适用于 AI 和 ML 项目的电子健康记录 (EHR) 数据集

现成的电子健康记录 (EHR) 数据集可快速启动您的医疗保健 AI 项目。

电子健康记录 (Ehr) 数据

插入您今天丢失的医疗数据

为您的医疗保健 AI 找到正确的电子健康记录 (EHR) 数据

使用一流的训练数据改进您的机器学习模型。 电子健康记录或 EHR 是包含患者病史、诊断、处方、治疗计划、疫苗接种或免疫接种日期、过敏、放射学图像(CT 扫描、MRI、X 射线)和实验室测试等的医疗记录。 我们现成的数据目录使您可以轻松获得值得信赖的医疗培训数据。

现成的电子健康记录 (EHR):

  • 5.1 个专业的 31 万个以上记录和医生音频文件
  • 用于训练临床 NLP 和其他 Document AI 模型的真实世界黄金标准病历
  • 元数据信息,例如 MRN(匿名)、入院日期、出院日期、住院天数、性别、患者类别、付款人、财务类别、状态、出院处置、年龄、DRG、DRG 描述、$ 报销、AMLOS、GMLOS、风险死亡率、疾病严重程度、石斑鱼、医院邮政编码等。
  • 来自美国各州和地区的医疗记录 - 东北 (46%)、南部 (9%)、中西部 (3%)、西部 (28%)、其他 (14%)
  • 属于所有患者类别的医疗记录 - 住院、门诊(临床、康复、经常性、外科日间护理)、急诊。
  • 属于所有患者年龄组的医疗记录 <10 岁 (7.9%)、11-20 岁 (5.7%)、21-30 岁 (10.9%)、31-40 岁 (11.7%)、41-50 岁 (10.4%) )、51-60 岁 (13.8%)、61-70 岁 (16.1%)、71-80 岁 (13.3%)、81-90 岁 (7.8%)、90 岁以上 (2.4%)
  • 患者性别比例为 46%(男性)和 54%(女性)
  • 遵守 HIPAA 的安全港指南的 PII 编辑文档
按位置划分的 EHR 数据
地理位置文本文档
东北4,473,573
南部1,801,716
中西部781,701
西部1,509,109
按主要诊断类别划分的 EHR 数据
按主要诊断类别划分的 EHR 数据文本文档
循环系统589,730
传染病和寄生虫病559,244
呼吸系统561,983
肌肉骨骼系统和结缔组织329,344
消化系统
346,369
神经系统
316,243
精神疾病和障碍
282,501
肾脏和泌尿道
209,561
怀孕、分娩和产褥期
165,303
新生儿和其他新生儿疾病起源于围产期
163,605
内分泌、营养和代谢疾病和障碍
142,808
肝胆系统和胰腺
127,172
皮肤、皮下组织和乳房
89,577
药物的伤害、中毒和毒性作用
64,097
血液、造血器官、免疫疾病
48,990
酒精/药物使用和酒精/药物引起的有机精神障碍
48,717
多重重大创伤
27,902
耳鼻喉
22,987
女性生殖系统
17,010
影响健康状况和其他与卫生服务联系的因素
21,294
骨髓增生性疾病和疾病,低分化肿瘤
15,620
人类免疫缺陷病毒感染
12,422
男性生殖系统
9,230

3,549
伯恩斯
444
酒精/药物使用或诱发的精神障碍48,717
                                                                                  与 MDC 合计
4,175,702
使用 3M 等特种石斑鱼的案例(未指定 MDC)
1,619,682
门诊病例(未指定 MDC)
1,980,606
生成未报销的案例(未指定 MDC)
790,697

总计包括所有内容(有和没有 MDC 类别的情况)

8,566,687

我们处理所有类型的数据许可,即文本、音频、视频或图像。 数据集由用于 ML 的医学数据集组成:医师听写数据集、医师临床笔记、医学对话数据集、医学转录数据集、医患对话、医学文本数据、医学图像 - CT 扫描、MRI、超声(收集的基础定制要求) .

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EHR 数据是指患者病史的数字版本,其中包括由医疗专业人员长期维护的治疗、医学检查和其他健康相关信息。

EMR(电子病历)包含在一个提供者办公室收集的标准医疗数据。 EHR(电子健康记录)是一个更广泛的系统,包括 EMR,但也集成了来自不同医疗保健提供者的数据,提供更全面的患者病史。

EHR 数据是由医疗保健专业人员在患者就诊期间通过实验室结果、成像系统和其他诊断工具的数字输入收集的。 然后以电子方式存储在 EHR 系统中。

EHR 数据用于跟踪一段时间内的患者护理、协助医疗保健提供者做出决策、促进计费流程、支持研究以及提高整体患者护理质量和结果。

购买 EHR 数据涉及严格的隐私和监管考虑。 通常,您不能直接购买个人患者记录。 然而,聚合和去识别化的数据集可以从研究组织、数据经纪人或像我们这样的专业医疗数据供应商那里获得,遵循适当的道德和法律准则。