مشين لرننگ لاءِ 22 مفت هيلٿ ڪيئر ڊيٽا سيٽ، AI (2026)

صحت جي سار سنڀال جي تربيتي ڊيٽاسيٽ چار ذريعن مان ايندا آهن: عوامي تحقيق ڪارپورا، لائسنس يافته ڪمرشل ڊيٽاسيٽ، ڪسٽم ڪليڪشن، ۽ مصنوعي نسل. گھڻن منصوبن لاءِ رڪاوٽ اها ناهي ته ڊيٽاسيٽ موجود آهي يا نه پر ڇا ان جو لائسنس ڪمرشل ماڊل ٽريننگ ۽ ان تي تربيت يافته ماڊلز جي ٻيهر ورڇ جي اجازت ڏئي ٿو.

اڄ جي دنيا ۾، صحت جي سار سنڀال مشين لرننگ (ML) جي ذريعي تيزي سان طاقتور ٿي رهي آهي. بيمارين جي اڳڪٿي ڪرڻ کان وٺي تشخيص کي بهتر بڻائڻ تائين، ML صحت جي سار سنڀال جي نتيجن کي تبديل ڪري رهيو آهي. بهرحال، هر ML منصوبو هڪ ڪنڊ سان شروع ٿئي ٿو: مشين لرننگ لاءِ معياري صحت جي سار سنڀال ڊيٽاسيٽ.

هن بلاگ ۾، اسان عام صحت جي سار سنڀال، طبي تصوير، جينومڪس، ۽ اسپتال جهڙن قسمن ۾ مشين لرننگ لاءِ مفت ۽ کليل طبي ڊيٽاسيٽ ۽ صحت جي سار سنڀال جا ڊيٽاسيٽ مرتب ڪيا آهن. ڇا توهان محقق آهيو يا ڊولپر، اهي ڊيٽاسيٽ توهان کي مضبوط ۽ جديد صحت جي سار سنڀال جا ماڊل ٺاهڻ ۾ مدد ڪندا.

صحت جي سار سنڀال ڊيٽا سيٽ ڇا آهن؟

صحت جي سار سنڀال يا طبي ڊيٽا سيٽ صحت سان لاڳاپيل معلومات جو هڪ مجموعو آهي، جهڙوڪ مريض ريڪارڊ، ليبارٽري نتيجا، طبي تصويرون، يا علاج جي تاريخ. اهي مجموعا - اڪثر ڪري صحت جي سار سنڀال ڊيٽا سيٽ يا طبي ڊيٽا سيٽ سڏيا ويندا آهن - تحقيق، عوامي صحت، ۽ ڪلينڪل استعمال لاءِ ٺهيل ڊيٽا ريپوزٽريز ۾ منظم ڪيا ويندا آهن.

اهي ڊيٽاسيٽ بيمارين جي مطالعي، علاج کي بهتر بڻائڻ، ۽ بهتر تشخيص ۽ سنڀال لاءِ AI ماڊلز جهڙا اوزار تيار ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن. ڪيتريون ئي صحت جي سار سنڀال جي ڊيٽاسيٽس ۾ صحت سان لاڳاپيل ڊيٽا جي سڃاڻپ نه ٿيل هوندي آهي، جيڪا يقيني بڻائيندي آهي ته مريض جي رازداري محفوظ آهي جڏهن ته قيمتي تحقيق ۽ تجزيو کي به فعال بڻائي ٿي.

اهي تحقيق کي اڳتي وڌائڻ ۽ مريضن جي نتيجن کي بهتر بڻائڻ ۾ اهم ڪردار ادا ڪن ٿا.

توهان جي مشين لرننگ ماڊل کي تربيت ڏيڻ لاءِ هيلٿ ڪيئر ڊيٽا سيٽن جي اهميت

مريض جي صحت کي سمجهڻ:

ميڊيڪل نوٽ ڊيٽاسيٽ ڊاڪٽرن کي مريض جي صحت جي مڪمل تصوير ڏين ٿا. مثال طور، مريض جي طبي تاريخ، دوائن ۽ طرز زندگي بابت ڊيٽا اڳڪٿي ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو ته ڇا انهن کي دائمي بيماري ٿي سگهي ٿي. اهو ڊاڪٽرن کي شروعاتي قدم کڻڻ ۽ صرف ان مريض لاءِ علاج جو منصوبو ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو.

طبي تحقيق ۾ مدد:

بهتر تشخيص ۽ علاج:

عوامي صحت جي شروعاتن جي مدد ڪرڻ:

ميڊيڪل ۽ لائف سائنسز جي سکيا لاءِ 22 کليل ۽ مفت ڊيٽا سيٽن جي ڳولا ڪريو

عام ۽ عوامي صحت:

• data.gov: آمريڪا تي مبني صحت جي سار سنڀال ڊيٽا تي ڌيان ڏئي ٿو جيڪو آساني سان ڳولهي سگهجي ٿو ڪيترن ئي پيٽرولن کي استعمال ڪندي. ڊيٽا سيٽ آمريڪا ۾ رهندڙ ماڻهن جي خوشحالي کي وڌائڻ لاء ٺهيل آهن؛ جڏهن ته، معلومات تحقيق يا اضافي پبلڪ هيلٿ ڊومينز ۾ ٻين تربيتي سيٽن لاءِ پڻ فائديمند ثابت ٿي سگهي ٿي.
• WHO: پيش ڪري ٿو ڊيٽا سيٽن جو مرڪز عالمي صحت جي ترجيحن جي چوڌاري. پليٽ فارم هڪ صارف-دوست ڳولا فنڪشن کي شامل ڪري ٿو ۽ ڊيٽا سيٽن سان گڏ قيمتي بصيرت مهيا ڪري ٿو هٿ ۾ موضوعن جي جامع سمجھ لاءِ.
• Re3Data: ڊيٽا پيش ڪري ٿو 2,000 کان وڌيڪ تحقيقي مضمونن کي ڪيترن ئي وسيع علائقن ۾ ورهايو ويو آهي. جڏهن ته سڀئي ڊيٽا سيٽ آزاد طور تي پهچ وارا نه آهن، پليٽ فارم واضح طور تي ڍانچي کي ظاهر ڪري ٿو ۽ فڪٽرن جي بنياد تي آسان ڳولڻ جي اجازت ڏئي ٿو جهڙوڪ فيس، رڪنيت جي گهرج، ۽ ڪاپي رائيٽ جي پابنديون.
• انساني موت جي ڊيٽابيس 35 قومن جي موت جي شرح، آبادي جي انگن اکرن، ۽ مختلف صحت ۽ ڊيموگرافڪ انگن اکرن تي ڊيٽا تائين رسائي فراهم ڪري ٿي.
• CHDS: چائلڊ هيلٿ اينڊ ڊولپمينٽ اسٽڊيز ڊيٽا سيٽس جو مقصد مرض ۽ صحت جي بين الاقوامي منتقلي جي تحقيق ڪرڻ آهي. اهو نه رڳو جينومڪ اظهار جي تحقيق لاءِ ڊيٽا سيٽن تي مشتمل آهي پر بيماري ۽ صحت تي سماجي، ماحولياتي ۽ ثقافتي عنصرن جو اثر پڻ.
• مرڪ ماليڪيولر سرگرمي چيلنج: مختلف ماليڪيولن جي مجموعن جي وچ ۾ امڪاني رابطي کي تخليق ڪندي منشيات جي دريافت ۾ مشين لرننگ جي ايپليڪيشن کي فروغ ڏيڻ لاءِ ڊزائين ڪيل ڊيٽا سيٽ پيش ڪري ٿو.
• 1000،XNUMX جينوومس پروجيڪٽ: 2,500 ماڻهن جي 26 مختلف آبادين جي ڊيٽا کي ترتيب ڏيڻ تي مشتمل آهي، ان کي سڀني کان وڏي جينوم ريپوزٽريز مان هڪ آهي. هي بين الاقوامي تعاون AWS ذريعي پهچائي سگھجي ٿو. (ياد رهي ته گرانٽس جينوم منصوبن لاءِ موجود آهن.)

لائف سائنسز، هيلٿ ڪيئر ۽ دوائن لاءِ طبي تصويري ڊيٽاسيٽس:

• اوپن نيورو: هڪ آزاد ۽ کليل پليٽ فارم جي طور تي، OpenNeuro طبي تصويرن جي وڏين صفن کي شيئر ڪري ٿو، بشمول MRI، MEG، EEG، iEEG، ECoG، ASL، ۽ PET ڊيٽا. 563 طبي ڊيٽا سيٽن سان گڏ 19,187 شرڪت ڪندڙن کي، اهو تحقيق ڪندڙن ۽ صحت جي سار سنڀار جي ماهرن لاء هڪ انمول وسيلو طور ڪم ڪري ٿو.
• رڻ: اوپن Access Series of Imaging Studies (OASIS) مان نڪرندڙ، ھي ڊيٽا سيٽ سائنسي ڪميونٽي جي فائدي لاءِ عوام کي مفت ۾ نيورويمنگ ڊيٽا مهيا ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو. اهو 1,098 مضمونن تي مشتمل آهي 2,168 MR سيشنز ۽ 1,608 PET سيشنن ۾، تحقيق ڪندڙن لاءِ معلومات جو خزانو پيش ڪري ٿو.
• Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) دنيا جي محققن پاران گڏ ڪيل ڊيٽا ڏيکاري ٿو جيڪي الزائمر جي بيماري جي ترقي جي وضاحت ڪرڻ لاءِ وقف آهن. ڊيٽا سيٽ ۾ ايم آر آئي ۽ پي اي ٽي تصويرن جو هڪ جامع مجموعو، جينياتي معلومات، سنجيدگي واري ٽيسٽ، ۽ سي ايس ايف ۽ رت جي بائيو مارڪرز شامل آهن، هن پيچيده حالت کي سمجهڻ لاء هڪ گهڻ طرفي طريقي جي سهولت فراهم ڪري ٿي.
• مِمِڪ-III: ICU مريضن جي ڊيٽا جو هڪ جامع ڊيٽابيس، جنهن ۾ تصويري رپورٽون ۽ ڪلينڪل معلومات شامل آهن، MIMIC-III ذريعي موجود آهي. هي غير سڃاڻپ ٿيل وسيلو نازڪ سنڀال جي تحقيق ۽ اڳڪٿي ڪندڙ ماڊلنگ جي حمايت ڪري ٿو.
• چي ايڪسپرٽ: خودڪار سينه جي ايڪس ري تشريح لاءِ، 224,000 کان وڌيڪ سينه جي ايڪس ري تصويرن جو هڪ وسيع ڊيٽا سيٽ چي ايڪسپرٽ پاران غير يقيني ليبلن سان مهيا ڪيو ويو آهي. اهو ريڊيالاجي ريسرچ ۽ بيماري جي ڳولا ۾ اهم ڪردار ادا ڪري ٿو.
• HAM10000: چمڙي جي ڪينسر جي تحقيق ۽ چمڙي جي ڪينسر جي اڳڪٿي کي اڳتي وڌائيندي، HAM10000 رنگدار چمڙي جي زخمن کي ڳولڻ لاءِ 10,000 ڊرماتاسڪوپڪ تصويرون پيش ڪري ٿو.

اسپتال ڊيٽا سيٽ:

• مهيا ڪندڙ ڊيٽا Catalog: پهچ ۽ ڊائون لوڊ جامع مهيا ڪندڙ ڊيٽا سيٽ علائقن ۾ شامل آهن ڊائليسس جون سهولتون، طبي عمل، گهر جي صحت جون خدمتون، اسپتال جي سنڀال، اسپتالون، داخل مريضن جي بحالي، ڊگهي مدت جي سنڀال جون اسپتالون، بحالي جي خدمتن سان نرسنگ گهر، طبيب جي آفيس جي دوري جي قيمت، ۽ سپلائر ڊائريڪٽري.
• صحت جي سار سنڀال جي قيمت ۽ استعمال جو منصوبو (HCUP): هي جامع، ملڪ گير ڊيٽابيس ٺاهي وئي هئي سڃاڻپ، ٽريڪ ڪرڻ، ۽ تجزيو ڪرڻ لاءِ قومي رجحانن جي صحت جي استعمال، رسائي، چارجز، معيار ۽ نتيجن ۾. HCUP جي اندر هر طبي ڊيٽا سيٽ ۾ سڀني مريضن جي رهائش، ايمرجنسي ڊپارٽمينٽ جي دورن، ۽ آمريڪي اسپتالن ۾ ايمبوليٽري سرجري تي سطح جي معلومات شامل آهي، تحقيق ڪندڙن ۽ پاليسي سازن لاء ڊيٽا جي دولت مهيا ڪري ٿي.
• MIMIC نازڪ سنڀال ڊيٽابيس: MIT پاران ڪمپيوٽيشنل فزيالوجي جي مقصدن لاءِ تيار ڪيو ويو، هي کليل طور تي دستياب طبي ڊيٽا سيٽ ۾ 40,000 کان وڌيڪ نازڪ خيال جي مريضن کان غير سڃاڻپ ٿيل صحت ڊيٽا شامل آهن. MIMIC ڊيٽا سيٽ تحقيق ڪندڙن لاءِ هڪ قيمتي وسيلو طور ڪم ڪري ٿو جيڪو نازڪ خيال جو مطالعو ڪري ٿو ۽ نوان ڪمپيوٽيشنل طريقن کي ترقي ڪري ٿو.

ڪينسر ڊيٽا سيٽ:

• CT ميڊيڪل تصويرون: CT تصويري ڊيٽا ۾ رجحانات کي جانچڻ لاءِ متبادل طريقن کي آسان ڪرڻ لاءِ ڊزائين ڪيل، ھي ڊيٽا سيٽ ڪينسر جي مريضن جي CT اسڪين جي خصوصيت رکي ٿو، فڪٽرن تي ڌيان ڏيڻ جھڙوڪ ڪنٽراسٽ، ماڊلٽي، ۽ مريض جي عمر. محقق هن ڊيٽا کي استعمال ڪري سگھن ٿا نئين تصويري ٽيڪنالاجي کي ترقي ڪرڻ ۽ ڪينسر جي تشخيص ۽ علاج ۾ نمونن جو تجزيو ڪرڻ.
• ڪينسر جي رپورٽنگ تي بين الاقوامي تعاون (ICCR): ICCR اندر طبي ڊيٽا سيٽ تيار ڪيا ويا آهن ۽ دنيا ۾ ڪينسر جي رپورٽنگ لاءِ ثبوت تي ٻڌل طريقي کي فروغ ڏيڻ لاءِ مهيا ڪيا ويا آهن. ڪينسر جي رپورٽنگ کي معياري بڻائڻ سان، ICCR جو مقصد ادارن ۽ ملڪن ۾ ڪينسر جي ڊيٽا جي معيار ۽ مقابلي کي بهتر بڻائڻ آهي.
• SEER ڪينسر واقعا: آمريڪي حڪومت پاران مهيا ڪيل، هي ڪينسر ڊيٽا بنيادي ڊيموگرافڪ فرقن جهڙوڪ نسل، جنس، ۽ عمر استعمال ڪندي ورهايل آهي. SEER ڊيٽا سيٽ محققن کي مختلف آبادي جي ذيلي گروپن ۾ ڪينسر جي واقعن ۽ بقا جي شرحن جي تحقيق ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، عوامي صحت جي شروعاتن ۽ تحقيق جي ترجيحن کي آگاهي ڏيڻ.
• ڦڦڙن جي ڪينسر ڊيٽا سيٽ: هي مفت ڊيٽا سيٽ 1995 کان وٺي ڦڦڙن جي ڪينسر جي ڪيسن تي معلومات جي خاصيت رکي ٿو. محقق هن ڊيٽا کي ڦڦڙن جي ڪينسر جي واقعن، علاج، ۽ نتيجن ۾ ڊگهي مدت جي رجحانات جي مطالعي لاء استعمال ڪري سگھن ٿا، انهي سان گڏ نوان تشخيص ۽ پروگنوسٽڪ اوزار تيار ڪرڻ لاء.

صحت جي سار سنڀار جي ڊيٽا لاءِ اضافي وسيلا:

• ڪانگ: A Versatile Dataset Repository - Kaggle هڪ شاندار پليٽ فارم رهي ٿو ڊيٽا سيٽن جي وسيع صف لاءِ، نه صرف صحت جي شعبي تائين محدود. مثالي انهن لاءِ جيڪي مختلف مضمونن ۾ برانچ ڪن ٿا يا ماڊل ٽريننگ لاءِ متنوع ڊيٽا سيٽن جي ضرورت آهي، ڪيگل هڪ وڃڻ وارو وسيلو آهي.
• سبريٽڊ: A Community-Driven Treasure Trove - صحيح ذيلي ترميمي بحث کليل ڊيٽا سيٽن لاءِ سون جي منڊي ٿي سگهي ٿي. خاص يا مخصوص سوالن لاءِ جن کي عوامي ڊيٽا سيٽن طرفان نه ٻڌايو ويو آهي، ريڊ ايڊٽ ڪميونٽي شايد جواب رکي ٿي.

اوپن رسائي ڊيٽا پليٽ فارمن جا فائدا ۽ نقصان

اوپن رسائي ڊيٽا پليٽ فارم محققن لاءِ قيمتي وسيلا فراهم ڪن ٿا، جدت کي فروغ ڏين ٿا، تعاون ڪن ٿا، ۽ صحت جي سار سنڀال جي ڊيٽا تائين قيمت-مؤثر رسائي ڏين ٿا. بهرحال، ڊيٽا جي معيار جا مسئلا، رازداري جا خدشا، ۽ ٽيڪنيڪل رڪاوٽون جهڙا چئلينج انهن جي اثرائتي کي محدود ڪري سگهن ٿا. صحت جي سار سنڀال جي تحقيق ۾ ترقي کي هلائڻ ۾ انهن جي صلاحيت کي وڌائڻ لاءِ انهن فائدن ۽ نقصانن کي متوازن ڪرڻ ضروري آهي.

عوامي، لائسنس يافته، ڪسٽم ۽ مصنوعي جي وچ ۾ ڪيئن چونڊ ڪجي

ميڊيڪل ڊيٽا سيٽس ۾ ڊيٽا جي معيار ۽ سيڪيورٽي

طبي ڊيٽا سيٽن سان ڪم ڪرڻ وقت ڊيٽا جي معيار ۽ سيڪيورٽي جي اعليٰ معيارن کي برقرار رکڻ تمام ضروري آهي. ڊيٽا جي معيار کي يقيني بڻائڻ ۾ غلطين ۽ عدم مطابقتن کي ختم ڪرڻ لاءِ سخت تصديق ۽ صفائي جا عمل شامل آهن، جيڪي قابل اعتماد تحقيقي نتيجا پيدا ڪرڻ لاءِ ضروري آهن. سيڪيورٽي جي محاذ تي، حساس صحت جي معلومات جي حفاظت لاءِ مضبوط قدم جهڙوڪ انڪرپشن، رسائي ڪنٽرول، ۽ محفوظ اسٽوريج اهم آهن.

ڊيٽا سيٽس جي سڃاڻپ ختم ڪرڻ هڪ اهم عمل آهي، جيڪو محققن کي مريضن جي رازداري کي محفوظ رکندي تجزياتي لاءِ سڃاڻپ ختم ٿيل صحت ڊيٽا استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. بايو ميڊيڪل سيمينٽڪ انڊيڪسنگ جهڙيون جديد ٽيڪنالاجيون طبي ڊيٽا سيٽس جي استعمال ۽ درستگي کي وڌيڪ وڌائين ٿيون، لاڳاپيل معلومات کي منظم ڪرڻ ۽ حاصل ڪرڻ کي آسان بڻائين ٿيون. ڊيٽا جي معيار ۽ سيڪيورٽي ٻنهي کي ترجيح ڏيندي، صحت جي سار سنڀال ادارا اعتماد کي فروغ ڏئي سگهن ٿا، تعميل جي حمايت ڪري سگهن ٿا، ۽ تحقيق ۽ جدت لاءِ طبي ڊيٽا سيٽس جي محفوظ ۽ اثرائتي استعمال کي فعال بڻائي سگهن ٿا.

شيپ جي پريميئم سان پنهنجي صحت جي سار سنڀار AI منصوبن کي تيز ڪريو، استعمال لاءِ تيار ميڊيڪل ڊيٽا سيٽ