適用於 AI 和 ML 項目的電子健康記錄 (EHR) 數據集

現成的電子健康記錄 (EHR) 數據集可快速啟動您的醫療保健 AI 項目。

電子健康記錄 (Ehr) 數據

插入您今天丟失的醫療數據

為您的醫療保健 AI 找到正確的電子健康記錄 (EHR) 數據

使用一流的訓練數據改進您的機器學習模型。 電子健康記錄或 EHR 是包含患者病史、診斷、處方、治療計劃、疫苗接種或免疫接種日期、過敏、放射學圖像(CT 掃描、MRI、X 射線)和實驗室測試等的醫療記錄。 我們現成的數據目錄使您可以輕鬆獲得值得信賴的醫療培訓數據。

現成的電子健康記錄 (EHR):

  • 5.1 個專業的 31 萬個以上記錄和醫生音頻文件
  • 用於訓練臨床 NLP 和其他 Document AI 模型的真實世界黃金標準病歷
  • 元數據信息,例如 MRN(匿名)、入院日期、出院日期、住院天數、性別、患者類別、付款人、財務類別、狀態、出院處置、年齡、DRG、DRG 描述、$ 報銷、AMLOS、GMLOS、風險死亡率、疾病嚴重程度、石斑魚、醫院郵政編碼等。
  • 來自美國各州和地區的醫療記錄 - 東北 (46%)、南部 (9%)、中西部 (3%)、西部 (28%)、其他 (14%)
  • 屬於所有患者類別的醫療記錄 - 住院患者、門診患者(臨床、康復、經常性、外科日間護理)、急診。
  • 屬於所有患者年齡組的病歷 <10 歲 (7.9%)、11-20 歲 (5.7%)、21-30 歲 (10.9%)、31-40 歲 (11.7%)、41-50 歲 (10.4%) ), 51-60 歲 (13.8%), 61-70 歲 (16.1%), 71-80 歲 (13.3%), 81-90 歲 (7.8%), 90 歲以上 (2.4%)
  • 患者性別比例為 46%(男性)和 54%(女性)
  • 符合 HIPAA 的符合安全港指南的 PII 編輯文檔
按位置劃分的 EHR 數據
活動地點文本文檔
東北4,473,573
1,801,716
中西部781,701
·韋斯特1,509,109
按主要診斷類別劃分的 EHR 數據
按主要診斷類別劃分的 EHR 數據文本文檔
循環系統589,730
傳染病和寄生蟲病559,244
呼吸系統561,983
肌肉骨骼系統和結締組織329,344
消化系統
346,369
神經系統
316,243
精神疾病和障礙
282,501
腎臟和泌尿道
209,561
懷孕、分娩和產褥期
165,303
新生兒和其他新生兒疾病起源於圍產期
163,605
內分泌、營養和代謝疾病和障礙
142,808
肝膽系統和胰腺
127,172
皮膚、皮下組織和乳房
89,577
藥物的傷害、中毒和毒性作用
64,097
血液、造血器官、免疫疾病
48,990
酒精/藥物使用和酒精/藥物引起的有機精神障礙
48,717
多重重大創傷
27,902
耳鼻喉
22,987
女性生殖系統
17,010
影響健康狀況和其他與衛生服務聯繫的因素
21,294
骨髓增生性疾病和疾病,低分化腫瘤
15,620
人類免疫缺陷病毒感染
12,422
男性生殖系統
9,230

3,549
伯恩斯
444
酒精/藥物使用或誘發的精神障礙48,717
                                                                                  與 MDC 合計
4,175,702
使用 3M 等特種石斑魚的案例(未指定 MDC)
1,619,682
門診病例(未指定 MDC)
1,980,606
生成未報銷的案例(未指定 MDC)
790,697

總計包括所有內容(有和沒有 MDC 類別的情況)

8,566,687

我們處理所有類型的數據許可,即文本、音頻、視頻或圖像。 數據集由 ML 的醫學數據集組成:醫師聽寫數據集、醫師臨床筆記、醫學對話數據集、醫學轉錄數據集、醫患對話、醫學文本數據、醫學圖像 - CT 掃描、MRI、超聲(收集的基礎定制要求) .

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EHR 數據是指患者病史的數字版本,其中包括由醫療專業人員長期維護的治療、醫學檢查和其他健康相關信息。

EMR(電子病歷)包含在一個提供者辦公室收集的標準醫療數據。 EHR(電子健康記錄)是一個更廣泛的系統,包括 EMR,但也集成了來自不同醫療保健提供者的數據,提供更全面的患者病史。

EHR 數據是由醫療保健專業人員在患者就診期間通過實驗室結果、成像系統和其他診斷工具的數字輸入收集的。 然後以電子方式存儲在 EHR 系統中。

EHR 數據用於跟踪一段時間內的患者護理、協助醫療保健提供者做出決策、促進計費流程、支持研究以及提高整體患者護理質量和結果。

購買 EHR 數據涉及嚴格的隱私和監管考慮。 通常,您不能直接購買個人患者記錄。 然而,聚合和去識別化的數據集可以從研究組織、數據經紀人或像我們這樣的專業醫療數據供應商那裡獲得,遵循適當的道德和法律準則。