এআই ও এমএল প্রোজেক্টের জন্য পরিচয়বিহীন ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড (EHR) ডেটাসেট
বাণিজ্যিকভাবে লাইসেন্সপ্রাপ্ত, HIPAA-সম্মত ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড ডেটা — যা ক্লিনিক্যাল এআই, এনএলপি এবং প্রেডিক্টিভ মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত।
EHR ডেটা কী এবং AI-এর জন্য এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ?
ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (ইএইচআর) হলো রোগীর দীর্ঘমেয়াদী ডিজিটাল রেকর্ড, যা স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা হাসপাতাল, বহির্বিভাগীয় ক্লিনিক, বিশেষজ্ঞের চেম্বার এবং ল্যাবসহ সম্পূর্ণ চিকিৎসা ব্যবস্থা জুড়ে সংরক্ষণ করেন। ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ডস (ইএমআর) যেখানে একজন প্রদানকারীর দেওয়া তথ্যের একটি খণ্ডচিত্র মাত্র, সেখানে ইএইচআর-এর ডেটা রোগীর সম্পূর্ণ চিকিৎসাযাত্রা জুড়ে বিস্তৃত থাকে এবং একাধিক স্বাস্থ্যসেবা কেন্দ্রে হওয়া সমস্ত কার্যকলাপকে ধারণ করে।
শাইপ-এর পরিচয়বিহীন EHR ডেটা ক্যাটালগ উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করে — যা আপনার টিমকে স্বাস্থ্যসেবা AI উন্নয়নের সম্পূর্ণ পরিসরের জন্য একটি একক ও নিয়ম-সম্মত উৎস প্রদান করে।
EHR ডেটাসেটে AI বিকাশের জন্য দুই ধরনের গুরুত্বপূর্ণ ডেটা থাকে: স্ট্রাকচার্ড ডেটা (জনসংখ্যাতাত্ত্বিক তথ্য, ICD-10 রোগ নির্ণয় কোড, DRG কোড, ওষুধের তালিকা, ল্যাব পরীক্ষার ফলাফল, ভাইটাল সাইন) এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা (ক্লিনিক্যাল নোট, ডিসচার্জ সামারি, রেডিওলজি রিপোর্ট, চিকিৎসকের ডিকটেশন)। EHR তথ্যের প্রায় ৮০% আনস্ট্রাকচার্ড, যা ক্লিনিক্যাল NLP মডেল প্রশিক্ষণের প্রধান চালিকাশক্তি।
আপনার স্বাস্থ্যসেবা AI এর জন্য সঠিক ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) ডেটা খুঁজুন
সেরা মানের প্রশিক্ষণ ডেটা দিয়ে আপনার মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে উন্নত করুন। শাইপ বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ, পরিচয়বিহীন ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (EHR) ডেটাসেট সরবরাহ করে, যা বিশেষভাবে এআই এবং মেশিন লার্নিং দলগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। আমাদের রেডিমেড EHR ডেটা ক্যাটালগ ২০টিরও বেশি চিকিৎসা বিশেষত্ব জুড়ে কাঠামোগত, গবেষণার জন্য প্রস্তুত রোগীর রেকর্ড সরবরাহ করে — যার মধ্যে রয়েছে রোগ নির্ণয়, প্রেসক্রিপশন, ল্যাব পরীক্ষার ফলাফল, রেডিওলজি রিপোর্ট, টিকাদানের ইতিহাস এবং ক্লিনিক্যাল নোট — যা HIPAA সেফ হারবার এবং GDPR মান অনুযায়ী সম্পূর্ণরূপে পরিচয়বিহীন।
আপনি ক্লিনিক্যাল ডিসিশন সাপোর্ট সিস্টেম তৈরি করুন, চিকিৎসকের নোটের উপর এনএলপি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন, রোগ-পূর্বাভাস অ্যালগরিদম তৈরি করুন, অথবা স্বাস্থ্যসেবা অটোমেশন টুলকে শক্তিশালী করুন—যা-ই করুন না কেন, শাইপ-এর ইএইচআর ডেটাসেট আপনার এআই প্রকল্পের জন্য প্রয়োজনীয় গভীরতা, বৈচিত্র্য এবং কমপ্লায়েন্সের নিশ্চয়তা প্রদান করে। এটি অবিলম্বে লাইসেন্সিং, কাস্টম কোহর্ট নির্বাচন, বা নমুনা ডাউনলোডের জন্য উপলব্ধ।
অফ-দ্য-শেল্ফ ইলেক্ট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR):
- 5.1টি বিশেষত্বে 31M+ রেকর্ড এবং চিকিৎসকের অডিও ফাইল
- ক্লিনিক্যাল এনএলপি এবং অন্যান্য ডকুমেন্ট এআই মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য বাস্তব-বিশ্বের স্বর্ণ-মানের মেডিকেল রেকর্ড
- মেটাডেটা তথ্য যেমন MRN (বেনামী), ভর্তির তারিখ, ডিসচার্জের তারিখ, থাকার দিনগুলির দৈর্ঘ্য, লিঙ্গ, রোগীর শ্রেণী, প্রদানকারী, আর্থিক শ্রেণী, রাজ্য, ডিসচার্জ ডিসপোজিশন, বয়স, DRG, DRG বিবরণ, $ প্রতিদান, AMLOS, GMLOS, ঝুঁকি মৃত্যুহার, অসুস্থতার তীব্রতা, গ্রুপার, হাসপাতালের জিপ কোড, ইত্যাদি।
- মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বিভিন্ন রাজ্য এবং অঞ্চল থেকে মেডিকেল রেকর্ড- উত্তর পূর্ব (46%), দক্ষিণ (9%), মধ্যপশ্চিম (3%), পশ্চিম (28%), অন্যান্য (14%)
- সমস্ত রোগীর শ্রেণীভুক্ত মেডিকেল রেকর্ড- ইনপেশেন্ট, বহিরাগত রোগী (ক্লিনিক্যাল, রিহ্যাব, রিকারিং, সার্জিক্যাল ডে কেয়ার), ইমার্জেন্সি।
- সমস্ত রোগীর বয়স গ্রুপের মেডিকেল রেকর্ড <10 বছর (7.9%), 11-20 বছর (5.7%), 21-30 বছর (10.9%), 31-40 বছর (11.7%), 41-50 বছর (10.4%) ), 51-60 বছর (13.8%), 61-70 বছর (16.1%), 71-80 বছর (13.3%), 81-90 বছর (7.8%), 90+ বছর (2.4%)
- রোগীর লিঙ্গ অনুপাত 46% (পুরুষ) এবং 54% (মহিলা)
- PII সংশোধিত নথিগুলি HIPAA এর সাথে সামঞ্জস্য রেখে নিরাপদ হারবার নির্দেশিকা মেনে চলে
| অবস্থান | টেক্সট নথি |
|---|---|
| উত্তরপূর্বকোণ | 4,473,573 |
| দক্ষিণ | 1,801,716 |
| মিডওয়েস্ট | 781,701 |
| পশ্চিম | 1,509,109 |
| প্রধান রোগ নির্ণয়ের বিভাগ | টেক্সট নথি |
|---|---|
| অ্যালকোহল/মাদক ব্যবহার এবং অ্যালকোহল/ড্রাগ-প্ররোচিত জৈব মানসিক ব্যাধি | 48,717 |
| সবকিছু সহ মোট (এমডিসি বিভাগ সহ এবং ছাড়া কেস) | 8,566,687 |
| প্রতিদান ছাড়াই কেস তৈরি করা হয়েছে (MDC নির্দিষ্ট করা নেই) | 790,697 |
| বহিরাগত রোগীদের ক্ষেত্রে (MDC নির্দিষ্ট করা নেই) | 1,980,606 |
| 3M (MDC নির্দিষ্ট করা নেই) এর মতো বিশেষ গ্রুপার ব্যবহার করা কেস | 1,619,682 |
| MDC সহ মোট | 4,175,702 |
| অ্যালকোহল/মাদক ব্যবহার বা প্ররোচিত মানসিক ব্যাধি | 48,717 |
| বার্নস | 444 |
| চোখ | 3,549 |
| পুরুষ প্রজনন ব্যবস্থা | 9,230 |
| হিউম্যান ইমিউনোডেফিসিয়েন্সি ভাইরাস সংক্রমণ | 12,422 |
| মাইলোপ্রোলিফেরেটিভ ডিজিজ এবং ডিসঅর্ডার, খারাপভাবে ডিফারেনসিয়েটেড নিউওপ্লাজম | 15,620 |
| স্বাস্থ্যের অবস্থা এবং স্বাস্থ্য পরিষেবার সাথে অন্যান্য যোগাযোগকে প্রভাবিত করার কারণগুলি৷ | 21,294 |
| মহিলা প্রজনন সিস্টেম | 17,010 |
| কান, নাক, মুখ ও গলা | 22,987 |
| একাধিক উল্লেখযোগ্য ট্রমা | 27,902 |
| সংবহনতন্ত্র | 589,730 |
| রক্ত, রক্ত গঠনকারী অঙ্গ এবং রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা সংক্রান্ত ব্যাধি | 48,990 |
| আঘাত, বিষক্রিয়া এবং ওষুধের বিষাক্ত প্রভাব | 64,097 |
| ত্বক, সাবকুটেনিয়াস টিস্যু এবং স্তন | 89,577 |
| হেপাটোবিলিয়ারি সিস্টেম এবং প্যানক্রিয়াস | 127,172 |
| এন্ডোক্রাইন, পুষ্টি এবং বিপাকীয় রোগ এবং ব্যাধি | 142,808 |
| নবজাতক এবং অন্যান্য নবজাতক যাদের পেরিনেটাল পিরিয়ডে উদ্ভূত অবস্থা রয়েছে | 163,605 |
| গর্ভাবস্থা, প্রসব এবং পিউরপেরিয়াম | 165,303 |
| কিডনি ও মূত্রনালী | 209,561 |
| মানসিক রোগ ও ব্যাধি | 282,501 |
| স্নায়ুতন্ত্র | 316,243 |
| পাচনতন্ত্র | 346,369 |
| Musculoskeletal সিস্টেম এবং সংযোগকারী টিস্যু | 329,344 |
| শ্বসনতন্ত্র | 561,983 |
| সংক্রামক ও পরজীবী রোগ | 559,244 |
আমরা সমস্ত ধরণের ডেটা লাইসেন্সিং যেমন, পাঠ্য, অডিও, ভিডিও বা চিত্র নিয়ে কাজ করি। ডেটাসেটগুলি ML-এর জন্য মেডিকেল ডেটাসেটগুলি নিয়ে গঠিত: চিকিত্সক ডিক্টেশন ডেটাসেট, চিকিত্সক ক্লিনিক্যাল নোটস, মেডিকেল কথোপকথন ডেটাসেট, মেডিকেল ট্রান্সক্রিপশন ডেটাসেট, ডাক্তার-রোগীর কথোপকথন, মেডিকেল টেক্সট ডেটা, মেডিক্যাল ইমেজ - সিটি স্ক্যান, এমআরআই, আল্ট্রা সাউন্ড (সংগৃহীত ভিত্তিতে কাস্টম প্রয়োজনীয়তা) .
AI/ML-এ EHR ডেটাসেটের বাস্তব-বিশ্ব প্রয়োগ
- রোগের পূর্বাভাস এবং নির্ণয়: ডায়াবেটিস, ক্যান্সার এবং হৃদরোগের মতো রোগগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিন।
- ক্লিনিক্যাল ডিসিশন সাপোর্টকাঠামোগত EHR ডেটা ব্যবহার করে রোগ নির্ণয়ের সুপারিশ তুলে ধরতে, ওষুধের পারস্পরিক ক্রিয়া চিহ্নিত করতে এবং চিকিৎসা পরিকল্পনায় সহায়তা করার জন্য মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দিন।
- ব্যক্তিগতকৃত মেডিসিন: ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পরিকল্পনা সুপারিশ করার জন্য জনসংখ্যাতাত্ত্বিক এবং রোগ নির্ণয়ের তথ্য ব্যবহার করুন।
- স্বাস্থ্যসেবা অটোমেশন: EHR ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত NLP-চালিত সরঞ্জামগুলির সাহায্যে অ্যাপয়েন্টমেন্ট শিডিউলিং বা বিলিংয়ের মতো প্রশাসনিক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করুন।
- ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্বাস্থ্যসেবা মডেলিং রোগীর দীর্ঘমেয়াদী রেকর্ড, ডিআরজি কোড এবং রোগের তীব্রতার স্কোর ব্যবহার করে ঝুঁকির স্তরবিন্যাস ও রোগ-পূর্বাভাস মডেল তৈরি করুন।
- বাস্তব-বিশ্ব প্রমাণ (RWE) গবেষণা বিভিন্ন রোগী গোষ্ঠীর ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ডের (EHR) ফলাফল ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে বাজার-পরবর্তী প্রমাণ এবং ফার্মাকোভিজিল্যান্স সংক্রান্ত অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করুন।
- ক্লিনিকাল নোটের জন্য এনএলপি টীকাযুক্ত EHR প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে চিকিৎসকের অসংগঠিত নোট এবং ডিসচার্জ সামারি থেকে সত্তা, অবস্থা এবং পদ্ধতিসমূহ নিষ্কাশন করুন।
EHR ডেটাসেটের জন্য কেন Shaip বেছে নেবেন?
বিশেষজ্ঞ কর্মীবাহিনী
দক্ষ পেশাদাররা সঠিক এবং উচ্চমানের ডেটা টীকা নিশ্চিত করেন।
রেগুলেটরি সম্মতি
HIPAA এবং GDPR মেনে চলা সম্পূর্ণরূপে অ-শনাক্তকৃত ডেটাসেট।
প্রতিযোগিতামূলক মূল্য
মানের সাথে আপস না করেই সাশ্রয়ী মূল্যের সমাধান প্রদান করা হয়েছে।
পক্ষপাতমুক্ত ডেটা
কঠোর প্রোটোকল পক্ষপাত দূর করে, নির্ভরযোগ্য AI ফলাফল নিশ্চিত করে।
দ্রুত এবং নির্ভুল
সুবিন্যস্ত প্রক্রিয়াগুলি বৈচিত্র্যময়, উচ্চ-মানের ডেটা দ্রুত সরবরাহ নিশ্চিত করে।
প্রাপ্যতা এবং ডেলিভারি
উচ্চ নেটওয়ার্ক আপ-টাইম এবং ডেটা, পরিষেবা এবং সমাধানের সময়মত বিতরণ।
বৃহৎ পরিসরে প্রমাণিত
গুগল এবং শীর্ষস্থানীয় স্বাস্থ্য এআই কোম্পানিগুলোর আস্থাভাজন। সিক্স সিগমা ব্ল্যাক বেল্ট প্রক্রিয়া এবং চিকিৎসা বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনার মাধ্যমে মান নিয়ন্ত্রিত।
বাণিজ্যিকভাবে প্রস্তুত
শাইপ-এর রেডিমেড EHR ক্যাটালগটি লাইসেন্সপ্রাপ্ত, পরিচয় গোপনকৃত এবং আজই ডেটাব্রিকস মার্কেটপ্লেস থেকে ডাউনলোড বা অ্যাক্সেস করার জন্য প্রস্তুত।
সম্পূর্ণ জীবনচক্র সমর্থন
কাঁচা ডেটার উপর টীকা প্রয়োজন? শাইপ একটিমাত্র অংশীদারের কাছ থেকেই ডি-আইডেন্টিফিকেশন, ক্লিনিক্যাল এনইআর লেবেলিং এবং ডেটা অগমেন্টেশন পরিষেবা প্রদান করে।
আপনি যা খুঁজছেন তা খুঁজে পাচ্ছেন না?
নতুন অফ-দ্য-শেল্ফ মেডিকেল ডেটাসেটগুলি সমস্ত ডেটা প্রকার জুড়ে সংগ্রহ করা হচ্ছে
আপনার স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহের উদ্বেগ দূর করতে এখনই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)
১. AI-তে EHR ডেটাসেটগুলি কী কী কাজে ব্যবহৃত হয়?
রোগের পূর্বাভাস, ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসার জন্য AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে EHR ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়।
২. AI/ML প্রকল্পগুলিতে EHR ডেটা কীভাবে ব্যবহার করা হয়?
ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সহায়তা, রোগের পূর্বাভাস, ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পরিকল্পনা এবং স্বাস্থ্যসেবা অটোমেশনের জন্য AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে EHR ডেটা ব্যবহার করা হয়।
৩. EHR ডেটা কি শনাক্ত করা হয়নি?
হ্যাঁ, ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য (PII) অপসারণ এবং গোপনীয়তা বিধি মেনে চলার জন্য সমস্ত EHR ডেটা সনাক্তকরণ থেকে বিচ্ছিন্ন করা হয়।
৪. EHR ডেটার মূল উপাদানগুলি কী কী?
EHR ডেটাতে রোগীর জনসংখ্যা, চিকিৎসা ইতিহাস, রোগ নির্ণয়, চিকিৎসা পরিকল্পনা, ল্যাব পরীক্ষার ফলাফল, রেডিওলজি ছবি (যেমন, সিটি, এমআরআই, এক্স-রে), প্রেসক্রিপশন এবং টিকাদান রেকর্ডের মতো বিশদ বিবরণ থাকে।
৫. তথ্য কি HIPAA এবং অন্যান্য নিয়ম মেনে চলে?
হ্যাঁ, নিরাপদ এবং নৈতিক ব্যবহার নিশ্চিত করার জন্য ডেটা HIPAA, GDPR এবং অন্যান্য বিশ্বব্যাপী গোপনীয়তা মান মেনে চলে।
৬. EHR ডেটাসেটগুলি কি কাস্টমাইজ করা যেতে পারে?
হ্যাঁ, ডেটাসেটগুলি নির্দিষ্ট চিকিৎসা বিশেষজ্ঞ, অঞ্চল, রোগীর জনসংখ্যা, অথবা প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা যেতে পারে।
৭. ডেটা কি আমার এআই মডেলগুলিতে একীভূত হতে পারে?
হ্যাঁ, AI এবং ML কর্মপ্রবাহের সাথে সহজে একীভূত করার জন্য ডেটাসেটগুলি স্ট্যান্ডার্ড ফর্ম্যাটে (যেমন, JSON, CSV) সরবরাহ করা হয়েছে।
৮. তথ্যের মান কীভাবে নিশ্চিত করা হয়?
নির্ভুলতা, ধারাবাহিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা কঠোর যাচাইকরণ এবং মান পরীক্ষা করা হয়।
৯. EHR ডেটাসেটের দাম কত?
খরচ ডেটা ভলিউম, কাস্টমাইজেশন এবং প্রকল্পের পরিধির মতো বিষয়ের উপর নির্ভর করে। সেরা উদ্ধৃতি পেতে আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি সহ "আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন" ফর্মটি পূরণ করার জন্য আমরা আপনাকে অনুরোধ করছি।
১০. EHR ডেটাসেটের ডেলিভারি টাইমলাইন কী কী?
প্রকল্পের আকার এবং জটিলতার উপর ভিত্তি করে ডেলিভারির সময়সীমা পরিবর্তিত হয় তবে সম্মত সময়সীমা পূরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
১১. EHR ডেটাসেটগুলি কীভাবে স্বাস্থ্যসেবা AI সমাধানগুলিকে উন্নত করতে পারে?
EHR ডেটাসেটগুলি AI সিস্টেমগুলিকে আরও ভাল ডায়াগনস্টিকস, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অন্তর্দৃষ্টি এবং ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা প্রদান করতে সক্ষম করে, রোগীর ফলাফল এবং স্বাস্থ্যসেবা দক্ষতা উন্নত করে।
১২. আমি কি কাস্টমাইজড EHR ডেটাসেট পেতে পারি?
হ্যাঁ, Shaip বিশেষত্ব, বয়স গোষ্ঠী, ভূগোল, অথবা প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে তৈরি EHR ডেটাসেট অফার করে।
১৩. EHR ডেটাসেট এবং EMR ডেটাসেটের মধ্যে পার্থক্য কী?
ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড (EMR)-এ একজন স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীর ক্লিনিক্যাল ডেটা থাকে; অন্যদিকে ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (EHR)-এ একাধিক স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী, পরিবেশ এবং সময়কাল জুড়ে সম্পূর্ণ চিকিৎসা যাত্রার বিবরণ থাকে। শাইপ EHR এবং EMR উভয় ধরনের ডেটাসেট সরবরাহ করে, যেখানে জটিল এআই প্রশিক্ষণের প্রয়োজনের জন্য একাধিক স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীর দীর্ঘমেয়াদী রেকর্ডও উপলব্ধ রয়েছে।
১৪. EHR ডেটা কীভাবে পরিচয়বিহীন করা হয়?
HIPAA প্রাইভেসি রুল সেফ হারবার মেথড ব্যবহার করে সমস্ত রেকর্ডকে পরিচয়হীন করা হয় — এর জন্য নাম, জন্ম তারিখ, ঠিকানা এবং মেডিকেল রেকর্ড নম্বর সহ সমস্ত ১৮টি PHI শনাক্তকারী মুছে ফেলা হয়। ডেটাসেটের মধ্যে রেকর্ড লিঙ্কেজের জন্য পরিচয়হীন MRN ফিল্ডটি রাখা হয়, যা পুনরায় শনাক্তকরণের ঝুঁকি ছাড়াই অনুদৈর্ঘ্য বিশ্লেষণের সুযোগ দেয়।
