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醫療保健/醫療數據
用於 AI 和 ML 模型
現成的醫療保健/醫療數據集可快速啟動您的醫療保健 AI 項目
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目錄
用於機器學習的醫療和保健數據集
醫師聽寫音頻數據
我們用於醫療保健的去標識化數據集包括 31 個不同的專業音頻文件，這些文件由醫生根據醫院/臨床環境中的醫患遭遇描述患者的臨床狀況和護理計劃。
現成的醫師聽寫音頻文件：
- 來自 257,977 個專業的 31 小時真實世界醫師聽寫語音數據集，用於訓練醫療保健語音模型
- 從電話聽寫 (54.3%)、數字錄音機 (24.9%)、語音麥克風 (5.4%)、智能手機 (2.7%) 和未知 (12.7%) 等各種設備捕獲的聽寫音頻
- 遵循 HIPAA 安全港指南的 PII 編輯音頻和成績單
轉錄病歷
病案抄錄是指醫患對話的抄錄、醫療報告的抄錄和醫學評估的抄錄。 它有助於繪製患者的病史以供將來訪問，並且還可以作為醫生的參考點。 它有助於醫生評估患者的現狀並提出合適的治療方案。
現成的轉錄醫療記錄：
- 轉錄來自 257,977 個專業的 31 小時真實世界醫師聽寫，以訓練醫療保健語音模型
- 從各種工作類型轉錄的醫療記錄，如手術報告、出院總結、會診記錄、入院記錄、ED 記錄、臨床記錄、放射學報告等。
- 遵循 HIPAA 安全港指南的 PII 編輯音頻和成績單
電子健康記錄 (EHR)
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。
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
- 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
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