন এবং ক্যান্সার প্রোটিন বিভিন্ন চিকিৎসায় কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায়। এই ডেটা-চালিত পদ্ধতিটি এমন প্রবণতা খুঁজে পেতে সহায়তা করে যা রোগীর আরও ভালো ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।
উন্নত রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসা:
এআই-চালিত সরঞ্জামগুলি চিকিৎসা রোগ নির্ণয়ের ডেটাসেট ব্যবহার করে, যার মধ্যে হৃদস্পন্দন এবং রক্তচাপের মতো গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যা এমন প্যাটার্নগুলি আবিষ্কার করে যা ডাক্তারদের আরও কার্যকরভাবে রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসা করতে সহায়তা করে। রেডিওলজিতে, এআই দ্রুত স্ক্যানে অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে পারে, যা আগে রোগ সনাক্তকরণের সুযোগ করে দেয়। এই ডেটাসেটগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, উদ্ভাবনগুলি যেমন মেডিকেল ইমেজ টীকা রোগ নির্ণয়ের প্রক্রিয়াগুলিকে আরও পরিমার্জন করছে, এবং এই ডেটাসেটগুলিতে রোগীর জনসংখ্যার তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা বিভিন্ন জনসংখ্যার জন্য রোগ নির্ণয়ের সরঞ্জামগুলিকে তৈরি করতে সহায়তা করে, যার ফলে রোগীদের জন্য আরও ভাল স্বাস্থ্যসেবা ফলাফল পাওয়া যায়।
জনস্বাস্থ্য উদ্যোগে সহায়তা করা:
কল্পনা করুন একটি ছোট শহর যেখানে স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞরা ফ্লু প্রাদুর্ভাব ট্র্যাক করার জন্য ডেটাসেট ব্যবহার করেছেন। তারা প্যাটার্নগুলি দেখেছেন এবং প্রভাবিত এলাকাগুলি খুঁজে পেয়েছেন। এই তথ্যের সাহায্যে, তারা লক্ষ্যবস্তু টিকাদান অভিযান এবং স্বাস্থ্য শিক্ষা প্রচারণা শুরু করেছেন। এই তথ্য-ভিত্তিক পদ্ধতি ফ্লু নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করেছে। রোগ নিয়ন্ত্রণ প্রচেষ্টা এবং জনস্বাস্থ্যের ক্ষেত্রে শিশু পুষ্টির প্রবণতা পর্যবেক্ষণের জন্যও এই ধরণের ডেটাসেটগুলি অপরিহার্য। এটি দেখায় যে স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি কীভাবে জনস্বাস্থ্য উদ্যোগগুলিকে সক্রিয়ভাবে নির্দেশিত এবং উন্নত করতে পারে, যেখানে অনেক জনস্বাস্থ্য ডেটাসেটের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হল শিশু পুষ্টি ট্র্যাক করা।
ক্লিনিক্যাল তথ্যের উৎস
ক্লিনিক্যাল ডেটা আধুনিক স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটের মেরুদণ্ড গঠন করে, যা রোগীদের যত্ন এবং চিকিৎসা গবেষণায় অগ্রগতির জন্য তথ্যের একটি বিস্তৃত সংগ্রহ প্রদান করে। এই তথ্যগুলি ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড (EHR), মেডিকেল ইমেজিং এবং জিনোমিক সিকোয়েন্সিং সহ বিভিন্ন চ্যানেল থেকে সংগ্রহ করা হয়। বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা (WHO) বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্য ব্যবস্থা থেকে ক্লিনিক্যাল ডেটা অ্যাক্সেস প্রদান করে একটি বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্য ডেটা সংগ্রহস্থল তৈরি করে। স্বাস্থ্য তথ্যের এই সম্পদ গবেষকদের স্বাস্থ্যসেবা বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে সক্ষম করে, রোগের ধরণ, চিকিৎসার কার্যকারিতা এবং রোগীর ফলাফল সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করে।
আলঝাইমার ডিজিজ নিউরোইমেজিং ইনিশিয়েটিভ (ADNI) এবং দ্য ক্যান্সার জিনোম অ্যাটলাস (TCGA) এর মতো বিশেষায়িত ডেটাসেটগুলি রোগের অগ্রগতি, জেনেটিক মার্কার এবং থেরাপিউটিক প্রতিক্রিয়া সম্পর্কে বিস্তারিত ক্লিনিকাল ডেটা প্রদান করে ভূদৃশ্যকে আরও সমৃদ্ধ করে। এই সংস্থানগুলি মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরিতে সহায়ক যা ক্লিনিকাল ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে পারে, চিকিৎসাকে ব্যক্তিগতকৃত করতে পারে এবং পরিণামে রোগীর ফলাফল উন্নত করতে পারে এবং স্বাস্থ্যসেবা খরচ কমাতে পারে। ক্লিনিকাল ডেটার এই বিস্তৃত সংগ্রহকে কাজে লাগিয়ে, স্বাস্থ্যসেবা শিল্প বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্য চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে এবং চিকিৎসা গবেষণায় উদ্ভাবন চালাতে আরও ভালভাবে সজ্জিত।
[এছাড়াও পড়ুন: এআই গবেষণার অগ্রগতিতে মাল্টিমোডাল মেডিকেল ডেটাসেটের ভূমিকা]
চিকিৎসা ও জীবন বিজ্ঞান শিক্ষার জন্য 22টি উন্মুক্ত ও বিনামূল্যের ডেটাসেট অন্বেষণ করুন
যেকোনো মেশিন লার্নিং মডেল ভালোভাবে কাজ করার জন্য ওপেন ডেটাসেট অপরিহার্য। অনেক ওপেন ডেটাসেট জাতীয় প্রতিষ্ঠান এবং মানবসেবা সংস্থা দ্বারা রক্ষণাবেক্ষণ করা বৃহৎ স্বাস্থ্যসেবা ডেটাবেস থেকে সংগ্রহ করা হয়। জীবন বিজ্ঞান, স্বাস্থ্যসেবা এবং চিকিৎসা ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং ইতিমধ্যেই ব্যবহৃত হচ্ছে এবং এটি দুর্দান্ত ফলাফল দেখাচ্ছে। এটি রোগ পূর্বাভাস দিতে এবং কীভাবে ছড়িয়ে পড়ে তা বুঝতে সাহায্য করছে। মেশিন লার্নিং কীভাবে আমরা একটি সম্প্রদায়ের অসুস্থ, বয়স্ক এবং অসুস্থ ব্যক্তিদের সঠিকভাবে যত্ন নিতে পারি সে সম্পর্কেও ধারণা দিচ্ছে। ভালো ডেটাসেট ছাড়া, এই মেশিন লার্নিং মডেলগুলি সম্ভব হত না।
সাধারণ এবং জনস্বাস্থ্য:
- data.gov: ইউএস-ভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবা ডেটাতে ফোকাস করে যা একাধিক প্যারামিটার ব্যবহার করে সহজেই অনুসন্ধান করা যেতে পারে। ডেটাসেটগুলি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে বসবাসকারী ব্যক্তিদের মঙ্গল বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে; যাইহোক, তথ্যটি গবেষণা বা অতিরিক্ত জনস্বাস্থ্য ডোমেনের অন্যান্য প্রশিক্ষণ সেটের জন্যও উপকারী প্রমাণিত হতে পারে।
- হু: বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্য অগ্রাধিকার কেন্দ্রিক ডেটাসেট অফার করে। প্ল্যাটফর্মটি একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব অনুসন্ধান ফাংশনকে অন্তর্ভুক্ত করে এবং হাতে থাকা বিষয়গুলির ব্যাপক বোঝার জন্য ডেটাসেটের পাশাপাশি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
- Re3Data: বিভিন্ন বিস্তৃত এলাকায় শ্রেণীবদ্ধ করা 2,000-এরও বেশি গবেষণা বিষয়ের ডেটা অফার করে৷ যদিও সমস্ত ডেটাসেট অবাধে অ্যাক্সেসযোগ্য নয়, প্ল্যাটফর্মটি স্পষ্টভাবে কাঠামো নির্দেশ করে এবং ফি, সদস্যতার প্রয়োজনীয়তা এবং কপিরাইট বিধিনিষেধের মতো বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে সহজে অনুসন্ধানের অনুমতি দেয়।
- মানব মৃত্যুর ডাটাবেস মৃত্যুর হার, জনসংখ্যার পরিসংখ্যান এবং 35টি দেশের জন্য বিভিন্ন স্বাস্থ্য ও জনসংখ্যার পরিসংখ্যানের ডেটা অ্যাক্সেসের প্রস্তাব দেয়।
- সিএইচডিএস: চাইল্ড হেলথ অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট স্টাডিজ ডেটাসেটগুলির লক্ষ্য রোগ এবং স্বাস্থ্যের আন্তঃপ্রজন্মীয় সংক্রমণ তদন্ত করা। এটি শুধুমাত্র জিনোমিক অভিব্যক্তিই নয়, রোগ এবং স্বাস্থ্যের উপর সামাজিক, পরিবেশগত এবং সাংস্কৃতিক কারণগুলির প্রভাব গবেষণার জন্য ডেটাসেটগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে।
- মার্ক মলিকুলার অ্যাক্টিভিটি চ্যালেঞ্জ: বিভিন্ন অণু সংমিশ্রণের মধ্যে সম্ভাব্য মিথস্ক্রিয়া অনুকরণ করে ড্রাগ আবিষ্কারে মেশিন লার্নিং এর প্রয়োগকে উন্নীত করার জন্য ডিজাইন করা ডেটাসেট উপস্থাপন করে।
- 1000 জিনোমস প্রকল্প: 2,500টি ভিন্ন জনসংখ্যা জুড়ে 26 জন ব্যক্তির সিকোয়েন্সিং ডেটা রয়েছে, যা এটিকে বৃহত্তম অ্যাক্সেসযোগ্য জিনোম সংগ্রহস্থলগুলির মধ্যে একটি করে তুলেছে। এই আন্তর্জাতিক সহযোগিতা AWS এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে। (উল্লেখ্য যে জিনোম প্রকল্পের জন্য অনুদান পাওয়া যায়।)
জীবন বিজ্ঞান, স্বাস্থ্যসেবা এবং চিকিৎসার জন্য মেডিকেল ইমেজ ডেটাসেট:
- নিউরো খুলুন: একটি বিনামূল্যে এবং উন্মুক্ত প্ল্যাটফর্ম হিসাবে, OpenNeuro MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL, এবং PET ডেটা সহ বিস্তৃত চিকিৎসা চিত্র শেয়ার করে। 563 জন অংশগ্রহণকারীকে 19,187 মেডিকেল ডেটাসেট কভার করে, এটি গবেষক এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের জন্য একটি অমূল্য সম্পদ হিসাবে কাজ করে।
- মরুদ্যান: ওপেন অ্যাকসেস সিরিজ অফ ইমেজিং স্টাডিজ (OASIS) থেকে উদ্ভূত, এই ডেটাসেটটি বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের সুবিধার জন্য জনসাধারণের কাছে বিনামূল্যে নিউরোইমেজিং ডেটা সরবরাহ করার চেষ্টা করে৷ এটি 1,098টি এমআর সেশন এবং 2,168টি পিইটি সেশন জুড়ে 1,608টি বিষয়কে অন্তর্ভুক্ত করে, যা গবেষকদের জন্য প্রচুর তথ্য সরবরাহ করে।
- আলঝাইমার ডিজিজ নিউরোইমেজিং ইনিশিয়েটিভ: আল্জ্হেইমার্স ডিজিজ নিউরোইমেজিং ইনিশিয়েটিভ (ADNI) বিশ্বব্যাপী গবেষকদের দ্বারা সংগৃহীত তথ্য প্রদর্শন করে যারা আলঝেইমার রোগের অগ্রগতি সংজ্ঞায়িত করার জন্য নিবেদিত। ডেটাসেটে এমআরআই এবং পিইটি চিত্র, জেনেটিক তথ্য, জ্ঞানীয় পরীক্ষা এবং সিএসএফ এবং রক্তের বায়োমার্কারগুলির একটি বিস্তৃত সংগ্রহ রয়েছে, যা এই জটিল অবস্থা বোঝার জন্য বহুমুখী পদ্ধতির সুবিধা দেয়।
- MIMIC-III: ইমেজিং রিপোর্ট এবং ক্লিনিকাল তথ্য সহ আইসিইউ রোগীর তথ্যের একটি বিস্তৃত ডাটাবেস, MIMIC-III এর মাধ্যমে পাওয়া যায়। এই অ-শনাক্তকৃত সম্পদটি ক্রিটিক্যাল কেয়ার গবেষণা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংকে সমর্থন করে।
- CheXpert সম্পর্কে: স্বয়ংক্রিয় বুকের এক্স-রে ব্যাখ্যার জন্য, অনিশ্চয়তা লেবেল সহ 224,000 টিরও বেশি বুকের এক্স-রে চিত্রের একটি বিশাল ডেটাসেট CheXpert দ্বারা সরবরাহ করা হয়েছে। এটি রেডিওলজি গবেষণা এবং রোগ সনাক্তকরণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
- এইচএএম 10000: চর্মরোগ গবেষণা এবং ত্বকের ক্যান্সারের পূর্বাভাসকে এগিয়ে নিয়ে, HAM10000 রঞ্জক ত্বকের ক্ষত সনাক্তকরণের জন্য 10,000 ডার্মাটোস্কোপিক চিত্র সরবরাহ করে।
হাসপাতালের ডেটাসেট:
- প্রদানকারী ডেটা ক্যাটালগ: ডায়ালাইসিস সুবিধা, চিকিত্সক অনুশীলন, হোম স্বাস্থ্য পরিষেবা, ধর্মশালা, হাসপাতাল, ইনপেশেন্ট পুনর্বাসন, দীর্ঘমেয়াদী যত্ন হাসপাতাল, পুনর্বাসন পরিষেবা সহ নার্সিং হোম, চিকিত্সক অফিস পরিদর্শন খরচ এবং সরবরাহকারী ডিরেক্টরি সহ এলাকায় ব্যাপক প্রদানকারী ডেটাসেট অ্যাক্সেস এবং ডাউনলোড করুন।
- স্বাস্থ্যসেবা খরচ এবং ব্যবহার প্রকল্প (HCUP): এই ব্যাপক, দেশব্যাপী ডাটাবেসটি স্বাস্থ্যসেবা ব্যবহার, অ্যাক্সেস, চার্জ, গুণমান এবং ফলাফলের জাতীয় প্রবণতা সনাক্ত, ট্র্যাক এবং বিশ্লেষণ করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। HCUP-এর মধ্যে প্রতিটি মেডিকেল ডেটাসেটে সমস্ত রোগীর অবস্থান, জরুরী বিভাগে পরিদর্শন এবং মার্কিন হাসপাতালে অ্যাম্বুলেটরি সার্জারির এনকাউন্টার-লেভেল তথ্য রয়েছে, যা গবেষক এবং নীতিনির্ধারকদের জন্য প্রচুর ডেটা সরবরাহ করে।
- MIMIC ক্রিটিক্যাল কেয়ার ডাটাবেস: কম্পিউটেশনাল ফিজিওলজির উদ্দেশ্যে MIT দ্বারা বিকশিত, এই প্রকাশ্যভাবে উপলব্ধ মেডিকেল ডেটাসেটে 40,000 টিরও বেশি গুরুতর যত্ন রোগীদের থেকে অ-শনাক্তকৃত স্বাস্থ্য ডেটা রয়েছে। এমআইএমআইসি ডেটাসেট গবেষকদের সমালোচনামূলক যত্ন অধ্যয়ন এবং নতুন গণনা পদ্ধতি বিকাশের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ হিসাবে কাজ করে।
ক্যান্সার ডেটাসেট:
- সিটি মেডিকেল ইমেজ: সিটি ইমেজ ডেটার প্রবণতা পরীক্ষা করার জন্য বিকল্প পদ্ধতিগুলিকে সহজতর করার জন্য ডিজাইন করা, এই ডেটাসেটে ক্যান্সার রোগীদের সিটি স্ক্যানগুলি রয়েছে, যা বৈসাদৃশ্য, পদ্ধতি এবং রোগীর বয়সের মতো বিষয়গুলির উপর ফোকাস করে৷ গবেষকরা নতুন ইমেজিং কৌশল বিকাশ করতে এবং ক্যান্সার নির্ণয় এবং চিকিত্সার নিদর্শন বিশ্লেষণ করতে এই ডেটা ব্যবহার করতে পারেন।
- ক্যান্সার রিপোর্টিং বিষয়ে আন্তর্জাতিক সহযোগিতা (ICCR): বিশ্বব্যাপী ক্যান্সার রিপোর্টিংয়ের ক্ষেত্রে প্রমাণ-ভিত্তিক পদ্ধতির প্রচারের জন্য ICCR-এর মধ্যে মেডিকেল ডেটাসেটগুলি তৈরি এবং সরবরাহ করা হয়েছে। ক্যান্সার রিপোর্টিংকে মানসম্মত করে, ICCR বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান এবং দেশ জুড়ে ক্যান্সার ডেটার মান এবং তুলনামূলকতা উন্নত করার লক্ষ্য রাখে।
- SEER ক্যান্সারের ঘটনা: মার্কিন সরকার দ্বারা প্রদত্ত, এই ক্যান্সার ডেটা জাতি, লিঙ্গ এবং বয়সের মতো মৌলিক জনসংখ্যাগত পার্থক্যগুলি ব্যবহার করে ভাগ করা হয়েছে৷ SEER ডেটাসেট গবেষকদের জনস্বাস্থ্যের উদ্যোগ এবং গবেষণার অগ্রাধিকারগুলি জানিয়ে বিভিন্ন জনসংখ্যার উপগোষ্ঠী জুড়ে ক্যান্সারের ঘটনা এবং বেঁচে থাকার হার তদন্ত করতে দেয়।
- ফুসফুসের ক্যান্সার ডেটা সেট: এই বিনামূল্যের ডেটাসেটে 1995 সালের ফুসফুসের ক্যান্সারের ক্ষেত্রে তথ্য রয়েছে৷ গবেষকরা ফুসফুসের ক্যান্সারের ঘটনা, চিকিত্সা এবং ফলাফলগুলির দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাগুলি অধ্যয়ন করতে, সেইসাথে নতুন ডায়াগনস্টিক এবং প্রগনোস্টিক সরঞ্জামগুলি বিকাশ করতে এই ডেটা ব্যবহার করতে পারেন৷
স্বাস্থ্যসেবা ডেটার জন্য অতিরিক্ত সংস্থান:
- Kaggle: একটি বহুমুখী ডেটাসেট রিপোজিটরি - ক্যাগল স্বাস্থ্যসেবা খাতে সীমাবদ্ধ নয়, বিস্তৃত ডেটাসেটের জন্য একটি অসামান্য প্ল্যাটফর্ম হিসাবে রয়ে গেছে। যারা বিভিন্ন বিষয়ে শাখা করছেন বা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিভিন্ন ডেটাসেটের প্রয়োজন তাদের জন্য আদর্শ, Kaggle হল একটি গো-টু রিসোর্স।
- সুব্রেডিট: একটি সম্প্রদায়-চালিত ট্রেজার ট্রভ - সঠিক সাবরেডিট আলোচনাগুলি খোলা ডেটাসেটের জন্য সোনার খনি হতে পারে। সর্বজনীন ডেটাসেট দ্বারা সম্বোধন করা হয়নি এমন কুলুঙ্গি বা নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য, Reddit সম্প্রদায় উত্তরটি ধরে রাখতে পারে।
ওপেন-অ্যাক্সেস ডেটা প্ল্যাটফর্মের সুবিধা এবং অসুবিধা
ওপেন-অ্যাক্সেস ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলি গবেষকদের জন্য অমূল্য সম্পদ প্রদান করে, উদ্ভাবন, সহযোগিতা এবং স্বাস্থ্যসেবা ডেটাতে সাশ্রয়ী অ্যাক্সেসকে উৎসাহিত করে। তবে, ডেটার গুণমান সংক্রান্ত সমস্যা, গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগ এবং প্রযুক্তিগত বাধাগুলির মতো চ্যালেঞ্জগুলি তাদের কার্যকারিতা সীমিত করতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা গবেষণায় অগ্রগতির গতি বাড়ানোর জন্য তাদের সম্ভাবনা সর্বাধিক করার জন্য এই সুবিধা এবং অসুবিধাগুলির ভারসাম্য বজায় রাখা অপরিহার্য।
| ভালো দিক | মন্দ দিক |
|---|---|
| অভিগম্যতা: অবাধে উপলব্ধ ডেটাসেটগুলি গবেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য মূল্যবান তথ্য অ্যাক্সেস করা সহজ করে তোলে। | ডেটা মানের সমস্যা: ওপেন-অ্যাক্সেস ডেটাসেটগুলিতে মানসম্মতকরণের অভাব থাকতে পারে অথবা অসম্পূর্ণ বা পুরানো ডেটা থাকতে পারে। |
| সহযোগিতা: গবেষণা ও উদ্ভাবনে আন্তঃশিল্প এবং আন্তঃবিষয়ক সহযোগিতাকে উৎসাহিত করে। | গোপনীয়তা উদ্বেগ: এমনকি বেনামী ডেটাসেটগুলিও সংবেদনশীল তথ্য পুনঃশনাক্তকরণের ঝুঁকি তৈরি করতে পারে। |
| ইনোভেশন: স্বাস্থ্যসেবা বিশ্লেষণ এবং গবেষণার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল এবং সরঞ্জামগুলির উন্নয়নে সহায়তা করে। | সীমিত সুযোগ: কিছু ডেটাসেট বিভিন্ন জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব নাও করতে পারে বা সমস্ত প্রয়োজনীয় স্বাস্থ্যসেবা ক্ষেত্রগুলিকে অন্তর্ভুক্ত নাও করতে পারে। |
| সাশ্রয়ের: বিনামূল্যে সম্পদ প্রদানের মাধ্যমে খরচ সাশ্রয় সক্ষম করে, ব্যয়বহুল মালিকানাধীন তথ্যের প্রয়োজনীয়তা দূর করে। | সিন্থেটিক ডেটার অতিরিক্ত ব্যবহার: সিন্থেটিক ডেটার উপর অত্যধিক নির্ভরতার ফলে মডেলগুলিতে ভুল বা পক্ষপাত দেখা দিতে পারে। |
| জ্ঞান ভাগাভাগি: স্বচ্ছতা বৃদ্ধি করে এবং গবেষণার ফলাফলের প্রচারকে ত্বরান্বিত করে। | প্রযুক্তিগত বাধা: বৃহৎ ডেটাসেট অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণের জন্য উন্নত প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং সম্পদের প্রয়োজন হতে পারে। |
মেডিকেল ডেটাসেটে ডেটার গুণমান এবং নিরাপত্তা
মেডিকেল ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করার সময় ডেটার মান এবং সুরক্ষার উচ্চ মান বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডেটার মান নিশ্চিত করার জন্য ত্রুটি এবং অসঙ্গতি দূর করার জন্য কঠোর যাচাইকরণ এবং পরিষ্কারকরণ প্রক্রিয়া জড়িত, যা নির্ভরযোগ্য গবেষণার ফলাফল তৈরির জন্য অপরিহার্য। সুরক্ষার ক্ষেত্রে, সংবেদনশীল স্বাস্থ্য তথ্য সুরক্ষার জন্য এনক্রিপশন, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং নিরাপদ স্টোরেজের মতো শক্তিশালী ব্যবস্থা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটাসেটের শনাক্তকরণ বিচ্ছিন্ন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ অনুশীলন, যা গবেষকদের রোগীর গোপনীয়তা রক্ষা করে বিশ্লেষণের জন্য শনাক্তকরণ বিচ্ছিন্ন করা স্বাস্থ্য তথ্য ব্যবহার করার সুযোগ করে দেয়। বায়োমেডিকেল সেমান্টিক ইনডেক্সিংয়ের মতো উন্নত কৌশলগুলি মেডিকেল ডেটাসেটের ব্যবহারযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা আরও উন্নত করে, প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগঠিত করা এবং পুনরুদ্ধার করা সহজ করে তোলে। ডেটার গুণমান এবং সুরক্ষা উভয়কেই অগ্রাধিকার দিয়ে, স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠানগুলি আস্থা বৃদ্ধি করতে পারে, সম্মতি সমর্থন করতে পারে এবং গবেষণা এবং উদ্ভাবনের জন্য মেডিকেল ডেটাসেটের নিরাপদ এবং কার্যকর ব্যবহার সক্ষম করতে পারে।
শাইপের প্রিমিয়াম, ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত মেডিকেল ডেটাসেটগুলির সাথে আপনার স্বাস্থ্যসেবা এআই প্রকল্পগুলিকে ত্বরান্বিত করুন
ডাক্তার এবং রোগীর কথোপকথন ডেটাসেট
আমাদের ডেটাসেটে ডাক্তার এবং রোগীদের মধ্যে তাদের স্বাস্থ্য ও চিকিৎসার পরিকল্পনার বিষয়ে কথোপকথনের অডিও ফাইল রয়েছে। ফাইল কভার 31 বিভিন্ন চিকিৎসা বিশেষত্ব.
কি অন্তর্ভুক্ত?
- স্বাস্থ্যসেবা বক্তৃতা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য 257,977 ঘন্টার আসল ডাক্তারের ডিকটেশন অডিও
- ফোন, ডিজিটাল রেকর্ডার, স্পিচ মাইক এবং স্মার্টফোনের মতো বিভিন্ন ডিভাইস থেকে অডিও
- গোপনীয়তা আইন অনুসরণ করার জন্য ব্যক্তিগত তথ্য সহ অডিও এবং প্রতিলিপি সরানো হয়েছে
CT SCAN ইমেজ ডেটাসেট
আমরা গবেষণা এবং চিকিৎসা নির্ণয়ের জন্য শীর্ষস্থানীয় সিটি স্ক্যান ইমেজ ডেটাসেট অফার করি। আমাদের কাছে প্রকৃত রোগীদের থেকে হাজার হাজার উচ্চ-মানের ছবি রয়েছে, যা সর্বশেষ কৌশল ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা হয়েছে। আমাদের ডেটাসেটগুলি ডাক্তার এবং গবেষকদের বিভিন্ন স্বাস্থ্য সমস্যা যেমন ক্যান্সার, মস্তিষ্কের ব্যাধি এবং হৃদরোগের মতো আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে।
তথ্য নির্দেশ করে যে সবচেয়ে সাধারণ সিটি স্ক্যানগুলি হল বুক (6000) এবং মাথা (4350), পেট, শ্রোণী এবং শরীরের অন্যান্য অংশগুলির জন্যও উল্লেখযোগ্য সংখ্যক স্ক্যান করা হয়৷ সারণীটি আরও প্রকাশ করে যে নির্দিষ্ট বিশেষায়িত স্ক্যানগুলি, যেমন সিটি কোভিড এইচআরসিটি এবং অ্যাঞ্জিও পালমোনারি, প্রাথমিকভাবে ভারত, এশিয়া, ইউরোপ এবং অন্যান্যগুলিতে পরিচালিত হয়।
ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) ডেটাসেট
ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) হল রোগীর চিকিৎসা ইতিহাসের ডিজিটাল সংস্করণ। এগুলির মধ্যে রোগ নির্ণয়, ওষুধ, চিকিত্সার পরিকল্পনা, ইমিউনাইজেশনের তারিখ, অ্যালার্জি, চিকিৎসা চিত্র (যেমন সিটি স্ক্যান, এমআরআই এবং এক্স-রে), ল্যাব পরীক্ষা এবং আরও অনেক কিছুর মতো তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আমাদের ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত EHR ডেটাসেট বৈশিষ্ট্য:
- 5.1 মিলিয়নেরও বেশি রেকর্ড এবং চিকিত্সক অডিও ফাইল 31টি চিকিৎসা বিশেষত্বে বিস্তৃত
- ক্লিনিকাল এনএলপি এবং অন্যান্য ডকুমেন্ট এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আদর্শ খাঁটি মেডিকেল রেকর্ড
- বেনামী MRN, ভর্তি এবং ছাড়ার তারিখ, থাকার দৈর্ঘ্য, লিঙ্গ, রোগীর শ্রেণী, প্রদানকারী, আর্থিক শ্রেণী, রাষ্ট্র, স্রাবের স্বভাব, বয়স, DRG, DRG বিবরণ, প্রতিদান, AMLOS, GMLOS, মৃত্যুর ঝুঁকি, অসুস্থতার তীব্রতা, সহ মেটাডেটা গ্রুপার, এবং হাসপাতালের জিপ কোড
- সমস্ত রোগীর ক্লাস কভার করে রেকর্ডগুলি: ইনপেশেন্ট, বহিরাগত রোগী (ক্লিনিক্যাল, রিহ্যাব, পুনরাবৃত্ত, সার্জিক্যাল ডে কেয়ার), এবং জরুরী
- ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য (PII) সহ নথিগুলি সংশোধন করা হয়েছে, HIPAA সেফ হারবার নির্দেশিকা মেনে চলছে
এমআরআই ইমেজ ডেটাসেট
চিকিৎসা গবেষণা এবং রোগ নির্ণয়ের জন্য আমরা প্রিমিয়াম এমআরআই ইমেজ ডেটাসেট সরবরাহ করি। আমাদের বিস্তৃত সংগ্রহে প্রকৃত রোগীদের থেকে হাজার হাজার উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি রয়েছে, সবগুলোই অত্যাধুনিক পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা হয়। আমাদের ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করে, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদার এবং গবেষকরা বিস্তৃত পরিসরের চিকিৎসা পরিস্থিতি সম্পর্কে তাদের বোঝাপড়াকে আরও গভীর করতে পারেন, যা শেষ পর্যন্ত রোগীর ফলাফলকে উন্নত করতে পারে।
শরীরের বিভিন্ন অংশের এমআরআই ইমেজ ডেটাসেট, মেরুদণ্ড এবং মস্তিষ্কের প্রতিটিতে সর্বোচ্চ সংখ্যা 5000। ডেটা ভারত, মধ্য এশিয়া এবং ইউরোপ এবং মধ্য এশিয়া অঞ্চল জুড়ে বিতরণ করা হয়।
এক্স-রে ইমেজ ডেটাসেট
গবেষণা এবং চিকিৎসা নির্ণয়ের জন্য সেরা মানের এক্স-রে ইমেজ ডেটাসেট। আমাদের কাছে প্রকৃত রোগীদের হাজার হাজার উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি রয়েছে, যা সর্বশেষ কৌশল ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা হয়েছে। Shaip এর সাথে, আপনি আপনার গবেষণা এবং রোগীর ফলাফল উন্নত করতে নির্ভরযোগ্য চিকিৎসা ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারেন।
শরীরের বিভিন্ন অংশে এক্স-রে ডেটাসেট বিতরণ, মধ্য এশিয়ায় বুকের সংখ্যা সর্বোচ্চ 1000। মধ্য এশিয়া এবং মধ্য এশিয়া এবং ইউরোপ অঞ্চলের মধ্যে বিতরণ করা নিম্ন এবং উপরের প্রান্তের প্রতিটির মোট সংখ্যা 850 জন।
উপসংহার
সংক্ষেপে, স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি রোগীর ফলাফলের উন্নতি, স্বাস্থ্যসেবা খরচ কমানো এবং চিকিৎসা ও স্বাস্থ্যসেবা গবেষণা উভয় ক্ষেত্রেই অগ্রগতির জন্য একটি অমূল্য সম্পদ। EHR, মেডিকেল ইমেজিং এবং বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্য সংগ্রহস্থল সহ বিভিন্ন ক্লিনিকাল ডেটা উৎস ব্যবহার করে, ডেটা বিজ্ঞানী এবং গবেষকরা শক্তিশালী মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে পারেন যা রোগের অগ্রগতির পূর্বাভাস দেয় এবং ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের সনাক্ত করে। উন্মুক্ত অ্যাক্সেস ডেটা প্ল্যাটফর্ম এবং ব্যবহার প্রকল্পগুলি স্বাস্থ্যসেবা খরচ এবং ব্যবহার বিশ্লেষণের আরও সুযোগ প্রদান করে, যা নীতি এবং অনুশীলনকে অবহিত করে এমন মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটের মান এবং সুরক্ষা নিশ্চিত করা আস্থা বজায় রাখা এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফল অর্জনের জন্য অপরিহার্য। স্বাস্থ্যসেবা শিল্প যেহেতু ডেটা-চালিত উদ্ভাবনকে আলিঙ্গন করে চলেছে, তাই স্বাস্থ্যসেবা সমতা বৃদ্ধি, স্বাস্থ্যসেবা ব্যয় এবং ব্যবহার সর্বোত্তমকরণ এবং সকলের জন্য আরও ভাল ফলাফল প্রদানের জন্য মেডিকেল ডেটাসেটের দায়িত্বশীল ব্যবহার গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। অ্যাক্সেসযোগ্যতা, ডেটার মান এবং সুরক্ষাকে অগ্রাধিকার দিয়ে, আমরা স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটের পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে পারি এবং স্বাস্থ্যসেবা বিশ্লেষণ এবং চিকিৎসা গবেষণার জন্য একটি উজ্জ্বল ভবিষ্যত গঠন করতে পারি।
