Big Data AI

💉Медицинские датасеты для машинного обучения



Основная проблема данных здравоохранения заключается в их уязвимости. Они содержат конфиденциальную информацию, защищённую Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), и не могут использоваться без явно выраженного согласия. В сфере медицины чувствительные подробности называются защищаемой информацией о здоровье (protected health information, PHI).



Protected Health Information и идентификаторы HIPAA



Protected Health Information (PHI)



Анонимизация медицинских данных и удаление из них персональной информации



Подготовка датасетов для машинного обучения.



Разметка медицинских данных



Любые неструктурированные данные, будь то тексты, изображения или аудиофайлы, для обучения моделей машинного обучения требуют разметки или аннотирования. Это процесс добавления к блокам данных описательных элементов (меток или тэгов), чтобы компьютер мог понимать, что находится в изображении или тексте. Чтобы узнать об инструментах аннотирования и рекомендациях, прочитайте нашу статью о том, как организовать разметку данных.



Датасеты медицинских снимков



Изображения составляют подавляющее большинство (почти 90%) всех данных здравоохранения. Это даёт много возможностей по обучению алгоритмов computer vision для потребностей здравоохранения. Стоит заметить, что данные медицинских снимков в основном генерируются в отделах радиологии в виде рентгенограмм, сканов КТ и МРТ. Международным стандартом здравоохранения для хранения и передачи диагностических снимков является DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine).



The Cancer Imaging Archive (TCIA)



The Cancer Imaging Archive (TCIA), финансируемый Национальным институтом онкологии США (NCI) — это место хранения в открытом доступе радиологических и гистопатологических снимков, в основном в формате DICOM, представляющих 21 тип рака.



Национальная база данных снимков органов грудной клетки на Covid-19 (NCCID)



National Covid-19 Chest Imaging Database (NCCID)



Open Access Series of Imaging Studies (OASIS)



OASIS Brains



Скелетно-мышечные рентгенограммы (MURA)



MURA (Musculoskeletal Radiographs)



Датасеты клиник и больниц



Основная часть этих данных находится во внутренних системах учреждений здравоохранения, а именно в системах EHR (Electronic Health Record), системах управления медицинскими практиками, системах лабораторной информации, порталах для пациентов и других.



Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)



MIMIC — это крупнейшая публичная коллекция очищенных от личных данных электронных медицинских карт (electronic health record, EHR), связанных с пациентами реанимационных отделений.



Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP)



HCUP, которым управляет Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), содержит базы данных США и отдельных штатов, которые можно использовать для выявления и исследования тенденций в доступности, использовании и результатах работы системы здравоохранения.



Данные поставщиков услуг Medicare



Medicare Provider Catalog собирает официальные данные центров услуг Medicare и Medicaid (CMS).

Данные можно просматривать в браузере, скачивать конкретные датасеты в формате CSV или подключать собственные приложения к веб-сайту при помощи API.



Лечебно-профилактические датасеты



Лечебно-профилактическими датасетами обычно управляют государственные органы и международные организации. Эти данные могут быть полезными при изучении трендов в здравоохранении, исследовании заболеваний для понимания и предотвращения эпидемий и для других задач.



Датасеты Global Health Observatory (GHO)