ഇന്നത്തെ ലോകത്ത്, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം കൂടുതലായി മെഷീൻ ലേണിംഗിലൂടെ (ML) ഊർജിതമാകുന്നു. രോഗങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നത് മുതൽ രോഗനിർണയം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് വരെ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഫലങ്ങളെ ML പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഓരോ ML പ്രോജക്റ്റും ആരംഭിക്കുന്നത് ഒരു മൂലക്കല്ലിൽ നിന്നാണ്: ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ.
ഈ ബ്ലോഗിൽ, ജനറൽ ഹെൽത്ത് കെയർ, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ജീനോമിക്സ്, ആശുപത്രി തുടങ്ങിയ വിഭാഗങ്ങളിലായി സൗജന്യവും തുറന്നതുമായ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഞങ്ങൾ സമാഹരിച്ചിരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ഗവേഷകനോ ഡെവലപ്പറോ ആകട്ടെ, ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങളെ ശക്തവും നൂതനവുമായ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കും.
എന്താണ് ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ?
രോഗി രേഖകൾ, ലാബ് ഫലങ്ങൾ, മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ, ചികിത്സാ ചരിത്രങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ആരോഗ്യ സംബന്ധിയായ വിവരങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റ്. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പലപ്പോഴും ഡാറ്റ ശേഖരണങ്ങളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, അവ ഗവേഷണം, പൊതുജനാരോഗ്യം, ക്ലിനിക്കൽ ഉപയോഗം എന്നിവയ്ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ക്യൂറേറ്റഡ് ശേഖരങ്ങളാണ്.
രോഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുന്നതിനും, ചികിത്സകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും, മെച്ചപ്പെട്ട രോഗനിർണയത്തിനും പരിചരണത്തിനുമായി AI മോഡലുകൾ പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പല ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും തിരിച്ചറിയാത്ത ആരോഗ്യ സംബന്ധിയായ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് വിലപ്പെട്ട ഗവേഷണവും വിശകലനവും പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനൊപ്പം രോഗിയുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ഗവേഷണം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നതിലും രോഗികളുടെ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലും അവ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ പ്രാധാന്യം
മെഡിക്കൽ രേഖകൾ, രോഗനിർണയങ്ങൾ, ചികിത്സകൾ, ജനിതക ഡാറ്റ, ജീവിതശൈലി വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള രോഗി വിവരങ്ങളുടെ ശേഖരമാണ് ഹെൽത്ത്കെയർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ. ഈ ഹെൽത്ത്കെയർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, ഇത് ഗവേഷകർക്ക് രോഗീ പരിചരണത്തിൽ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്താനും നവീകരണം നയിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. AI കൂടുതൽ കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇന്നത്തെ ലോകത്ത് അവ വളരെ പ്രധാനമാണ്. കാരണം ഇതാ: ഹെൽത്ത്കെയറിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നതിനും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനും ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്.
രോഗിയുടെ ആരോഗ്യം മനസ്സിലാക്കുക:
മെഡിക്കൽ നോട്ട് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഡോക്ടർമാർക്ക് രോഗിയുടെ ആരോഗ്യസ്ഥിതിയെക്കുറിച്ച് പൂർണ്ണമായ ഒരു ചിത്രം നൽകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു രോഗിയുടെ മെഡിക്കൽ ചരിത്രം, മരുന്നുകൾ, ജീവിതശൈലി എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ അവർക്ക് ഒരു വിട്ടുമാറാത്ത രോഗം പിടിപെടുമോ എന്ന് പ്രവചിക്കാൻ സഹായിക്കും. ഇത് ഡോക്ടർമാർക്ക് നേരത്തെ തന്നെ ഇടപെടാനും ആ രോഗിക്ക് മാത്രമായി ഒരു ചികിത്സാ പദ്ധതി തയ്യാറാക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.
മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തെ സഹായിക്കുന്നു:
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, കാൻസർ രോഗികളെ എങ്ങനെ ചികിത്സിക്കുന്നുവെന്നും അവർ എങ്ങനെ സുഖം പ്രാപിക്കുന്നുവെന്നും മെഡിക്കൽ ഗവേഷകർക്ക് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് ഏറ്റവും മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ചികിത്സകൾ അവർക്ക് കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ബയോബാങ്കുകളിലെ ട്യൂമർ സാമ്പിളുകൾ നോക്കുന്നതിലൂടെ, ഗവേഷകർ പലപ്പോഴും ജീൻ എക്സ്പ്രഷൻ വിശകലനം ചെയ്യുകയും നിർദ്ദിഷ്ട ട്യൂമർ തരങ്ങളുമായും ജീൻ പ്രൊഫൈലുകളുമായും ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കാൻസർ പുരോഗതിയും നിർദ്ദിഷ്ട മ്യൂട്ടേഷനുകളും കാൻസർ പ്രോട്ടീനുകളും വ്യത്യസ്ത ചികിത്സകളോട് എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുന്നുവെന്നും മനസ്സിലാക്കുന്നു. മികച്ച രോഗി ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്ന പ്രവണതകൾ കണ്ടെത്താൻ ഈ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത സമീപനം സഹായിക്കുന്നു.
മികച്ച രോഗനിർണയവും ചികിത്സയും:
രോഗനിർണയത്തിലും ചികിത്സയിലും ഡോക്ടർമാരെ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി സഹായിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, ഹൃദയമിടിപ്പ്, രക്തസമ്മർദ്ദം തുടങ്ങിയ സുപ്രധാന അടയാളങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ AI-അധിഷ്ഠിത ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. റേഡിയോളജിയിൽ, സ്കാനുകളിലെ അസാധാരണത്വങ്ങൾ വളരെ കൃത്യതയോടെ തിരിച്ചറിയാൻ AI-ക്ക് കഴിയും, ഇത് നേരത്തെ തന്നെ രോഗം കണ്ടെത്തുന്നതിന് അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, മെഡിക്കൽ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം രോഗനിർണയ പ്രക്രിയകൾ കൂടുതൽ പരിഷ്കരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ രോഗികളുടെ ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് വൈവിധ്യമാർന്ന ജനവിഭാഗങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഉപകരണങ്ങൾ തയ്യാറാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് രോഗികൾക്ക് മികച്ച ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു.
പൊതുജനാരോഗ്യ സംരംഭങ്ങളെ സഹായിക്കുക:
ഇൻഫ്ലുവൻസ പടർന്നുപിടിക്കുന്നത് ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ആരോഗ്യ വിദഗ്ധർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ചെറിയ പട്ടണം സങ്കൽപ്പിക്കുക. അവർ പാറ്റേണുകൾ പരിശോധിക്കുകയും ബാധിച്ച പ്രദേശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്തു. ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, അവർ ലക്ഷ്യമിട്ട വാക്സിനേഷൻ ഡ്രൈവുകളും ആരോഗ്യ വിദ്യാഭ്യാസ കാമ്പെയ്‌നുകളും ആരംഭിച്ചു. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമായ ഈ സമീപനം ഇൻഫ്ലുവൻസയെ നിയന്ത്രിക്കാൻ സഹായിച്ചു. രോഗ നിയന്ത്രണ ശ്രമങ്ങൾക്കും പൊതുജനാരോഗ്യത്തിലെ കുട്ടികളുടെ പോഷകാഹാര പ്രവണതകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഇതുപോലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് പൊതുജനാരോഗ്യ സംരംഭങ്ങളെ എങ്ങനെ സജീവമായി നയിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുമെന്ന് ഇത് കാണിക്കുന്നു, കുട്ടികളുടെ പോഷകാഹാരം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത് പല പൊതുജനാരോഗ്യ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും നിർണായക ഘടകമാണ്.
ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടങ്ങൾ
ആധുനിക ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ നട്ടെല്ലാണ് ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ, രോഗി പരിചരണത്തിലും മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിലും പുരോഗതി കൈവരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന സമഗ്രമായ വിവര ശേഖരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ (EHR-കൾ), മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ജീനോമിക് സീക്വൻസിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ചാനലുകളിൽ നിന്നാണ് ഈ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത്. ലോകാരോഗ്യ സംഘടന (WHO) ഒരു ആഗോള ആരോഗ്യ ഡാറ്റ ശേഖരം ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ആരോഗ്യ സംവിധാനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശനം നൽകുന്നു. ആരോഗ്യ ഡാറ്റയുടെ ഈ സമ്പത്ത് ഗവേഷകരെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിശകലനം നടത്താനും രോഗരീതികൾ, ചികിത്സാ ഫലപ്രാപ്തി, രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിലപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്താനും പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
അൽഷിമേഴ്‌സ് ഡിസീസ് ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ഇനിഷ്യേറ്റീവ് (ADNI), ദി കാൻസർ ജീനോം അറ്റ്ലസ് (TCGA) തുടങ്ങിയ പ്രത്യേക ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, രോഗ പുരോഗതി, ജനിതക മാർക്കറുകൾ, ചികിത്സാ പ്രതികരണങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ വാഗ്ദാനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഭൂപ്രകൃതിയെ കൂടുതൽ സമ്പന്നമാക്കുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും ചികിത്സകൾ വ്യക്തിഗതമാക്കാനും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചെലവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനൊപ്പം രോഗികളുടെ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഈ വിഭവങ്ങൾ നിർണായകമാണ്. ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റയുടെ ഇത്രയും സമഗ്രമായ ശേഖരം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ആഗോള ആരോഗ്യ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാനും മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിലെ നവീകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം കൂടുതൽ സജ്ജമാണ്.
മെഡിക്കൽ, ലൈഫ് സയൻസസ് പഠനത്തിനായി തുറന്നതും സൗജന്യവുമായ 22 ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക
ഏതൊരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലും നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്. ദേശീയ സ്ഥാപനങ്ങളും മനുഷ്യ സേവന സംഘടനകളും പരിപാലിക്കുന്ന വലിയ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്നാണ് പല ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ശേഖരിക്കുന്നത്. ലൈഫ് സയൻസ്, ഹെൽത്ത് കെയർ, മെഡിസിൻ എന്നിവയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇതിനകം തന്നെ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്, കൂടാതെ ഇത് മികച്ച ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. രോഗങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും അവ എങ്ങനെ പടരുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഒരു സമൂഹത്തിലെ രോഗികളെയും പ്രായമായവരെയും സുഖമില്ലാത്തവരെയും എങ്ങനെ ശരിയായി പരിചരിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആശയങ്ങളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് നൽകുന്നു. നല്ല ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഇല്ലാതെ, ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സാധ്യമാകുമായിരുന്നില്ല.
പൊതുവായതും പൊതുജനാരോഗ്യവും:
- data.gov: ഒന്നിലധികം പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ തിരയാൻ കഴിയുന്ന യുഎസ് അധിഷ്ഠിത ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. യുഎസിൽ താമസിക്കുന്ന വ്യക്തികളുടെ ക്ഷേമം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനാണ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്; എന്നിരുന്നാലും, ഗവേഷണത്തിലോ അധിക പബ്ലിക് ഹെൽത്ത് ഡൊമെയ്‌നുകളിലോ ഉള്ള മറ്റ് പരിശീലന സെറ്റുകൾക്കും ഈ വിവരങ്ങൾ പ്രയോജനകരമാണെന്ന് തെളിയിക്കാനാകും.
- ലോകം: ആഗോള ആരോഗ്യ മുൻഗണനകളെ കേന്ദ്രീകരിച്ചുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഒരു ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ തിരയൽ ഫംഗ്‌ഷൻ സംയോജിപ്പിക്കുകയും കയ്യിലുള്ള വിഷയങ്ങളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണയ്‌ക്കായി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കൊപ്പം വിലയേറിയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
- റീ3ഡാറ്റ: 2,000-ലധികം ഗവേഷണ വിഷയങ്ങളെ വിവിധ മേഖലകളായി തരംതിരിച്ചിട്ടുള്ള ഡാറ്റ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എല്ലാ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും സൗജന്യമായി ആക്സസ് ചെയ്യാനാകുന്നില്ലെങ്കിലും, പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഘടനയെ വ്യക്തമായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു കൂടാതെ ഫീസ്, അംഗത്വ ആവശ്യകതകൾ, പകർപ്പവകാശ നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എളുപ്പത്തിൽ തിരയാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
- ഹ്യൂമൻ മോർട്ടാലിറ്റി ഡാറ്റാബേസ് 35 രാജ്യങ്ങളിലെ മരണനിരക്ക്, ജനസംഖ്യാ കണക്കുകൾ, വിവിധ ആരോഗ്യ-ജനസംഖ്യാ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
- സിഎച്ച്ഡിഎസ്: ചൈൽഡ് ഹെൽത്ത് ആൻഡ് ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് സ്റ്റഡീസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ രോഗത്തിൻ്റെയും ആരോഗ്യത്തിൻ്റെയും തലമുറകൾക്കിടയിലുള്ള കൈമാറ്റം അന്വേഷിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ജീനോമിക് എക്സ്പ്രഷൻ മാത്രമല്ല, രോഗത്തിലും ആരോഗ്യത്തിലും സാമൂഹികവും പാരിസ്ഥിതികവും സാംസ്കാരികവുമായ ഘടകങ്ങളുടെ സ്വാധീനത്തെ കുറിച്ചും ഗവേഷണം നടത്തുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഇത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
- മെർക്ക് മോളിക്യുലാർ ആക്റ്റിവിറ്റി ചലഞ്ച്: വിവിധ മോളിക്യൂൾ കോമ്പിനേഷനുകൾ തമ്മിലുള്ള സാധ്യതയുള്ള ഇടപെടലുകളെ അനുകരിച്ചുകൊണ്ട് മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രയോഗം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
- 1000 ജീനോംസ് പ്രോജക്റ്റ്: 2,500 വ്യത്യസ്ത പോപ്പുലേഷനുകളിലായി 26 വ്യക്തികളിൽ നിന്നുള്ള സീക്വൻസിങ് ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഏറ്റവും വലിയ ജീനോം ശേഖരണങ്ങളിലൊന്നായി മാറുന്നു. ഈ അന്താരാഷ്ട്ര സഹകരണം AWS വഴി ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. (ജീനോം പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ഗ്രാൻ്റുകൾ ലഭ്യമാണെന്ന കാര്യം ശ്രദ്ധിക്കുക.)
ലൈഫ് സയൻസസ്, ഹെൽത്ത് കെയർ, മെഡിസിൻ എന്നിവയ്ക്കുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ:
- ന്യൂറോ തുറക്കുക: സ്വതന്ത്രവും തുറന്നതുമായ ഒരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോം എന്ന നിലയിൽ, MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL, PET ഡാറ്റ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിപുലമായ മെഡിക്കൽ ഇമേജുകൾ OpenNeuro പങ്കിടുന്നു. 563 പങ്കാളികളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന 19,187 മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുള്ള ഇത് ഗവേഷകർക്കും ആരോഗ്യപരിപാലന വിദഗ്ധർക്കും ഒരു അമൂല്യമായ വിഭവമായി വർത്തിക്കുന്നു.
- മരുപ്പച്ച: ഓപ്പൺ ആക്സസ് സീരീസ് ഓഫ് ഇമേജിംഗ് സ്റ്റഡീസിൽ നിന്ന് (OASIS) ഉത്ഭവിച്ച ഈ ഡാറ്റാസെറ്റ്, ശാസ്ത്ര സമൂഹത്തിൻ്റെ പ്രയോജനത്തിനായി പൊതുജനങ്ങൾക്ക് സൗജന്യമായി ന്യൂറോ ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ നൽകാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഇത് 1,098 എംആർ സെഷനുകളിലും 2,168 പിഇടി സെഷനുകളിലുമായി 1,608 വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഇത് ഗവേഷകർക്ക് ധാരാളം വിവരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
- അൽഷിമേഴ്‌സ് ഡിസീസ് ന്യൂറോ ഇമേജിംഗ് ഇനിഷ്യേറ്റീവ്: അൽഷിമേഴ്‌സ് ഡിസീസ് ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ഇനിഷ്യേറ്റീവ് (ADNI) അൽഷിമേഴ്‌സ് രോഗത്തിൻ്റെ പുരോഗതി നിർവചിക്കുന്നതിന് സമർപ്പിതരായ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഗവേഷകർ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ കാണിക്കുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റിൽ എംആർഐ, പിഇടി ചിത്രങ്ങൾ, ജനിതക വിവരങ്ങൾ, കോഗ്നിറ്റീവ് ടെസ്റ്റുകൾ, സിഎസ്എഫ്, ബ്ലഡ് ബയോമാർക്കറുകൾ എന്നിവയുടെ സമഗ്രമായ ശേഖരം ഉൾപ്പെടുന്നു, ഈ സങ്കീർണ്ണമായ അവസ്ഥ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ബഹുമുഖ സമീപനം സുഗമമാക്കുന്നു.
- മിമിക്-III: ഇമേജിംഗ് റിപ്പോർട്ടുകളും ക്ലിനിക്കൽ വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടെ ഐസിയു രോഗി ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രമായ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് MIMIC-III വഴി ലഭ്യമാണ്. തിരിച്ചറിയാത്ത ഈ ഉറവിടം ക്രിട്ടിക്കൽ കെയർ ഗവേഷണത്തെയും പ്രവചന മോഡലിംഗിനെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- ചെഎക്സ്പർട്ട്: ഓട്ടോമേറ്റഡ് നെഞ്ച് എക്സ്-റേ വ്യാഖ്യാനത്തിനായി, അനിശ്ചിതത്വ ലേബലുകളുള്ള 224,000-ലധികം നെഞ്ച് എക്സ്-റേ ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് ചെഎക്സ്പർട്ട് നൽകുന്നു. റേഡിയോളജി ഗവേഷണത്തിലും രോഗ കണ്ടെത്തലിലും ഇത് നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
- HAM10000: ഡെർമറ്റോളജി ഗവേഷണത്തിലും സ്കിൻ കാൻസർ പ്രവചനത്തിലും പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്ന HAM10000, പിഗ്മെന്റഡ് ത്വക്ക് നിഖേദ് കണ്ടെത്തുന്നതിനായി 10,000 ഡെർമറ്റോസ്കോപ്പിക് ചിത്രങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ആശുപത്രി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ:
- ദാതാവിൻ്റെ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ്: ഡയാലിസിസ് സൗകര്യങ്ങൾ, ഫിസിഷ്യൻ പ്രാക്ടീസ്, ഹോം ഹെൽത്ത് സർവീസുകൾ, ഹോസ്പിസ് കെയർ, ഹോസ്പിറ്റലുകൾ, ഇൻപേഷ്യൻ്റ് റീഹാബിലിറ്റേഷൻ, ദീർഘകാല പരിചരണ ആശുപത്രികൾ, പുനരധിവാസ സേവനങ്ങളുള്ള നഴ്സിംഗ് ഹോമുകൾ, ഫിസിഷ്യൻ ഓഫീസ് സന്ദർശന ചെലവുകൾ, വിതരണ ഡയറക്‌ടറികൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള മേഖലകളിലെ സമഗ്ര ദാതാവിൻ്റെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുക, ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക.
- ഹെൽത്ത് കെയർ കോസ്റ്റ് ആൻഡ് യൂട്ടിലൈസേഷൻ പ്രോജക്ട് (HCUP): ഹെൽത്ത് കെയർ വിനിയോഗം, ആക്സസ്, ചാർജുകൾ, ഗുണനിലവാരം, ഫലങ്ങൾ എന്നിവയിലെ ദേശീയ പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമായി ഈ സമഗ്രവും രാജ്യവ്യാപകവുമായ ഡാറ്റാബേസ് സൃഷ്ടിച്ചു. HCUP-യിലെ ഓരോ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റിലും എല്ലാ രോഗികളുടെ താമസം, അത്യാഹിത വിഭാഗം സന്ദർശനങ്ങൾ, യുഎസ് ആശുപത്രികളിലെ ആംബുലേറ്ററി ശസ്ത്രക്രിയകൾ എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള ഏറ്റുമുട്ടൽ തലത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് ഗവേഷകർക്കും നയരൂപകർത്താക്കൾക്കും ധാരാളം ഡാറ്റ നൽകുന്നു.
- MIMIC ക്രിട്ടിക്കൽ കെയർ ഡാറ്റാബേസ്: കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഫിസിയോളജിയുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി എംഐടി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത്, ഈ തുറന്ന മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 40,000-ലധികം ക്രിട്ടിക്കൽ കെയർ രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള തിരിച്ചറിയാത്ത ആരോഗ്യ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുന്നു. ക്രിട്ടിക്കൽ കെയർ പഠിക്കുകയും പുതിയ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ രീതികൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഗവേഷകർക്ക് MIMIC ഡാറ്റാസെറ്റ് ഒരു വിലപ്പെട്ട വിഭവമായി വർത്തിക്കുന്നു.
കാൻസർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ:
- CT മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ: സിടി ഇമേജ് ഡാറ്റയിലെ ട്രെൻഡുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ഇതര രീതികൾ സുഗമമാക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ, കോൺട്രാസ്റ്റ്, മോഡാലിറ്റി, രോഗിയുടെ പ്രായം തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ക്യാൻസർ രോഗികളുടെ സിടി സ്കാനുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പുതിയ ഇമേജിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ക്യാൻസർ രോഗനിർണയത്തിലും ചികിത്സയിലും പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഗവേഷകർക്ക് ഈ ഡാറ്റ പ്രയോജനപ്പെടുത്താനാകും.
- കാൻസർ റിപ്പോർട്ടിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള അന്താരാഷ്ട്ര സഹകരണം (ICCR): ലോകമെമ്പാടുമുള്ള കാൻസർ റിപ്പോർട്ടിംഗിന് തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സമീപനം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനായി ICCR-നുള്ളിലെ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. കാൻസർ റിപ്പോർട്ടിംഗ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സ്ഥാപനങ്ങളിലും രാജ്യങ്ങളിലും ഉടനീളം കാൻസർ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും താരതമ്യവും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയാണ് ICCR ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
- SEER കാൻസർ സംഭവം: യുഎസ് ഗവൺമെൻ്റ് നൽകിയ, ഈ ക്യാൻസർ ഡാറ്റ വംശം, ലിംഗഭേദം, പ്രായം തുടങ്ങിയ അടിസ്ഥാന ജനസംഖ്യാപരമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നത്. വിവിധ ജനസംഖ്യാ ഉപഗ്രൂപ്പുകളിലുടനീളമുള്ള കാൻസർ സംഭവങ്ങളും അതിജീവന നിരക്കും അന്വേഷിക്കാനും പൊതുജനാരോഗ്യ സംരംഭങ്ങളെയും ഗവേഷണ മുൻഗണനകളെയും അറിയിക്കാനും SEER ഡാറ്റാസെറ്റ് ഗവേഷകരെ അനുവദിക്കുന്നു.
- ശ്വാസകോശ ക്യാൻസർ ഡാറ്റ സെറ്റ്: ഈ സൗജന്യ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 1995 മുതലുള്ള ശ്വാസകോശ അർബുദ കേസുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ശ്വാസകോശ അർബുദ സംഭവങ്ങൾ, ചികിത്സ, ഫലങ്ങൾ എന്നിവയിലെ ദീർഘകാല പ്രവണതകൾ പഠിക്കാനും പുതിയ രോഗനിർണയ, രോഗനിർണയ ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാനും ഗവേഷകർക്ക് ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം.
ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള അധിക ഉറവിടങ്ങൾ:
- കഗ്ലെ: ഒരു ബഹുമുഖ ഡാറ്റാസെറ്റ് ശേഖരം - ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലയിൽ മാത്രം പരിമിതപ്പെടുത്താതെ, വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കുള്ള ഒരു മികച്ച പ്ലാറ്റ്‌ഫോമായി കാഗ്ഗിൽ തുടരുന്നു. വിവിധ വിഷയങ്ങളിലേക്ക് കടക്കുന്നവർക്കും മാതൃകാ പരിശീലനത്തിനായി വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമുള്ളവർക്കും അനുയോജ്യം, Kaggle ഒരു ഗോ-ടു റിസോഴ്‌സാണ്.
- സബ്റെഡിറ്റ്: ഒരു കമ്മ്യൂണിറ്റി-ഡ്രൈവൺ ട്രഷർ ട്രോവ് - ശരിയായ സബ്റെഡിറ്റ് ചർച്ചകൾ ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ഒരു സ്വർണ്ണ ഖനിയാകാം. പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകളാൽ അഭിസംബോധന ചെയ്യപ്പെടാത്ത നിഷ് അല്ലെങ്കിൽ നിർദ്ദിഷ്ട ചോദ്യങ്ങൾക്ക്, റെഡ്ഡിറ്റ് കമ്മ്യൂണിറ്റി ഉത്തരം നൽകിയേക്കാം.
ഓപ്പൺ-ആക്സസ് ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെ ഗുണദോഷങ്ങൾ
ഓപ്പൺ-ആക്സസ് ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഗവേഷകർക്ക് വിലമതിക്കാനാവാത്ത വിഭവങ്ങൾ നൽകുന്നു, നവീകരണം, സഹകരണം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ചെലവ് കുറഞ്ഞ ആക്സസ് എന്നിവ വളർത്തിയെടുക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ, സ്വകാര്യതാ ആശങ്കകൾ, സാങ്കേതിക തടസ്സങ്ങൾ തുടങ്ങിയ വെല്ലുവിളികൾ അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തിയെ പരിമിതപ്പെടുത്തിയേക്കാം. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഗവേഷണത്തിലെ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നതിൽ അവയുടെ സാധ്യതകൾ പരമാവധിയാക്കുന്നതിന് ഈ ഗുണദോഷങ്ങൾ സന്തുലിതമാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
| ആരേലും | ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു് |
|---|---|
| പ്രവേശനക്ഷമത: സൌജന്യമായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഗവേഷകർക്കും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും വിലപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. | ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ: ഓപ്പൺ-ആക്സസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ഇല്ലായിരിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ അപൂർണ്ണമോ കാലഹരണപ്പെട്ടതോ ആയ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കാം. |
| സഹകരണം: ഗവേഷണത്തിലും നവീകരണത്തിലും വിവിധ വ്യവസായങ്ങളും വിവിധ വിഷയങ്ങളിലുമുള്ള സഹകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. | സ്വകാര്യത ആശങ്കകൾ: അജ്ഞാതമാക്കിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പോലും സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. |
| പുതുമ: ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിശകലനത്തിനും ഗവേഷണത്തിനുമുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെയും ഉപകരണങ്ങളുടെയും വികസനം നയിക്കുന്നു. | പരിമിതമായ വ്യാപ്തി: ചില ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വൈവിധ്യമാർന്ന ജനവിഭാഗങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കണമെന്നില്ല അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യമായ എല്ലാ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലകളെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നില്ലായിരിക്കാം. |
| ചെലവ് കുറഞ്ഞതാണ്: സൗജന്യ വിഭവങ്ങൾ നൽകുന്നതിലൂടെ ചെലവ് ലാഭിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, അതുവഴി വിലയേറിയ ഉടമസ്ഥാവകാശ ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു. | സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ അമിത ഉപയോഗം: സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് മോഡലുകളിൽ കൃത്യതയില്ലായ്മകൾക്കോ പക്ഷപാതങ്ങൾക്കോ കാരണമായേക്കാം. |
| അറിവ് പങ്കിടൽ: സുതാര്യത പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകളുടെ വ്യാപനം ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. | സാങ്കേതിക തടസ്സങ്ങൾ: വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വിപുലമായ സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യവും വിഭവങ്ങളും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. |
മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരവും സുരക്ഷയും
മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരവും സുരക്ഷയും നിലനിർത്തേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ പിശകുകളും പൊരുത്തക്കേടുകളും ഇല്ലാതാക്കുന്നതിന് കർശനമായ സാധൂകരണവും ക്ലീനിംഗ് പ്രക്രിയകളും ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് വിശ്വസനീയമായ ഗവേഷണ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്. സുരക്ഷാ രംഗത്ത്, സെൻസിറ്റീവ് ആരോഗ്യ വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് എൻക്രിപ്ഷൻ, ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, സുരക്ഷിത സംഭരണം തുടങ്ങിയ ശക്തമായ നടപടികൾ നിർണായകമാണ്.
ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ലാതാക്കൽ ഒരു പ്രധാന രീതിയാണ്, ഇത് ഗവേഷകർക്ക് രോഗികളുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനൊപ്പം വിശകലനത്തിനായി തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ലാതാക്കിയ ആരോഗ്യ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ബയോമെഡിക്കൽ സെമാന്റിക് ഇൻഡക്സിംഗ് പോലുള്ള നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഉപയോഗക്ഷമതയും കൃത്യതയും കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതും വീണ്ടെടുക്കുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തിനും സുരക്ഷയ്ക്കും മുൻഗണന നൽകുന്നതിലൂടെ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് വിശ്വാസം വളർത്താനും അനുസരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാനും ഗവേഷണത്തിനും നവീകരണത്തിനുമായി മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സുരക്ഷിതവും ഫലപ്രദവുമായ ഉപയോഗം പ്രാപ്തമാക്കാനും കഴിയും.
ഷായ്‌പിൻ്റെ പ്രീമിയം, ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറുള്ള മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഹെൽത്ത്കെയർ AI പ്രോജക്റ്റുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുക
ഡോക്ടറുടെയും രോഗിയുടെയും സംഭാഷണ ഡാറ്റാസെറ്റ്
ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ അവരുടെ ആരോഗ്യ-ചികിത്സാ പദ്ധതികളെ സംബന്ധിച്ച് ഡോക്ടർമാരും രോഗികളും തമ്മിലുള്ള സംഭാഷണങ്ങളുടെ ഓഡിയോ ഫയലുകൾ ഉണ്ട്. ഫയലുകൾ 31 വ്യത്യസ്ത മെഡിക്കൽ സ്പെഷ്യാലിറ്റികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
എന്താണ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നത്?
- ഹെൽത്ത് കെയർ സ്പീച്ച് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ 257,977 മണിക്കൂർ യഥാർത്ഥ ഡോക്ടർ ഡിക്റ്റേഷൻ ഓഡിയോ
- ഫോണുകൾ, ഡിജിറ്റൽ റെക്കോർഡറുകൾ, സംഭാഷണ മൈക്കുകൾ, സ്‌മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഓഡിയോ
- സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിനായി വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുള്ള ഓഡിയോയും ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകളും നീക്കം ചെയ്തു
CT SCAN ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റ്
ഗവേഷണത്തിനും മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയത്തിനുമായി ഞങ്ങൾ മികച്ച സിടി സ്കാൻ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത യഥാർത്ഥ രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ട്. ക്യാൻസർ, മസ്തിഷ്‌ക തകരാറുകൾ, ഹൃദ്രോഗങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ആരോഗ്യ പ്രശ്നങ്ങൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഡോക്ടർമാരെയും ഗവേഷകരെയും സഹായിക്കുന്നു.
ഏറ്റവും സാധാരണമായ സിടി സ്കാനുകൾ നെഞ്ചിലും (6000), തലയിലുമാണ് (4350) എന്ന് ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അടിവയർ, ഇടുപ്പ്, മറ്റ് ശരീരഭാഗങ്ങൾ എന്നിവയ്‌ക്കും ഗണ്യമായ എണ്ണം സ്കാനുകൾ നടത്തുന്നു. സിടി കോവിഡ് എച്ച്ആർസിടി, ആൻജിയോ പൾമണറി തുടങ്ങിയ ചില പ്രത്യേക സ്കാനുകൾ ഇന്ത്യയിലും ഏഷ്യയിലും യൂറോപ്പിലും മറ്റുള്ളവയിലുമാണ് പ്രാഥമികമായി നടത്തുന്നതെന്നും പട്ടിക വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ്സ് (ഇഎച്ച്ആർ) ഡാറ്റാസെറ്റ്
ഒരു രോഗിയുടെ മെഡിക്കൽ ചരിത്രത്തിൻ്റെ ഡിജിറ്റൽ പതിപ്പാണ് ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ (EHR). രോഗനിർണ്ണയങ്ങൾ, മരുന്നുകൾ, ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ, പ്രതിരോധ കുത്തിവയ്പ്പ് തീയതികൾ, അലർജികൾ, മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ (സിടി സ്കാനുകൾ, എംആർഐകൾ, എക്സ്-റേകൾ പോലെയുള്ളവ), ലാബ് പരിശോധനകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വിവരങ്ങൾ അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഞങ്ങളുടെ ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറുള്ള EHR ഡാറ്റാസെറ്റ് സവിശേഷതകൾ:
- 5.1 മെഡിക്കൽ സ്പെഷ്യാലിറ്റികളിൽ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന 31 ദശലക്ഷത്തിലധികം റെക്കോർഡുകളും ഫിസിഷ്യൻ ഓഡിയോ ഫയലുകളും
- ക്ലിനിക്കൽ എൻഎൽപിയും മറ്റ് ഡോക്യുമെൻ്റ് എഐ മോഡലുകളും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആധികാരിക മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ അനുയോജ്യമാണ്
- അജ്ഞാതമായ MRN, അഡ്മിഷൻ, ഡിസ്ചാർജ് തീയതികൾ, താമസിക്കുന്ന ദൈർഘ്യം, ലിംഗഭേദം, രോഗിയുടെ ക്ലാസ്, പേയർ, സാമ്പത്തിക ക്ലാസ്, സംസ്ഥാനം, ഡിസ്ചാർജ് ഡിസ്പോസിഷൻ, പ്രായം, DRG, DRG വിവരണം, റീഇംബേഴ്സ്മെൻ്റ്, AMLOS, GMLOS, മരണ സാധ്യത, രോഗത്തിൻ്റെ തീവ്രത എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന മെറ്റാഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പർ, ആശുപത്രി പിൻ കോഡ്
- എല്ലാ രോഗികളുടെ ക്ലാസുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന രേഖകൾ: ഇൻപേഷ്യൻ്റ്, ഔട്ട്പേഷ്യൻ്റ് (ക്ലിനിക്കൽ, റീഹാബ്, ആവർത്തന, ശസ്ത്രക്രിയാ ഡേ കെയർ), എമർജൻസി
- HIPAA സേഫ് ഹാർബർ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിച്ചുകൊണ്ട് വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിവരങ്ങളുള്ള (PII) രേഖകൾ തിരുത്തി.
എംആർഐ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റ്
മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തെയും രോഗനിർണയത്തെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ പ്രീമിയം എംആർഐ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകുന്നു. ഞങ്ങളുടെ വിപുലമായ ശേഖരത്തിൽ യഥാർത്ഥ രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള ചിത്രങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, എല്ലാം അത്യാധുനിക രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ഗവേഷകർക്കും വൈവിധ്യമാർന്ന മെഡിക്കൽ അവസ്ഥകളെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ ആഴത്തിലാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ആത്യന്തികമായി മെച്ചപ്പെട്ട രോഗികളുടെ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
വിവിധ ശരീരഭാഗങ്ങളുടെ എംആർഐ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റ്, നട്ടെല്ലിനും മസ്തിഷ്കത്തിനും ഏറ്റവും ഉയർന്ന എണ്ണം 5000 വീതം. ഇന്ത്യ, മധ്യേഷ്യ, യൂറോപ്പ്, മധ്യേഷ്യ മേഖലകൾ എന്നിവിടങ്ങളിലെല്ലാം ഡാറ്റ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
എക്സ്-റേ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റ്
ഗവേഷണത്തിനും മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയത്തിനുമുള്ള മികച്ച നിലവാരമുള്ള എക്സ്-റേ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ. ഏറ്റവും പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത യഥാർത്ഥ രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള ചിത്രങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ട്. Shaip ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണവും രോഗിയുടെ ഫലങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമായ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
വിവിധ ശരീരഭാഗങ്ങളിലുടനീളം എക്സ്-റേ ഡാറ്റാസെറ്റ് വിതരണം, മധ്യേഷ്യയിൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന എണ്ണം 1000 ഉള്ള നെഞ്ചിലാണ്. താഴത്തെ ഭാഗങ്ങളിലും മുകൾ ഭാഗങ്ങളിലും ആകെ 850 എണ്ണം വീതമുണ്ട്, മധ്യേഷ്യയ്ക്കും മധ്യേഷ്യയ്ക്കും യൂറോപ്പിനും ഇടയിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്നു.
തീരുമാനം
ചുരുക്കത്തിൽ, രോഗികളുടെ ഫലങ്ങളിൽ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നതിനും, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചെലവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും, മെഡിക്കൽ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഗവേഷണങ്ങൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നതിനും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിലമതിക്കാനാവാത്ത ഒരു വിഭവമാണ്. EHR-കൾ, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ആഗോള ആരോഗ്യ ശേഖരണങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വൈവിധ്യമാർന്ന ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, രോഗ പുരോഗതി പ്രവചിക്കുകയും അപകടസാധ്യതയുള്ള രോഗികളെ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്ന ശക്തമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും ഗവേഷകർക്കും നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഓപ്പൺ-ആക്സസ് ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും ഉപയോഗ പദ്ധതികളും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചെലവും ഉപയോഗവും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് കൂടുതൽ അവസരങ്ങൾ നൽകുന്നു, നയത്തെയും പ്രയോഗത്തെയും അറിയിക്കുന്ന വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
വിശ്വാസം നിലനിർത്തുന്നതിനും വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിനും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഗുണനിലവാരവും സുരക്ഷയും ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത നവീകരണത്തെ സ്വീകരിക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഉത്തരവാദിത്തപരമായ ഉപയോഗം ആരോഗ്യ തുല്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചെലവും ഉപയോഗവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും, എല്ലാവർക്കും മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും പ്രധാനമാണ്. പ്രവേശനക്ഷമത, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം, സുരക്ഷ എന്നിവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നതിലൂടെ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും നമുക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിശകലനങ്ങൾക്കും മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിനും ഒരു ശോഭനമായ ഭാവി രൂപപ്പെടുത്താനും കഴിയും.
