اي آءِ ۽ ايم ايل منصوبن لاءِ ڊي-آئنڊيٽيڊنٽائيفائيڊ اليڪٽرانڪ هيلٿ ريڪارڊ (اي ايڇ آر) ڊيٽا سيٽس
تجارتي طور تي لائسنس يافته، HIPAA-مطابق اليڪٽرانڪ هيلٿ رڪارڊ ڊيٽا - ڪلينڪل AI، NLP، ۽ اڳڪٿي ڪندڙ ماڊلنگ لاءِ تيار.
EHR ڊيٽا ڇا آهي ۽ اهو AI لاءِ ڇو اهم آهي؟
اليڪٽرانڪ هيلٿ ريڪارڊ (EHRs) طول بلد، ڊجيٽل مريضن جا رڪارڊ آهن جيڪي صحت جي سار سنڀال فراهم ڪندڙن پاران مڪمل سنڀال جي تسلسل ۾ برقرار رکيا ويندا آهن - اسپتالون، ٻاهرين مريضن جا ڪلينڪ، ماهر مشقون، ۽ ليبارٽريون. اليڪٽرانڪ ميڊيڪل ريڪارڊ (EMRs) جي برعڪس، جيڪي سنگل فراهم ڪندڙ سنيپ شاٽ آهن، EHR ڊيٽا مڪمل مريض جي سفر کي پکڙيل آهي، ڪيترن ئي صحت جي سار سنڀال جي سيٽنگن ۾ رابطي کي پڪڙيندي.
شيپ جو غير سڃاڻپ ٿيل EHR ڊيٽا ڪيٽلاگ ٻنهي کي ڍڪي ٿو - توهان جي ٽيم کي صحت جي سار سنڀال AI ترقي جي مڪمل اسپيڪٽرم لاءِ هڪ واحد، تعميل لاءِ تيار ذريعو ڏئي ٿو.
EHR ڊيٽاسيٽس ۾ AI ترقي لاءِ ٻه اهم ڊيٽا قسم شامل آهن: منظم ڊيٽا (ڊيموگرافڪس، ICD-10 تشخيص ڪوڊ، DRG ڪوڊ، دوائن جي فهرست، ليبارٽري قدر، اهم نشانيون) ۽ غير منظم ڊيٽا (ڪلينڪل نوٽس، ڊسچارج خلاصا، ريڊيالاجي رپورٽون، طبيب جي ڊڪٽيشن). EHR معلومات جو تقريباً 80٪ غير منظم آهي، جيڪو ان کي ڪلينڪل NLP ماڊل ٽريننگ لاءِ بنيادي ايندھن بڻائي ٿو.
ڳولھيو صحيح اليڪٽرانڪ صحت رڪارڊ (EHR) ڊيٽا پنھنجي صحت جي سار سنڀار AI لاءِ
بهترين-ان-ڪلاس ٽريننگ ڊيٽا سان پنهنجي مشين لرننگ ماڊلز کي بهتر بڻايو. شيپ تجارتي طور تي دستياب، ڊي-آئيڊنٽيڊ اليڪٽرانڪ هيلٿ ريڪارڊ (EHR) ڊيٽاسيٽ پيش ڪري ٿو جيڪو خاص طور تي AI ۽ مشين لرننگ ٽيمن لاءِ ٺهيل آهي. اسان جو آف-دي-شيلف EHR ڊيٽا ڪيٽلاگ 20+ طبي خاصيتن ۾ منظم، تحقيق لاءِ تيار مريضن جا رڪارڊ فراهم ڪري ٿو - تشخيص، نسخا، ليبارٽري نتيجا، ريڊيالاجي رپورٽون، حفاظتي اميگريشن جي تاريخ، ۽ ڪلينڪل نوٽس کي ڍڪيندي - سڀ HIPAA سيف هاربر ۽ GDPR معيارن جي تحت مڪمل طور تي ڊي-آئيڊنٽيڊ.
ڇا توهان ڪلينڪل فيصلي جي سپورٽ سسٽم ٺاهي رهيا آهيو، طبي نوٽس تي NLP ماڊلز کي تربيت ڏئي رهيا آهيو، بيماري جي اڳڪٿي الگورتھم ٺاهي رهيا آهيو، يا صحت جي سار سنڀال جي خودڪار اوزارن کي طاقت ڏئي رهيا آهيو، Shaip جا EHR ڊيٽاسيٽ توهان کي توهان جي AI پروجيڪٽ جي گهرج جي کوٽائي، تنوع، ۽ تعميل جي ضمانت ڏين ٿا. فوري لائسنسنگ، ڪسٽم ڪوهورٽ چونڊ، يا نموني ڊائون لوڊ لاءِ دستياب آهي.
آف دي شيلف اليڪٽرانڪ هيلٿ رڪارڊس (EHR):
- 5.1M + ريڪارڊ ۽ طبيب آڊيو فائلون 31 خاصيتن ۾
- ڪلينڪل اين ايل پي ۽ ٻين دستاويزن AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ حقيقي دنيا جا گولڊ معياري طبي رڪارڊ
- ميٽا ڊيٽا جي معلومات جهڙوڪ MRN (گمنام)، داخلا جي تاريخ، خارج ٿيڻ جي تاريخ، رهڻ جي ڏينهن جي ڊيگهه، جنس، مريض ڪلاس، ادا ڪندڙ، مالي ڪلاس، رياست، خارج ٿيڻ جي نيڪالي، عمر، DRG، DRG تفصيل، $ معاوضي، AMLOS، GMLOS، خطري جو. موت، بيماري جي شدت، گروپر، اسپتال زپ ڪوڊ، وغيره.
- مختلف آمريڪي رياستن ۽ علائقي مان ميڊيڪل رڪارڊ- اتر اوڀر (46٪)، ڏکڻ (9٪)، مڊ ويسٽ (3٪)، اولهه (28٪)، ٻيا (14٪)
- سڀني مريضن جي طبقن سان تعلق رکندڙ ميڊيڪل رڪارڊ شامل آهن- داخل مريض، ٻاهران مريض (ڪلينڪل، بحالي، بار بار، جراحي ڏينهن جي سنڀال)، ايمرجنسي.
- سڀني مريضن جي عمر گروپن سان تعلق رکندڙ ميڊيڪل رڪارڊ <10 سال (7.9٪)، 11-20 سال (5.7٪)، 21-30 سال (10.9٪)، 31-40 سال (11.7٪)، 41-50 سال (10.4٪) )، 51-60 سال (13.8٪)، 61-70 سال (16.1٪)، 71-80 سال (13.3٪)، 81-90 سال (7.8٪)، 90+ سال (2.4٪)
- مريض جي صنف جو تناسب 46٪ (مرد) ۽ 54٪ (عورت)
- HIPAA سان مطابقت ۾ محفوظ هاربر گائيڊ لائنن تي عمل ڪندي PII ترميم ٿيل دستاويز
| مقام | متن جو دستاويز |
|---|---|
| اتر اوڀر | 4,473,573 |
| ڏکڻ | 1,801,716 |
| وچ ويسٽ | 781,701 |
| اولهه | 1,509,109 |
| مکيه تشخيص جو درجو | متن جو دستاويز |
|---|---|
| شراب/ دوا جو استعمال ۽ الڪوحل/ منشيات جو استعمال نامياتي ذهني خرابيون | 48,717 |
| ڪُل سميت هر شيءِ (ڪيسز سان گڏ ۽ بغير ايم ڊي سي ڪيٽيگري) | 8,566,687 |
| بنا معاوضي جا ڪيس ٺاهيا ويا (MDC بيان ٿيل نه آهي) | 790,697 |
| ٻاھرين مريضن جا ڪيس (MDC بيان ٿيل نه آھي) | 1,980,606 |
| خاص گروپر استعمال ڪندي ڪيس جهڙوڪ 3M (MDC بيان ٿيل نه آهي) | 1,619,682 |
| MDC سان گڏ ڪل | 4,175,702 |
| شراب/ منشيات جو استعمال يا متاثر ٿيل ذهني خرابيون | 48,717 |
| برنس | 444 |
| اک | 3,549 |
| مرد جي توليدي نظام | 9,230 |
| انساني اميونوڊفيسيسي وائرس انفيڪشن | 12,422 |
| Myeloproliferative Diseases & Disorders, Poorly Differentiated Neoplasms | 15,620 |
| صحت جي صورتحال کي متاثر ڪندڙ عنصر ۽ صحت جي خدمتن سان ٻيا رابطا | 21,294 |
| عورت جي توليدي نظام | 17,010 |
| ڪن، نڪ، وات ۽ گلا | 22,987 |
| ڪيترائي اهم صدمو | 27,902 |
| گردش سسٽم | 589,730 |
| رت، رت ٺاهڻ وارا عضوا ۽ مدافعتي خرابيون | 48,990 |
| زخم، زهر ۽ دوائن جا زهريلا اثر | 64,097 |
| چمڙي، هيٺيون ٽشو ۽ سينو | 89,577 |
| Hepatobiliary System & Pancreas | 127,172 |
| اينڊوڪرين، غذائي ۽ ميٽابولڪ بيماريون ۽ خرابيون | 142,808 |
| نوان ڄاول ٻار ۽ ٻيا نوان ٻار جن جي حالت پيدائش واري دور ۾ پيدا ٿئي ٿي | 163,605 |
| حمل، ولادت ۽ پيروپيريم | 165,303 |
| گردڪ ۽ پيشاب جي نالي | 209,561 |
| ذهني بيماريون ۽ خرابيون | 282,501 |
| نروس نظام | 316,243 |
| هاضمي جو سرشتو | 346,369 |
| Musculoskeletal System & Connective Tissue | 329,344 |
| تنفس جو نظام | 561,983 |
| متعدي ۽ پرازيتي بيماريون | 559,244 |
اسان سڀني قسمن جي ڊيٽا لائسنسنگ سان ڊيل ڪندا آهيون، يعني ٽيڪسٽ، آڊيو، وڊيو، يا تصوير. ڊيٽا سيٽس ML لاءِ ميڊيڪل ڊيٽا سيٽن تي مشتمل آهن: فزيڪل ڊڪٽيشن ڊيٽا سيٽ، فزيشين ڪلينڪل نوٽس، ميڊيڪل ڪنورسيشن ڊيٽا سيٽ، ميڊيڪل ٽرانسپشن ڊيٽا سيٽ، ڊاڪٽر-مريض جي ڳالهه ٻولهه، ميڊيڪل ٽيڪسٽ ڊيٽا، ميڊيڪل تصويرون - سي ٽي اسڪين، ايم آر آئي، الٽرا سائونڊ (گڏيل بنيادن تي ڪسٽم گهرجن) .
AI/ML ۾ EHR ڊيٽاسيٽس جون حقيقي دنيا جون ايپليڪيشنون
- مرض جي اڳڪٿي ۽ تشخيص: ذيابيطس، ڪينسر، ۽ دل جي بيمارين جهڙين بيمارين جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ AI ماڊلز کي تربيت ڏيو.
- ڪلينڪل فيصلي جي حمايت: ماڊلز کي سطحي تشخيص جي سفارشن، دوا جي رابطي کي نشانو بڻائڻ، ۽ منظم EHR ڊيٽا استعمال ڪندي علاج جي منصوبابندي ۾ مدد ڪرڻ جي تربيت ڏيو.
- ذاتي دوائون: ذاتي علاج جي منصوبن جي سفارش ڪرڻ لاءِ ڊيموگرافڪ ۽ تشخيصي ڊيٽا استعمال ڪريو.
- صحت جي سنڀال خودڪار: EHR ڊيٽاسيٽس تي تربيت يافته NLP-طاقتور اوزارن سان اپائنٽمينٽ شيڊولنگ يا بلنگ جهڙن انتظامي ڪمن کي خودڪار بڻايو.
- اڳڪٿي ڪندڙ صحت جي سار سنڀال جي ماڊلنگ - ڊگھائي مريضن جي رڪارڊ، ڊي آر جي ڪوڊ، ۽ بيماري جي شدت جي اسڪور استعمال ڪندي خطري جي سطح بندي ۽ بيماري جي اڳڪٿي جا ماڊل ٺاهيو.
- حقيقي دنيا جا ثبوت (RWE) مطالعو - مريضن جي گروپن ۾ EHR نتيجن جي ڊيٽا جو تجزيو ڪندي پوسٽ مارڪيٽ ثبوت ۽ فارماسڪووجيلنس بصيرت پيدا ڪريو.
- ڪلينڪل نوٽس لاءِ اين ايل پي — اينوٽيڊ EHR ٽريننگ ڊيٽا استعمال ڪندي غير منظم طبي نوٽس ۽ ڊسچارج خلاصن مان ادارا، حالتون، ۽ طريقا ڪڍو.
EHR ڊيٽاسيٽس لاءِ شيپ ڇو چونڊيو؟
ماهر افرادي قوت
ماهر پيشيور صحيح ۽ اعليٰ معيار جي ڊيٽا جي تشريح کي يقيني بڻائين ٿا.
تنظيمي تعميل
HIPAA ۽ GDPR جي پيروي ڪندڙ مڪمل طور تي سڃاڻپ نه ٿيل ڊيٽاسيٽ.
مقابلي جي قيمت
معيار سان سمجهوتو ڪرڻ کانسواءِ قيمتي اثرائتي حل فراهم ڪيا ويا.
تعصب کان پاڪ ڊيٽا
سخت پروٽوڪول تعصب کي ختم ڪن ٿا، قابل اعتماد AI نتيجن کي يقيني بڻائين ٿا.
تيز ۽ درست
سڌريل عمل متنوع، اعليٰ معيار جي ڊيٽا جي تيز ترسيل کي يقيني بڻائين ٿا.
دستيابي ۽ پهچائڻ
هاء نيٽ ورڪ اپ وقت ۽ ڊيٽا، خدمتون ۽ حل جي وقت تي پهچائڻ.
پيماني تي ثابت ٿيو
گوگل ۽ معروف صحت جي مصنوعي ذهانت ڪمپنين پاران قابل اعتماد. 6 سگما بليڪ بيلٽ عملن ۽ طبي ماهرن جي جائزي ذريعي معيار کي ڪنٽرول ڪيو ويو آهي.
تجارتي طور تي تيار
شيپ جو آف دي شيلف EHR ڪيٽلاگ لائسنس يافته، سڃاڻپ کان خالي، ۽ اڄ ڊيٽا برڪس مارڪيٽ پلیس ذريعي ڊائون لوڊ يا رسائي لاءِ تيار آهي.
مڪمل زندگي جي چڪر جي حمايت
ڇا خام ڊيٽا جي مٿان تشريح جي ضرورت آهي؟ شيپ هڪ پارٽنر کان ڊي-آئينٽيفڪيشن، ڪلينڪل اين اي آر ليبلنگ، ۽ ڊيٽا واڌ فراهم ڪري ٿو.
نه ڳولي سگهين ٿو جيڪو توهان ڳولي رهيا آهيو؟
نيون آف دي شيلف طبي ڊيٽا سيٽ سڀني ڊيٽا جي قسمن ۾ گڏ ڪيا پيا وڃن
ھاڻي اسان سان رابطو ڪريو پنھنجي صحت جي سار سنڀار جي تربيت واري ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي پريشانين کي ڇڏڻ لاءِ
اڪثر پڇيا ويا سوال (سوالات)
1. AI ۾ EHR ڊيٽاسيٽس ڇا لاءِ استعمال ٿين ٿا؟
EHR ڊيٽاسيٽس کي بيماري جي اڳڪٿي، ڪلينڪل فيصلي سازي، ۽ ذاتي علاج لاءِ AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي.
2. AI/ML منصوبن ۾ EHR ڊيٽا ڪيئن استعمال ٿيندو آهي؟
EHR ڊيٽا کي ڪلينڪل فيصلي جي مدد، بيماري جي اڳڪٿي، ذاتي علاج جي منصوبابندي، ۽ صحت جي سار سنڀال جي خودڪار لاءِ AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي.
3. ڇا EHR ڊيٽا جي سڃاڻپ ختم ڪئي وئي آهي؟
ها، ذاتي طور تي سڃاڻپ ڪندڙ معلومات (PII) کي هٽائڻ ۽ رازداري جي ضابطن جي تعميل لاءِ سڀ EHR ڊيٽا کي ختم ڪيو ويو آهي.
4. EHR ڊيٽا جا اهم جزا ڪهڙا آهن؟
EHR ڊيٽا ۾ مريضن جي ڊيموگرافڪ، طبي تاريخ، تشخيص، علاج جا منصوبا، ليبارٽري ٽيسٽ جا نتيجا، ريڊيالاجي تصويرون (مثال طور، سي ٽي، ايم آر آءِ، ايڪس ري)، نسخا، ۽ حفاظتي ٽڪا رڪارڊ شامل آهن.
5. ڇا ڊيٽا HIPAA ۽ ٻين ضابطن جي تعميل ڪري ٿو؟
ها، ڊيٽا محفوظ ۽ اخلاقي استعمال کي يقيني بڻائڻ لاءِ HIPAA، GDPR، ۽ ٻين عالمي رازداري معيارن تي عمل ڪري ٿو.
6. ڇا EHR ڊيٽاسيٽس کي ترتيب ڏئي سگهجي ٿو؟
ها، ڊيٽاسيٽ مخصوص طبي خاصيتن، علائقن، مريضن جي آبادي، يا منصوبي جي گهرجن جي بنياد تي ترتيب ڏئي سگهجن ٿا.
7. ڇا ڊيٽا منهنجي AI ماڊلز ۾ ضم ٿي سگهي ٿو؟
ها، ڊيٽاسيٽ معياري فارميٽ ۾ مهيا ڪيا ويا آهن (مثال طور، JSON، CSV) AI ۽ ML ورڪ فلو ۾ آسان انضمام لاءِ.
8. ڊيٽا جي معيار کي ڪيئن يقيني بڻايو ويندو آهي؟
ڊيٽا جي درستگي، تسلسل، ۽ اعتبار کي يقيني بڻائڻ لاءِ سخت تصديق ۽ معيار جي چڪاس ڪئي ويندي آهي.
9. EHR ڊيٽاسيٽس جي قيمت ڇا آهي؟
قيمتون ڊيٽا جي مقدار، ڪسٽمائيزيشن، ۽ منصوبي جي دائري جهڙن عنصرن تي منحصر آهن. اسان جي درخواست آهي ته توهان بهترين اقتباس حاصل ڪرڻ لاءِ پنهنجي گهرجن سان گڏ "اسان سان رابطو ڪريو" فارم ڀريو.
10. EHR ڊيٽاسيٽس لاءِ پهچائڻ جون ٽائم لائنون ڇا آهن؟
پهچائڻ جون ٽائم لائنون منصوبي جي سائيز ۽ پيچيدگي جي بنياد تي مختلف هونديون آهن پر انهن کي متفق ٿيل آخري تاريخن کي پورو ڪرڻ لاءِ ٺاهيو ويو آهي.
11. EHR ڊيٽاسيٽ صحت جي سار سنڀال جي AI حلن کي ڪيئن بهتر بڻائي سگهن ٿا؟
EHR ڊيٽاسيٽس AI سسٽم کي بهتر تشخيص، اڳڪٿي ڪندڙ بصيرت، ۽ ذاتي علاج مهيا ڪرڻ، مريضن جي نتيجن ۽ صحت جي سار سنڀال جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ جي قابل بڻائين ٿا.
12. ڇا مان ڪسٽمائيز EHR ڊيٽاسيٽ حاصل ڪري سگهان ٿو؟
ها، شيپ خاص، عمر گروپ، جاگرافيائي، يا منصوبي جي گهرجن جي بنياد تي تيار ڪيل EHR ڊيٽاسيٽ پيش ڪري ٿو.
13. EHR ڊيٽاسيٽ ۽ EMR ڊيٽاسيٽ ۾ ڇا فرق آهي؟
اليڪٽرانڪ ميڊيڪل ريڪارڊ (EMRs) ۾ هڪ واحد فراهم ڪندڙ کان ڪلينڪل ڊيٽا شامل آهي؛ اليڪٽرانڪ هيلٿ ريڪارڊ (EHRs) ڪيترن ئي فراهم ڪندڙن، سيٽنگن، ۽ وقت جي عرصي ۾ مڪمل سنڀال جي سفر کي پکڙيل آهن. شيپ EHR ۽ EMR ڊيٽاسيٽ ٻنهي قسمن کي فراهم ڪري ٿو، پيچيده AI تربيت جي گهرجن لاءِ ملٽي فراهم ڪندڙ طول بلد رڪارڊ موجود آهن.
14. EHR ڊيٽا جي سڃاڻپ ڪيئن ختم ڪئي ويندي آهي؟
سڀني رڪارڊن کي HIPAA پرائيويسي رول سيف هاربر طريقو استعمال ڪندي سڃاڻپ کان خالي ڪيو ويو آهي - سڀني 18 PHI سڃاڻپ ڪندڙن کي هٽائي ڇڏيو ويو آهي جنهن ۾ نالو، پيدائش جي تاريخ، پتو، ۽ طبي رڪارڊ نمبر شامل آهن. گمنام MRN فيلڊ کي ڊيٽا سيٽ اندر رڪارڊ لنڪيج لاءِ برقرار رکيو ويو آهي، جيڪو ٻيهر سڃاڻپ جي خطري کان سواءِ طول بلد تجزيي جي اجازت ڏئي ٿو.
