AI & ML പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായുള്ള തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ലാതാക്കിയ ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ (EHR) ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ
വാണിജ്യപരമായി ലൈസൻസുള്ള, HIPAA-അനുയോജ്യമായ ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ് ഡാറ്റ - ക്ലിനിക്കൽ AI, NLP, പ്രവചന മോഡലിംഗ് എന്നിവയ്ക്ക് തയ്യാറാണ്.
EHR ഡാറ്റ എന്താണ്, AI-ക്ക് അത് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ (EHR-കൾ) എന്നത് ആശുപത്രികൾ, ഔട്ട്പേഷ്യന്റ് ക്ലിനിക്കുകൾ, സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് പ്രാക്ടീസുകൾ, ലാബുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ദാതാക്കൾ പരിപാലിക്കുന്ന ദീർഘവും ഡിജിറ്റൽതുമായ രോഗി രേഖകളാണ്. സിംഗിൾ-പ്രൊവൈഡർ സ്നാപ്പ്ഷോട്ടുകളായ ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകളിൽ (EMR-കൾ) നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, EHR ഡാറ്റ രോഗിയുടെ മുഴുവൻ യാത്രയെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഒന്നിലധികം ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ക്രമീകരണങ്ങളിലുടനീളം ഇടപെടലുകൾ പകർത്തുന്നു.
ഷൈപ്പിന്റെ തിരിച്ചറിയൽ നീക്കം ചെയ്ത EHR ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് രണ്ടും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു - ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI വികസനത്തിന്റെ പൂർണ്ണ സ്പെക്ട്രത്തിനായി നിങ്ങളുടെ ടീമിന് ഒരൊറ്റ, അനുസരണ-തയ്യാറായ ഉറവിടം നൽകുന്നു.
AI വികസനത്തിനായുള്ള രണ്ട് നിർണായക ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ (ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം, ICD-10 രോഗനിർണയ കോഡുകൾ, DRG കോഡുകൾ, മരുന്നുകളുടെ ലിസ്റ്റുകൾ, ലാബ് മൂല്യങ്ങൾ, സുപ്രധാന ലക്ഷണങ്ങൾ) കൂടാതെ ഘടനാരഹിത ഡാറ്റ (ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ, ഡിസ്ചാർജ് സംഗ്രഹങ്ങൾ, റേഡിയോളജി റിപ്പോർട്ടുകൾ, ഫിസിഷ്യൻ ഡിക്റ്റേഷൻ). EHR വിവരങ്ങളുടെ ഏകദേശം 80% ഘടനാരഹിതമാണ്, ഇത് ക്ലിനിക്കൽ NLP മോഡൽ പരിശീലനത്തിനുള്ള പ്രാഥമിക ഇന്ധനമാക്കി മാറ്റുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഹെൽത്ത് കെയർ AI-യുടെ ശരിയായ ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ്സ് (EHR) ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുക
മികച്ച ഇൻ-ക്ലാസ് പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുക. AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടീമുകൾക്കായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത വാണിജ്യപരമായി ലഭ്യമായതും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്തതുമായ ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ് (EHR) ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ Shaip വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് EHR ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് 20+ മെഡിക്കൽ സ്പെഷ്യാലിറ്റികളിലുടനീളമുള്ള ഘടനാപരമായ, ഗവേഷണത്തിന് തയ്യാറായ രോഗി രേഖകൾ നൽകുന്നു - രോഗനിർണയങ്ങൾ, കുറിപ്പടികൾ, ലാബ് ഫലങ്ങൾ, റേഡിയോളജി റിപ്പോർട്ടുകൾ, രോഗപ്രതിരോധ ചരിത്രം, ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു - ഇവയെല്ലാം HIPAA സേഫ് ഹാർബർ, GDPR മാനദണ്ഡങ്ങൾ പ്രകാരം പൂർണ്ണമായും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്തവയാണ്.
നിങ്ങൾ ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ സപ്പോർട്ട് സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഫിസിഷ്യൻ നോട്ടുകളിൽ NLP മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, രോഗ-പ്രവചന അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, അല്ലെങ്കിൽ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഓട്ടോമേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ ശക്തിപ്പെടുത്തുകയാണെങ്കിലും, Shaip-ന്റെ EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ആഴം, വൈവിധ്യം, അനുസരണ ഉറപ്പ് എന്നിവ നൽകുന്നു. ഉടനടി ലൈസൻസിംഗ്, ഇഷ്ടാനുസൃത കോഹോർട്ട് സെലക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സാമ്പിൾ ഡൗൺലോഡ് എന്നിവയ്ക്ക് ലഭ്യമാണ്.
ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ (EHR):
- 5.1 സ്പെഷ്യാലിറ്റികളിലെ 31M+ റെക്കോർഡുകളും ഫിസിഷ്യൻ ഓഡിയോ ഫയലുകളും
- ക്ലിനിക്കൽ എൻഎൽപിയെയും മറ്റ് ഡോക്യുമെന്റ് എഐ മോഡലുകളെയും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ലോക സ്വർണ്ണ നിലവാരമുള്ള മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ
- MRN (അജ്ഞാതമാക്കിയത്), പ്രവേശന തീയതി, ഡിസ്ചാർജ് തീയതി, താമസിക്കുന്ന ദിവസങ്ങളുടെ ദൈർഘ്യം, ലിംഗഭേദം, രോഗിയുടെ ക്ലാസ്, പേയർ, സാമ്പത്തിക ക്ലാസ്, സംസ്ഥാനം, ഡിസ്ചാർജ് ഡിസ്പോസിഷൻ, പ്രായം, DRG, DRG വിവരണം, $ റീഇംബേഴ്സ്മെന്റ്, AMLOS, GMLOS, റിസ്ക് മരണനിരക്ക്, രോഗത്തിന്റെ തീവ്രത, ഗ്രൂപ്പർ, ആശുപത്രി പിൻ കോഡ് മുതലായവ.
- വിവിധ യുഎസ് സംസ്ഥാനങ്ങളിൽ നിന്നും പ്രദേശങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ- നോർത്ത് ഈസ്റ്റ് (46%), തെക്ക് (9%), മിഡ്വെസ്റ്റ് (3%), വെസ്റ്റ് (28%), മറ്റുള്ളവ (14%)
- ഇൻപേഷ്യന്റ്, ഔട്ട്പേഷ്യന്റ് (ക്ലിനിക്കൽ, റീഹാബ്, റിക്കറിംഗ്, സർജിക്കൽ ഡേ കെയർ), എമർജൻസി എന്നീ എല്ലാ രോഗി ക്ലാസുകളിലും ഉൾപ്പെടുന്ന മെഡിക്കൽ രേഖകൾ.
- എല്ലാ രോഗികളുടെ പ്രായ വിഭാഗങ്ങൾക്കും <10 വയസ്സ് (7.9%), 11-20 വയസ്സ് (5.7%), 21-30 വയസ്സ് (10.9%), 31-40 വയസ്സ് (11.7%), 41-50 വയസ്സ് (10.4%) ), 51-60 വയസ്സ് (13.8%), 61-70 വയസ്സ് (16.1%), 71-80 വയസ്സ് (13.3%), 81-90 വയസ്സ് (7.8%), 90+ വയസ്സ് (2.4%)
- രോഗിയുടെ ലിംഗ അനുപാതം 46% (പുരുഷൻ), 54% (സ്ത്രീ)
- HIPAA ന് അനുസൃതമായി സേഫ് ഹാർബർ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന PII തിരുത്തിയ രേഖകൾ
| സ്ഥലം | ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകൾ |
|---|---|
| നോർത്ത് ഈസ്റ്റ് | 4,473,573 |
| തെക്ക് | 1,801,716 |
| മിഡ് വെസ്റ്റ് | 781,701 |
| പടിഞ്ഞാറ് | 1,509,109 |
| പ്രധാന രോഗനിർണയ വിഭാഗം | ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകൾ |
|---|---|
| മദ്യം/മയക്കുമരുന്ന് ഉപയോഗം & മദ്യം/മയക്കുമരുന്ന്-ഇൻഡ്യൂസ്ഡ് ഓർഗാനിക് മാനസിക വൈകല്യങ്ങൾ | 48,717 |
| എല്ലാം ഉൾപ്പെടെ ആകെ (എംഡിസി വിഭാഗത്തിലുള്ളതും ഇല്ലാത്തതുമായ കേസുകൾ) | 8,566,687 |
| പണം തിരികെ നൽകാതെയുള്ള കേസുകൾ (എംഡിസി വ്യക്തമാക്കിയിട്ടില്ല) | 790,697 |
| ഔട്ട്പേഷ്യന്റ് കേസുകൾ (MDC വ്യക്തമാക്കിയിട്ടില്ല) | 1,980,606 |
| 3M പോലുള്ള ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പർ ഉപയോഗിക്കുന്ന കേസുകൾ (MDC വ്യക്തമാക്കിയിട്ടില്ല) | 1,619,682 |
| MDC ഉള്ള ആകെ | 4,175,702 |
| മദ്യം/മയക്കുമരുന്ന് ഉപയോഗം അല്ലെങ്കിൽ മാനസിക വൈകല്യങ്ങൾ | 48,717 |
| ബേൺസ് | 444 |
| കണ്ണ് | 3,549 |
| പുരുഷ പ്രത്യുത്പാദന സംവിധാനം | 9,230 |
| ഹ്യൂമൻ ഇമ്മ്യൂണോ ഡെഫിഷ്യൻസി വൈറസ് അണുബാധ | 12,422 |
| Myeloproliferative രോഗങ്ങളും വൈകല്യങ്ങളും, മോശമായി വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന നിയോപ്ലാസങ്ങൾ | 15,620 |
| ആരോഗ്യ നിലയും ആരോഗ്യ സേവനങ്ങളുമായുള്ള മറ്റ് കോൺടാക്റ്റുകളും സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ | 21,294 |
| സ്ത്രീ പുനരുൽപാദന സംവിധാനം | 17,010 |
| ചെവി, മൂക്ക്, വായ, തൊണ്ട | 22,987 |
| ഒന്നിലധികം സുപ്രധാന ട്രോമ | 27,902 |
| രക്തചംക്രമണവ്യൂഹം | 589,730 |
| രക്തം, രക്തം രൂപപ്പെടുന്ന അവയവങ്ങൾ & രോഗപ്രതിരോധ വൈകല്യങ്ങൾ | 48,990 |
| മരുന്നിന്റെ പരിക്കുകൾ, വിഷബാധകൾ & വിഷ ഇഫക്റ്റുകൾ | 64,097 |
| ചർമ്മം, സബ്ക്യുട്ടേനിയസ് ടിഷ്യു & സ്തനങ്ങൾ | 89,577 |
| ഹെപ്പറ്റോബിലിയറി സിസ്റ്റവും പാൻക്രിയാസും | 127,172 |
| എൻഡോക്രൈൻ, ന്യൂട്രീഷ്യൻ & മെറ്റബോളിക് രോഗങ്ങളും ഡിസോർഡറുകളും | 142,808 |
| നവജാതശിശുക്കളും മറ്റ് നവജാതശിശുക്കളും പെരിനാറ്റൽ കാലഘട്ടത്തിൽ ഉത്ഭവിക്കുന്ന അവസ്ഥകൾ | 163,605 |
| ഗർഭം, പ്രസവം, പ്രസവം | 165,303 |
| കിഡ്നി & മൂത്രനാളി | 209,561 |
| മാനസിക രോഗങ്ങളും വൈകല്യങ്ങളും | 282,501 |
| നാഡീവ്യൂഹം | 316,243 |
| ദഹനവ്യവസ്ഥ | 346,369 |
| മസ്കുലോസ്കലെറ്റൽ സിസ്റ്റവും കണക്റ്റീവ് ടിഷ്യുവും | 329,344 |
| ശ്വസനവ്യവസ്ഥ | 561,983 |
| സാംക്രമിക & പരാദ രോഗങ്ങൾ | 559,244 |
ഞങ്ങൾ എല്ലാ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ലൈസൻസിംഗും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, അതായത്, ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജ്. ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ML-നുള്ള മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: ഫിസിഷ്യൻ ഡിക്റ്റേഷൻ ഡാറ്റാസെറ്റ്, ഫിസിഷ്യൻ ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ, മെഡിക്കൽ സംഭാഷണ ഡാറ്റാസെറ്റ്, മെഡിക്കൽ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ ഡാറ്റാസെറ്റ്, ഡോക്ടർ-പേഷ്യന്റ് സംഭാഷണം, മെഡിക്കൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ, മെഡിക്കൽ ഇമേജുകൾ - CT സ്കാൻ, MRI, അൾട്രാ സൗണ്ട് (ശേഖരിച്ച അടിസ്ഥാന ഇഷ്ടാനുസൃത ആവശ്യകതകൾ) .
AI/ML-ൽ EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ യഥാർത്ഥ ലോക പ്രയോഗങ്ങൾ
- രോഗ പ്രവചനവും രോഗനിർണയവും: പ്രമേഹം, കാൻസർ, ഹൃദയ സംബന്ധമായ അവസ്ഥകൾ തുടങ്ങിയ രോഗങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ AI മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക.
- ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ സപ്പോർട്ട്: രോഗനിർണയ ശുപാർശകൾ ഉപരിതലത്തിലേക്ക് മാതൃകകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക, മയക്കുമരുന്ന് ഇടപെടലുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക, ഘടനാപരമായ EHR ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ചികിത്സാ ആസൂത്രണത്തെ സഹായിക്കുക.
- വ്യക്തിഗത മരുന്ന്: വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിന് ജനസംഖ്യാ, രോഗനിർണയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക.
- ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഓട്ടോമേഷൻ: EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലനം നേടിയ NLP-പവർ ചെയ്ത ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അപ്പോയിന്റ്മെന്റ് ഷെഡ്യൂളിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ബില്ലിംഗ് പോലുള്ള അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക.
- പ്രവചനാത്മക ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മോഡലിംഗ് — രോഗികളുടെ രേഖകൾ, ഡിആർജി കോഡുകൾ, രോഗത്തിന്റെ തീവ്രത സ്കോറുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് അപകടസാധ്യതാ വർഗ്ഗീകരണവും രോഗ പ്രവചന മാതൃകകളും നിർമ്മിക്കുക.
- യഥാർത്ഥ ലോക തെളിവ് (RWE) പഠനങ്ങൾ — രോഗികളുടെ കൂട്ടായ്മകളിലുടനീളമുള്ള EHR ഫല ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് പോസ്റ്റ്-മാർക്കറ്റ് തെളിവുകളും ഫാർമകോവിജിലൻസ് ഉൾക്കാഴ്ചകളും സൃഷ്ടിക്കുക.
- ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾക്കുള്ള എൻഎൽപി — വ്യാഖ്യാനിച്ച EHR പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഘടനാരഹിതമായ ഫിസിഷ്യൻ കുറിപ്പുകളിൽ നിന്നും ഡിസ്ചാർജ് സംഗ്രഹങ്ങളിൽ നിന്നും എന്റിറ്റികൾ, അവസ്ഥകൾ, നടപടിക്രമങ്ങൾ എന്നിവ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക.
EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി Shaip തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
വിദഗ്ധ തൊഴിലാളികൾ
വൈദഗ്ധ്യമുള്ള പ്രൊഫഷണലുകൾ കൃത്യവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം ഉറപ്പാക്കുന്നു.
നിയന്ത്രണ വിധേയത്വം
HIPAA, GDPR എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പൂർണ്ണമായും തിരിച്ചറിയൽ നീക്കം ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ.
മത്സരാധിഷ്ഠിത വില
ഗുണനിലവാരത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ ചെലവ് കുറഞ്ഞ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നു.
ബയസ്-ഫ്രീ ഡാറ്റ
കർശനമായ പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുന്നു, വിശ്വസനീയമായ AI ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
വേഗതയും കൃത്യതയും
കാര്യക്ഷമമായ പ്രക്രിയകൾ വൈവിധ്യമാർന്നതും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയുടെ വേഗത്തിലുള്ള ഡെലിവറി ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ലഭ്യതയും ഡെലിവറിയും
ഉയർന്ന നെറ്റ്വർക്ക് അപ്-ടൈം, ഡാറ്റ, സേവനങ്ങൾ, പരിഹാരങ്ങൾ എന്നിവയുടെ കൃത്യസമയത്ത് ഡെലിവറി.
സ്കെയിലിൽ തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്
ഗൂഗിളും മുൻനിര ആരോഗ്യ AI കമ്പനികളും വിശ്വസിക്കുന്നു. 6 സിഗ്മ ബ്ലാക്ക് ബെൽറ്റ് പ്രക്രിയകളും മെഡിക്കൽ വിദഗ്ദ്ധ അവലോകനവും വഴി ഗുണനിലവാരം നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു.
വാണിജ്യപരമായി തയ്യാറാണ്
ഷായിപ്പിന്റെ ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് EHR കാറ്റലോഗ് ലൈസൻസുള്ളതും, തിരിച്ചറിയൽ നീക്കം ചെയ്തതും, ഇന്ന് ഡാറ്റാബ്രിക്സ് മാർക്കറ്റ്പ്ലേസ് വഴി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാനോ ആക്സസ് ചെയ്യാനോ തയ്യാറാണ്.
പൂർണ്ണ ജീവിതചക്ര പിന്തുണ
റോ ഡാറ്റയ്ക്ക് പുറമേ അനോട്ടേഷനും ആവശ്യമുണ്ടോ? Shaip ഒറ്റ പങ്കാളിയിൽ നിന്ന് ഡി-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, ക്ലിനിക്കൽ NER ലേബലിംഗ്, ഡാറ്റ ഓഗ്മെന്റേഷൻ എന്നിവ നൽകുന്നു.
നിങ്ങൾ തിരയുന്നത് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്നില്ലേ?
എല്ലാ ഡാറ്റാ തരങ്ങളിലും പുതിയ ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുന്നു
നിങ്ങളുടെ ഹെൽത്ത് കെയർ പരിശീലന ഡാറ്റ ശേഖരണ ആശങ്കകൾ ഉപേക്ഷിക്കാൻ ഇപ്പോൾ ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)
1. AI-യിൽ EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്തിനു വേണ്ടിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
രോഗ പ്രവചനം, ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ, വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ചികിത്സകൾ എന്നിവയ്ക്കായി AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
2. AI/ML പ്രോജക്ടുകളിൽ EHR ഡാറ്റ എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന പിന്തുണ, രോഗ പ്രവചനം, വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ചികിത്സാ ആസൂത്രണം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് EHR ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
3. EHR ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയൽ റദ്ദാക്കപ്പെട്ടോ?
അതെ, വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങൾ (PII) നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിനുമായി എല്ലാ EHR ഡാറ്റയും തിരിച്ചറിയൽ നീക്കം ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
4. EHR ഡാറ്റയുടെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
രോഗിയുടെ ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം, മെഡിക്കൽ ചരിത്രം, രോഗനിർണയങ്ങൾ, ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ, ലാബ് പരിശോധനാ ഫലങ്ങൾ, റേഡിയോളജി ചിത്രങ്ങൾ (ഉദാ: സിടി, എംആർഐ, എക്സ്-റേ), കുറിപ്പടികൾ, രോഗപ്രതിരോധ രേഖകൾ തുടങ്ങിയ വിശദാംശങ്ങൾ EHR ഡാറ്റയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
5. ഡാറ്റ HIPAA-യും മറ്റ് നിയന്ത്രണങ്ങളും പാലിക്കുന്നുണ്ടോ?
അതെ, സുരക്ഷിതവും ധാർമ്മികവുമായ ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റ HIPAA, GDPR, മറ്റ് ആഗോള സ്വകാര്യതാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ എന്നിവ പാലിക്കുന്നു.
6. EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, നിർദ്ദിഷ്ട മെഡിക്കൽ സ്പെഷ്യാലിറ്റികൾ, പ്രദേശങ്ങൾ, രോഗികളുടെ ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രം അല്ലെങ്കിൽ പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും.
7. എന്റെ AI മോഡലുകളിൽ ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, AI, ML വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫോർമാറ്റുകളിലാണ് (ഉദാ. JSON, CSV) നൽകിയിരിക്കുന്നത്.
8. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം എങ്ങനെയാണ് ഉറപ്പാക്കുന്നത്?
കൃത്യത, സ്ഥിരത, വിശ്വാസ്യത എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റ കർശനമായ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾക്കും വിധേയമാകുന്നു.
9. EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ വില എത്രയാണ്?
ഡാറ്റയുടെ അളവ്, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ, പ്രോജക്റ്റ് വ്യാപ്തി തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും ചെലവുകൾ. മികച്ച ഉദ്ധരണി ലഭിക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾ സഹിതം "ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക" ഫോം പൂരിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു.
10. EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഡെലിവറി സമയക്രമങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
പ്രോജക്റ്റ് വലുപ്പത്തെയും സങ്കീർണ്ണതയെയും ആശ്രയിച്ച് ഡെലിവറി സമയക്രമങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ സമ്മതിച്ച സമയപരിധി പാലിക്കുന്നതിനാണ് അവ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
11. EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI പരിഹാരങ്ങൾ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും?
EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ AI സിസ്റ്റങ്ങളെ മികച്ച ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ്, പ്രവചനാത്മക ഉൾക്കാഴ്ചകൾ, വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ചികിത്സ എന്നിവ നൽകുന്നതിനും, രോഗികളുടെ ഫലങ്ങളും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ കാര്യക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
12. എനിക്ക് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലഭിക്കുമോ?
അതെ, സ്പെഷ്യാലിറ്റി, പ്രായപരിധി, ഭൂമിശാസ്ത്രം അല്ലെങ്കിൽ പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള EHR ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ Shaip വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
13. ഒരു EHR ഡാറ്റാസെറ്റും EMR ഡാറ്റാസെറ്റും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകളിൽ (EMR-കൾ) ഒരൊറ്റ ദാതാവിൽ നിന്നുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു; ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ (EHR-കൾ) ഒന്നിലധികം ദാതാക്കൾ, ക്രമീകരണങ്ങൾ, സമയ കാലയളവുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം പൂർണ്ണ പരിചരണ യാത്രയെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ AI പരിശീലന ആവശ്യകതകൾക്കായി മൾട്ടി-പ്രൊവൈഡർ രേഖാംശ റെക്കോർഡുകൾ ലഭ്യമായ EHR, EMR ഡാറ്റാസെറ്റ് വകഭേദങ്ങൾ Shaip നൽകുന്നു.
14. EHR ഡാറ്റ എങ്ങനെയാണ് തിരിച്ചറിയൽ ഇല്ലാതാക്കുന്നത്?
HIPAA പ്രൈവസി റൂൾ സേഫ് ഹാർബർ രീതി ഉപയോഗിച്ച് എല്ലാ റെക്കോർഡുകളും ഡി-ഐഡന്റിറ്റി ചെയ്യുന്നു - പേര്, ജനനത്തീയതി, വിലാസം, മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡ് നമ്പറുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ 18 PHI ഐഡന്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റിനുള്ളിലെ റെക്കോർഡ് ലിങ്കേജിനായി അജ്ഞാതമാക്കിയ MRN ഫീൽഡ് നിലനിർത്തുന്നു, ഇത് വീണ്ടും തിരിച്ചറിയൽ അപകടസാധ്യതയില്ലാതെ രേഖാംശ വിശകലനം അനുവദിക്കുന്നു.
