Seti Bora za Huduma za Afya za Open Source kwa Miradi ya Kujifunza kwa Mashine

• Mfumo wa huduma ya afya duniani hutoa kiasi kikubwa cha data ya matibabu kila siku, ambayo ina uwezo wa kutumika kwa programu za kujifunza mashine. Katika tasnia zote, data inachukuliwa kuwa mali ya thamani inayowezesha makampuni kupata ushindani, na sekta ya afya sio tofauti.

Makala haya yatashughulikia kwa ufupi vikwazo vinavyojitokeza wakati wa kushughulikia data ya matibabu na kutoa muhtasari wa hifadhidata za huduma za afya zinazoweza kufikiwa na umma.

Umuhimu wa Hifadhidata za Huduma ya Afya

Seti za data za afya ni mkusanyo wa maelezo ya mgonjwa, kama vile rekodi za matibabu, uchunguzi, matibabu, data ya kijeni na maelezo ya mtindo wa maisha. Wao ni muhimu sana katika dunia ya leo, ambapo AI hutumiwa zaidi na zaidi. Hii ndio sababu:

Kuelewa Afya ya Mgonjwa:

Hifadhidata za huduma za afya huwapa madaktari picha kamili ya afya ya mgonjwa. Kwa mfano, data kuhusu historia ya matibabu ya mgonjwa, dawa na mtindo wa maisha inaweza kusaidia kutabiri kama anaweza kupata ugonjwa sugu. Hii huwaruhusu madaktari kuingilia mapema na kufanya mpango wa matibabu kwa mgonjwa huyo tu.

Msaada wa Utafiti wa Matibabu:

Kwa kusoma hifadhidata za afya, watafiti wa matibabu wanaweza kuangalia jinsi wagonjwa wa saratani wanavyotibiwa na jinsi wanavyopona. Wanaweza kupata matibabu ambayo hufanya kazi vizuri zaidi katika ulimwengu wa kweli. Kwa mfano, kwa kuangalia sampuli za uvimbe kwenye benki za kibayolojia na historia ya matibabu ya wagonjwa, watafiti wanaweza kujifunza jinsi mabadiliko mahususi ya chembe za urithi na protini za saratani zinavyotenda kwa matibabu tofauti. Mbinu hii inayotokana na data husaidia kupata mienendo ambayo husababisha matokeo bora ya mgonjwa.

Utambuzi bora na matibabu:

Madaktari hutumia zana za AI kuangalia hifadhidata za afya na kupata mifumo muhimu. Hii huwasaidia kutambua na kutibu magonjwa vizuri zaidi. Katika radiolojia, AI inaweza kupata matatizo katika scans haraka na kwa usahihi zaidi kuliko binadamu. Hii ina maana kwamba madaktari wanaweza kupata magonjwa mapema na kuanza matibabu sahihi mapema. Ufafanuzi wa picha ya matibabu unaweza kusababisha utambuzi wa haraka na bora, ambao huboresha afya ya mgonjwa.

Kusaidia Mipango ya Afya ya Umma:

Hebu fikiria mji mdogo ambapo wataalam wa afya walitumia hifadhidata kufuatilia mlipuko wa mafua. Waliangalia mifumo na kupata maeneo ambayo yameathiriwa. Kwa data hii, walianza kampeni zilizolengwa za chanjo na kampeni za elimu ya afya. Mbinu hii inayotokana na data ilisaidia kuwa na mafua. Inaonyesha jinsi hifadhidata za huduma za afya zinavyoweza kuongoza na kuboresha mipango ya afya ya umma kikamilifu.

Seti huria za Data za Matibabu za Kujifunza kwa Mashine

Seti za data zilizo wazi ni muhimu kwa muundo wowote wa kujifunza kwa mashine kufanya kazi vizuri. Kujifunza kwa mashine tayari kunatumika katika sayansi ya maisha, huduma ya afya na dawa, na kunaonyesha matokeo mazuri. Inasaidia kutabiri magonjwa na kuelewa jinsi yanavyoenea. Kujifunza kwa mashine pia kunatoa mawazo kuhusu jinsi tunavyoweza kutunza wagonjwa, wazee na watu wasio na afya ipasavyo katika jamii. Bila seti nzuri za data, miundo hii ya kujifunza kwa mashine haingewezekana.

Afya ya Jumla na ya Umma:

• data.gov: Inaangazia data ya huduma ya afya inayoelekezwa Marekani ambayo inaweza kutafutwa kwa urahisi kwa kutumia vigezo vingi. Seti za data zimeundwa ili kuboresha hali njema ya watu wanaoishi Marekani; hata hivyo, maelezo yanaweza pia kuwa ya manufaa kwa seti nyingine za mafunzo katika utafiti au nyanja za ziada za afya ya umma.
• WHO: Hutoa hifadhidata zinazozingatia vipaumbele vya afya duniani. Jukwaa linajumuisha kipengele cha utafutaji kinachofaa mtumiaji na hutoa maarifa muhimu kando ya seti za data kwa ufahamu wa kina wa mada zilizopo.
• Re3Data: Hutoa data inayojumuisha zaidi ya masomo 2,000 ya utafiti yaliyoainishwa katika maeneo kadhaa mapana. Ingawa si seti zote za data zinazoweza kufikiwa bila malipo, mfumo huu unaonyesha wazi muundo na huruhusu utafutaji rahisi kulingana na vipengele kama vile ada, mahitaji ya uanachama na vikwazo vya hakimiliki.
• Hifadhidata ya Vifo vya Binadamu inatoa ufikiaji wa data kuhusu viwango vya vifo, takwimu za idadi ya watu, na takwimu mbalimbali za afya na idadi ya watu kwa mataifa 35.
• CHDS: Seti za data za Masomo ya Afya na Maendeleo ya Mtoto zinalenga kuchunguza uenezaji wa magonjwa na afya baina ya vizazi. Inajumuisha seti za data za kutafiti sio tu usemi wa jeni bali pia ushawishi wa mambo ya kijamii, kimazingira na kitamaduni juu ya magonjwa na afya.
• Changamoto ya Shughuli ya Merck: Huwasilisha seti za data zilizoundwa ili kukuza matumizi ya mashine ya kujifunza katika ugunduzi wa dawa kwa kuiga mwingiliano unaowezekana kati ya michanganyiko mbalimbali ya molekuli.
• 1000 jinomu Project: Ina data ya mfuatano kutoka kwa watu 2,500 katika makundi 26 tofauti, na kuifanya kuwa mojawapo ya hazina kubwa zaidi zinazoweza kufikiwa za jenomu. Ushirikiano huu wa kimataifa unaweza kufikiwa kupitia AWS. (Kumbuka kwamba ruzuku zinapatikana kwa miradi ya jenomu.)

Seti za Picha za Sayansi ya Maisha, Huduma ya Afya na Tiba:

• Fungua Neuro: Kama jukwaa huria na wazi, OpenNeuro hushiriki safu mbalimbali za picha za matibabu, ikiwa ni pamoja na MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL, na data ya PET. Ikiwa na hifadhidata 563 za matibabu zinazojumuisha washiriki 19,187, hutumika kama rasilimali muhimu kwa watafiti na wataalamu wa afya.
• Oasis: Imetoka kwa Msururu wa Ufikiaji Huria wa Mafunzo ya Kupiga Picha (OASIS), mkusanyiko huu wa data unajitahidi kutoa data ya picha za neva kwa umma bila malipo kwa manufaa ya jumuiya ya wanasayansi. Inajumuisha masomo 1,098 katika vipindi 2,168 vya MR na vipindi 1,608 vya PET, ikitoa habari nyingi kwa watafiti.
• Ugonjwa wa Alzheimer's Neuroimaging Initiative: Mpango wa Alzheimer's Neuroimaging Initiative (ADNI) unaonyesha data iliyokusanywa na watafiti ulimwenguni kote ambao wamejitolea kufafanua maendeleo ya ugonjwa wa Alzheimer's. Seti ya data inajumuisha mkusanyo wa kina wa picha za MRI na PET, maelezo ya kinasaba, vipimo vya utambuzi, na CSF na viashirio vya damu, kuwezesha mbinu nyingi za kuelewa hali hii changamano.

Hifadhidata za Hospitali:

• Katalogi ya Data ya Mtoa Huduma: Fikia na upakue seti za kina za watoa huduma katika maeneo ikiwa ni pamoja na vifaa vya kusafisha damu, taratibu za daktari, huduma za afya ya nyumbani, huduma ya hospitali, hospitali, urekebishaji wa wagonjwa waliolazwa, hospitali za muda mrefu za utunzaji, nyumba za wauguzi zilizo na huduma za urekebishaji, gharama za kutembelea ofisi ya daktari na saraka za wasambazaji.
• Mradi wa Gharama na Matumizi ya Afya (HCUP): Hifadhidata hii ya kina, ya nchi nzima iliundwa ili kutambua, kufuatilia, na kuchanganua mienendo ya kitaifa ya matumizi ya huduma za afya, ufikiaji, ada, ubora na matokeo. Kila seti ya data ya matibabu ndani ya HCUP ina maelezo ya kiwango cha kukutana kuhusu kukaa kwa wagonjwa, ziara za idara ya dharura, na upasuaji wa wagonjwa katika hospitali za Marekani, na kutoa data nyingi kwa watafiti na watunga sera.
• Hifadhidata ya Huduma muhimu ya MIMIC: Iliyoundwa na MIT kwa madhumuni ya Fizikia ya Kompyuta, hifadhidata hii ya matibabu inayopatikana wazi inajumuisha data ya kiafya isiyotambuliwa kutoka kwa wagonjwa zaidi ya 40,000 wa utunzaji muhimu. Seti ya data ya MIMIC hutumika kama nyenzo muhimu kwa watafiti wanaosoma utunzaji muhimu na kuunda mbinu mpya za hesabu.

Takwimu za Saratani:

• Picha za CT Medical: Iliyoundwa ili kuwezesha mbinu mbadala za kuchunguza mienendo katika data ya picha ya CT, seti hii ya data ina uchunguzi wa CT wa wagonjwa wa saratani, ikilenga mambo kama vile utofautishaji, hali na umri wa mgonjwa. Watafiti wanaweza kuongeza data hii ili kukuza mbinu mpya za kufikiria na kuchambua mifumo katika utambuzi na matibabu ya saratani.
• Ushirikiano wa Kimataifa wa Kuripoti Saratani (ICCR): Seti za data za matibabu ndani ya ICCR zimetengenezwa na kutolewa ili kukuza mbinu ya msingi ya ushahidi wa kuripoti saratani duniani kote. Kwa kusawazisha taarifa za saratani, ICCR inalenga kuboresha ubora na ulinganifu wa data ya saratani katika taasisi na nchi zote.
• Matukio ya Saratani ya MONA: Zinazotolewa na serikali ya Marekani, data hii ya saratani imegawanywa kwa kutumia tofauti za kimsingi za kidemografia kama vile rangi, jinsia na umri. Hifadhidata ya SEER inaruhusu watafiti kuchunguza matukio ya saratani na viwango vya kuishi katika vikundi tofauti vya watu, kuarifu mipango ya afya ya umma na vipaumbele vya utafiti.
• Seti ya Data ya Saratani ya Mapafu: Seti hii ya data isiyolipishwa ina maelezo kuhusu visa vya saratani ya mapafu vilivyoanzia 1995. Watafiti wanaweza kutumia data hii kuchunguza mienendo ya muda mrefu ya matukio ya saratani ya mapafu, matibabu na matokeo, na pia kuunda zana mpya za uchunguzi na ubashiri.

Nyenzo za Ziada kwa Data ya Huduma ya Afya:

• Kaggle: Hazina ya Hifadhidata Inayotumika - Kaggle inasalia kuwa jukwaa bora kwa safu nyingi za hifadhidata, sio tu kwa sekta ya afya. Inafaa kwa wale wanaojikita katika masomo mbalimbali au wanaohitaji hifadhidata mbalimbali kwa ajili ya mafunzo ya kielelezo, Kaggle ni nyenzo ya kwenda kwenye.
• Subddit: Hazina Inayoendeshwa na Jumuiya - Majadiliano sahihi ya subreddit yanaweza kuwa mgodi wa dhahabu kwa seti wazi za data. Kwa niche au maswali maalum ambayo hayajashughulikiwa na hifadhidata za umma, jumuiya ya Reddit inaweza kushikilia jibu.

Kuharakisha Miradi yako ya AI ya Huduma ya Afya kwa Seti za Data za Matibabu za Shaip's Premium, Tayari-kwa-Kutumia