মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য সেরা ওপেন সোর্স হেলথকেয়ার ডেটাসেট

• গ্লোবাল হেলথ কেয়ার সিস্টেম দৈনিক ভিত্তিতে প্রচুর পরিমাণে মেডিকেল ডেটা তৈরি করে, যা মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করার সম্ভাবনা রয়েছে। সমস্ত শিল্প জুড়ে, ডেটা একটি মূল্যবান সম্পদ হিসাবে বিবেচিত হয় যা কোম্পানিগুলিকে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত অর্জন করতে সক্ষম করে, এবং স্বাস্থ্যসেবা খাত আলাদা নয়।

এই নিবন্ধটি সংক্ষিপ্তভাবে চিকিৎসা ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় সম্মুখীন হওয়া বাধাগুলিকে সম্বোধন করবে এবং সর্বজনীনভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটের একটি সারসংক্ষেপ প্রদান করবে।

স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটের গুরুত্ব

স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট হল রোগীর তথ্যের সংগ্রহ, যেমন মেডিকেল রেকর্ড, রোগ নির্ণয়, চিকিৎসা, জেনেটিক ডেটা এবং জীবনযাত্রার বিবরণ। আজকের বিশ্বে এগুলো খুবই গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে AI বেশি বেশি ব্যবহার করা হয়। কারণটা এখানে:

রোগীর স্বাস্থ্য বোঝা:

স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট ডাক্তারদের একটি রোগীর স্বাস্থ্যের একটি সম্পূর্ণ ছবি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একজন রোগীর চিকিৎসা ইতিহাস, ওষুধ এবং জীবনধারা সম্পর্কে ডেটা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করতে পারে যে তারা দীর্ঘস্থায়ী রোগে আক্রান্ত হতে পারে। এটি চিকিত্সকদের তাড়াতাড়ি পদক্ষেপ নিতে এবং শুধুমাত্র সেই রোগীর জন্য একটি চিকিত্সা পরিকল্পনা করতে দেয়।

চিকিৎসা গবেষণায় সাহায্য করা:

স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি অধ্যয়ন করে, চিকিৎসা গবেষকরা ক্যান্সার রোগীদের কীভাবে চিকিত্সা করা হয় এবং কীভাবে তারা পুনরুদ্ধার করা হয় তা দেখতে পারেন। তারা এমন চিকিত্সা খুঁজে পেতে পারে যা বাস্তব বিশ্বে সবচেয়ে ভাল কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, বায়োব্যাঙ্ক এবং রোগীর চিকিত্সার ইতিহাসে টিউমারের নমুনাগুলি দেখে, গবেষকরা শিখতে পারেন কীভাবে নির্দিষ্ট মিউটেশন এবং ক্যান্সার প্রোটিনগুলি বিভিন্ন চিকিত্সার সাথে প্রতিক্রিয়া করে। এই ডেটা-চালিত পদ্ধতির প্রবণতা খুঁজে পেতে সাহায্য করে যা রোগীর ভাল ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।

উন্নত রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসা:

ডাক্তাররা স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি দেখতে এবং গুরুত্বপূর্ণ নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে AI সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করেন। এটি তাদের রোগ নির্ণয় এবং আরও ভালভাবে চিকিত্সা করতে সহায়তা করে। রেডিওলজিতে, এআই মানুষের চেয়ে দ্রুত এবং আরও সঠিকভাবে স্ক্যানে সমস্যা খুঁজে পেতে পারে। এর মানে ডাক্তাররা তাড়াতাড়ি রোগ খুঁজে পেতে পারেন এবং আগে সঠিক চিকিৎসা শুরু করতে পারেন। মেডিকেল ইমেজ টীকা দ্রুত এবং ভাল রোগ নির্ণয়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা রোগীর স্বাস্থ্যের উন্নতি করে।

জনস্বাস্থ্য উদ্যোগে সহায়তা করা:

একটি ছোট শহর কল্পনা করুন যেখানে স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞরা ফ্লু প্রাদুর্ভাব ট্র্যাক করতে ডেটাসেট ব্যবহার করেন। তারা প্যাটার্ন দেখেছে এবং ক্ষতিগ্রস্ত এলাকা খুঁজে পেয়েছে। এই তথ্য দিয়ে, তারা লক্ষ্যবস্তু টিকা ড্রাইভ এবং স্বাস্থ্য শিক্ষা প্রচার শুরু করে। এই ডেটা-চালিত পদ্ধতি ফ্লু ধারণ করতে সাহায্য করেছে। এটি দেখায় যে কীভাবে স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি সক্রিয়ভাবে জনস্বাস্থ্য উদ্যোগগুলিকে নির্দেশিত এবং উন্নত করতে পারে।

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ওপেন সোর্স মেডিকেল ডেটাসেট

যেকোনো মেশিন লার্নিং মডেল ভালোভাবে কাজ করার জন্য ওপেন ডেটাসেট অপরিহার্য। মেশিন লার্নিং ইতিমধ্যেই জীবন বিজ্ঞান, স্বাস্থ্যসেবা এবং ওষুধে ব্যবহৃত হচ্ছে এবং এটি দুর্দান্ত ফলাফল দেখাচ্ছে। এটি রোগের পূর্বাভাস দিতে এবং তারা কীভাবে ছড়িয়ে পড়ে তা বুঝতে সাহায্য করে। মেশিন লার্নিং কীভাবে আমরা একটি সম্প্রদায়ের অসুস্থ, বয়স্ক এবং অস্বাস্থ্যকর ব্যক্তিদের সঠিকভাবে যত্ন নিতে পারি সে সম্পর্কেও ধারণা দিচ্ছে। ভাল ডেটাসেট ছাড়া, এই মেশিন লার্নিং মডেলগুলি সম্ভব হবে 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 ওষুধের জন্য চিত্র 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।

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): ICCR-এর মধ্যে মেডিকেল ডেটাসেটগুলি বিশ্বব্যাপী ক্যান্সার রিপোর্টিংয়ের প্রমাণ-ভিত্তিক পদ্ধতির প্রচারের জন্য তৈরি করা হয়েছে এবং প্রদান করা হয়েছে। ক্যান্সার রিপোর্টিংকে মানসম্মত করার মাধ্যমে, ICCR-এর লক্ষ্য প্রতিষ্ঠান এবং দেশ জুড়ে ক্যান্সার ডেটার গুণমান এবং তুলনাযোগ্যতা উন্নত করা।
• 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।

শাইপের প্রিমিয়াম, ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত মেডিকেল ডেটাসেটগুলির সাথে আপনার স্বাস্থ্যসেবা এআই প্রকল্পগুলিকে ত্বরান্বিত করুন