آج کی دنیا میں، صحت کی دیکھ بھال مشین لرننگ (ML) کے ذریعے تیزی سے چل رہی ہے۔ بیماریوں کی پیشن گوئی سے لے کر تشخیص کو بڑھانے تک، ML صحت کی دیکھ بھال کے نتائج کو تبدیل کر رہا ہے۔ تاہم، ہر ایم ایل پروجیکٹ ایک سنگ بنیاد کے ساتھ شروع ہوتا ہے: کوالٹی ڈیٹاسیٹس۔
اس بلاگ میں، ہم نے عام صحت کی دیکھ بھال، طبی امیجنگ، جینومکس، اور ہسپتال جیسے زمروں میں مفت اور اوپن میڈیکل ڈیٹا سیٹس مرتب کیے ہیں۔ چاہے آپ ایک محقق ہوں یا ایک ڈویلپر، یہ ڈیٹاسیٹس آپ کو صحت کی دیکھ بھال کے مضبوط اور جدید ماڈل بنانے میں مدد کریں گے۔
ہیلتھ کیئر ڈیٹا سیٹ کیا ہیں؟
صحت کی دیکھ بھال یا طبی ڈیٹاسیٹ صحت سے متعلق معلومات کا مجموعہ ہے، جیسے مریضوں کے ریکارڈ، لیب کے نتائج، طبی تصاویر، یا علاج کی تاریخ۔ صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹاسیٹس کو اکثر ڈیٹا کے مجموعوں میں ترتیب دیا جاتا ہے، جو تحقیق، صحت عامہ اور طبی استعمال کے لیے تیار کیے گئے ذخیرے ہوتے ہیں۔
یہ ڈیٹاسیٹس بیماریوں کا مطالعہ کرنے، علاج کو بہتر بنانے، اور بہتر تشخیص اور دیکھ بھال کے لیے AI ماڈلز جیسے آلات تیار کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال کے بہت سے ڈیٹاسیٹس میں صحت سے متعلق غیر شناخت شدہ ڈیٹا ہوتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ مریض کی رازداری کی حفاظت کی جاتی ہے جبکہ قیمتی تحقیق اور تجزیہ کو بھی قابل بنایا جاتا ہے۔
وہ تحقیق کو آگے بڑھانے اور مریضوں کے نتائج کو بہتر بنانے میں کلیدی کردار ادا کرتے ہیں۔
آپ کے مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ہیلتھ کیئر ڈیٹاسیٹس کی اہمیت
ہیلتھ کیئر ڈیٹاسیٹس مریض کی معلومات کا مجموعہ ہیں، جیسے میڈیکل ریکارڈ، تشخیص، علاج، جینیاتی ڈیٹا، اور طرز زندگی کی تفصیلات۔ ڈیٹا سائنس صحت کی دیکھ بھال کے ان ڈیٹاسیٹس کا تجزیہ کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، محققین کو بصیرت سے پردہ اٹھانے اور مریضوں کی دیکھ بھال میں جدت لانے کے قابل بناتا ہے۔ وہ آج کی دنیا میں بہت اہم ہیں، جہاں AI زیادہ سے زیادہ استعمال ہوتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے: صحت کی دیکھ بھال میں مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے اور موازنہ کرنے کے لیے بینچ مارک ڈیٹاسیٹس ضروری ہیں۔
[یہ بھی پڑھیں: طبی AI کے مستقبل کی تشکیل میں ہیلتھ کیئر ڈیٹاسیٹس کیوں اہم ہیں۔]
مریض کی صحت کو سمجھنا:
میڈیکل نوٹ ڈیٹاسیٹس ڈاکٹروں کو مریض کی صحت کی مکمل تصویر فراہم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مریض کی طبی تاریخ، ادویات اور طرز زندگی کے بارے میں ڈیٹا اس بات کا اندازہ لگانے میں مدد کر سکتا ہے کہ آیا اسے کوئی دائمی بیماری لاحق ہو سکتی ہے۔ یہ ڈاکٹروں کو جلد قدم اٹھانے اور صرف اس مریض کے لیے علاج کا منصوبہ بنانے دیتا ہے۔
طبی تحقیق میں مدد کرنا:
ہیلتھ کیئر ڈیٹاسیٹس کا مطالعہ کرکے، طبی محققین دیکھ سکتے ہیں کہ کینسر کے مریضوں کا علاج کیسے کیا جاتا ہے اور وہ کیسے صحت یاب ہوتے ہیں۔ وہ ایسے علاج تلاش کر سکتے ہیں جو حقیقی دنیا میں بہترین کام کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، بائیوبینکس میں ٹیومر کے نمونوں کو دیکھ کر، محققین اکثر جین کے اظہار کا تجزیہ کرتے ہیں اور کینسر کے بڑھنے کو سمجھنے کے لیے مخصوص ٹیومر کی اقسام اور جین پروفائلز سے متعلق ڈیٹاسیٹس کا استعمال کرتے ہیں، نیز مخصوص تغیرات اور کینسر کے پروٹین مختلف علاجوں پر کیسے رد عمل ظاہر کرتے ہیں۔ ڈیٹا پر مبنی یہ نقطہ نظر ایسے رجحانات کو تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے جو مریض کے بہتر نتائج کا باعث بنتے ہیں۔
بہتر تشخیص اور علاج:
AI سے چلنے والے ٹولز طبی تشخیصی ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہیں، جس میں دل کی دھڑکن اور بلڈ پریشر جیسی اہم علامات شامل ہو سکتی ہیں، ایسے نمونوں کو بے نقاب کرنے کے لیے جو ڈاکٹروں کو بیماریوں کی زیادہ مؤثر طریقے سے تشخیص اور علاج کرنے میں مدد فراہم کرتے ہیں۔ ریڈیولاجی میں، AI متاثر کن درستگی کے ساتھ اسکینوں میں اسامانیتاوں کی تیزی سے شناخت کر سکتا ہے، جس سے بیماری کا پہلے پتہ لگایا جا سکتا ہے۔ جیسا کہ یہ ڈیٹاسیٹس تیار ہوتے رہتے ہیں، اختراعات جیسے طبی تصویر کی تشریح تشخیصی عمل کو مزید بہتر بنا رہے ہیں، اور ان ڈیٹاسیٹس میں مریضوں کی آبادیات کو شامل کرتے ہوئے مختلف آبادیوں کے لیے تشخیصی ٹولز تیار کرنے میں مدد ملتی ہے، جس سے مریضوں کے لیے صحت کی دیکھ بھال کے بہتر نتائج سامنے آتے ہیں۔
صحت عامہ کے اقدامات میں مدد کرنا:
ایک چھوٹے سے شہر کا تصور کریں جہاں صحت کی دیکھ بھال کے ماہرین فلو کی وبا کو ٹریک کرنے کے لیے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہیں۔ انہوں نے نمونوں کو دیکھا اور ان علاقوں کو پایا جو متاثر ہوئے تھے۔ اس ڈیٹا کے ساتھ، انہوں نے ٹارگٹ ویکسینیشن مہم اور صحت کی تعلیم کی مہم شروع کی۔ ڈیٹا پر مبنی اس نقطہ نظر نے فلو پر قابو پانے میں مدد کی۔ اس طرح کے ڈیٹا سیٹ بیماریوں پر قابو پانے کی کوششوں اور صحت عامہ میں بچوں کی غذائیت کے رجحانات کی نگرانی کے لیے بھی ضروری ہیں۔ یہ ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹاسیٹس عوامی صحت کے اقدامات کو فعال طور پر رہنمائی اور بہتر بنا سکتے ہیں، جس میں بچوں کی غذائیت کا سراغ لگانا صحت عامہ کے بہت سے ڈیٹاسیٹس کا ایک اہم جزو ہے۔
کلینیکل ڈیٹا کے ذرائع
کلینیکل ڈیٹا جدید صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹاسیٹس کی ریڑھ کی ہڈی کی تشکیل کرتا ہے، معلومات کا ایک جامع مجموعہ پیش کرتا ہے جو مریضوں کی دیکھ بھال اور طبی تحقیق میں پیشرفت کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا مختلف چینلز سے حاصل کیا جاتا ہے، بشمول الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs)، میڈیکل امیجنگ، اور جینومک سیکوینسنگ۔ ورلڈ ہیلتھ آرگنائزیشن (ڈبلیو ایچ او) ایک عالمی صحت کے اعداد و شمار کے ذخیرے کو تیار کرتا ہے، جو دنیا بھر میں صحت کے نظام سے کلینیکل ڈیٹا تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ صحت کے اعداد و شمار کی یہ دولت محققین کو صحت کی دیکھ بھال کے تجزیات کرنے کے قابل بناتی ہے، جس سے بیماری کے نمونوں، علاج کی تاثیر، اور مریض کے نتائج کے بارے میں قیمتی بصیرت کا پتہ چلتا ہے۔
خصوصی ڈیٹا سیٹس، جیسے کہ الزائمر ڈیزیز نیورو امیجنگ انیشی ایٹو (ADNI) اور کینسر جینوم اٹلس (TCGA)، بیماری کے بڑھنے، جینیاتی مارکر، اور علاج کے ردعمل کے بارے میں تفصیلی طبی ڈیٹا پیش کرکے زمین کی تزئین کو مزید تقویت بخشتے ہیں۔ یہ وسائل مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں جو طبی نتائج کی پیش گوئی کر سکتے ہیں، علاج کو ذاتی نوعیت کا بنا سکتے ہیں، اور بالآخر صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات کو کم کرتے ہوئے مریض کے نتائج کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ طبی اعداد و شمار کے اس طرح کے جامع ذخیرے سے فائدہ اٹھاتے ہوئے، صحت کی دیکھ بھال کی صنعت عالمی صحت کے چیلنجوں سے نمٹنے اور طبی تحقیق میں جدت لانے کے لیے بہتر طور پر لیس ہے۔
[یہ بھی پڑھیں: اے آئی ریسرچ کو آگے بڑھانے میں ملٹی موڈل میڈیکل ڈیٹاسیٹس کا کردار]
میڈیکل اور لائف سائنسز سیکھنے کے لیے 22 کھلے اور مفت ڈیٹا سیٹس کو دریافت کریں۔
کسی بھی مشین لرننگ ماڈل کو اچھی طرح سے کام کرنے کے لیے اوپن ڈیٹا سیٹس ضروری ہیں۔ بہت سے کھلے ڈیٹاسیٹس کو قومی اداروں اور انسانی خدمات کی تنظیموں کے زیر انتظام صحت کی دیکھ بھال کے بڑے ڈیٹا بیس سے حاصل کیا جاتا ہے۔ مشین لرننگ پہلے ہی لائف سائنس، ہیلتھ کیئر، اور میڈیسن میں استعمال ہو رہی ہے، اور یہ بہت اچھے نتائج دکھا رہی ہے۔ اس سے بیماریوں کی پیشن گوئی کرنے اور یہ سمجھنے میں مدد ملتی ہے کہ وہ کیسے پھیلتی ہیں۔ مشین لرننگ اس بارے میں بھی آئیڈیاز دے رہی ہے کہ ہم کس طرح کسی کمیونٹی میں بیمار، بوڑھے اور بیمار لوگوں کی مناسب دیکھ بھال کر سکتے ہیں۔ اچھے ڈیٹا سیٹس کے بغیر، یہ مشین لرننگ ماڈل ممکن نہیں ہوں گے۔
عام اور صحت عامہ:
- data.gov: امریکہ پر مبنی صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹا پر توجہ مرکوز کرتا ہے جسے متعدد پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے آسانی سے تلاش کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا سیٹ امریکہ میں رہنے والے افراد کی فلاح و بہبود کو بڑھانے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ تاہم، معلومات تحقیق یا صحت عامہ کے اضافی ڈومینز کے دیگر تربیتی سیٹوں کے لیے بھی فائدہ مند ثابت ہو سکتی ہیں۔
- ڈبلیو: عالمی صحت کی ترجیحات پر مرکوز ڈیٹا سیٹس پیش کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم صارف کے لیے موزوں تلاش کے فنکشن کو شامل کرتا ہے اور ہاتھ میں موجود موضوعات کی جامع تفہیم کے لیے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ ساتھ قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے۔
- Re3Data: 2,000 سے زیادہ تحقیقی مضامین پر محیط ڈیٹا پیش کرتا ہے جسے کئی وسیع شعبوں میں درجہ بندی کیا گیا ہے۔ اگرچہ تمام ڈیٹاسیٹس آزادانہ طور پر قابل رسائی نہیں ہیں، پلیٹ فارم واضح طور پر ساخت کی نشاندہی کرتا ہے اور فیس، رکنیت کی ضروریات، اور کاپی رائٹ پابندیوں جیسے عوامل کی بنیاد پر آسان تلاش کی اجازت دیتا ہے۔
- انسانی اموات کا ڈیٹا بیس 35 ممالک کے لیے شرح اموات، آبادی کے اعداد و شمار، اور مختلف صحت اور آبادیاتی اعداد و شمار تک رسائی فراہم کرتا ہے۔
- CHDS: چائلڈ ہیلتھ اینڈ ڈیولپمنٹ اسٹڈیز ڈیٹا سیٹس کا مقصد بیماری اور صحت کی نسلی منتقلی کی تحقیقات کرنا ہے۔ اس میں نہ صرف جینومک اظہار کی تحقیق کے لیے ڈیٹا سیٹس شامل ہیں بلکہ بیماری اور صحت پر سماجی، ماحولیاتی اور ثقافتی عوامل کے اثر و رسوخ کو بھی شامل کیا گیا ہے۔
- مرک مالیکیولر ایکٹیویٹی چیلنج: مختلف مالیکیولوں کے امتزاج کے درمیان ممکنہ تعاملات کی تقلید کرتے ہوئے منشیات کی دریافت میں مشین لرننگ کے اطلاق کو فروغ دینے کے لیے بنائے گئے ڈیٹاسیٹس کو پیش کرتا ہے۔
- 1000 جینوم پروجیکٹ: 2,500 مختلف آبادیوں کے 26 افراد کے ڈیٹا کو ترتیب دینے پر مشتمل ہے، جو اسے قابل رسائی جینوم ریپوزٹریوں میں سے ایک بناتا ہے۔ اس بین الاقوامی تعاون تک AWS کے ذریعے رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔ (نوٹ کریں کہ جینوم پروجیکٹس کے لیے گرانٹس دستیاب ہیں۔)
طبی امیج ڈیٹاسیٹس برائے لائف سائنسز، ہیلتھ کیئر اور میڈیسن:
- نیورو کھولیں۔: ایک آزاد اور کھلے پلیٹ فارم کے طور پر، OpenNeuro میڈیکل امیجز کی ایک وسیع صف کا اشتراک کرتا ہے، بشمول MRI، MEG، EEG، iEEG، ECoG، ASL، اور PET ڈیٹا۔ 563 شرکاء کا احاطہ کرنے والے 19,187 طبی ڈیٹاسیٹس کے ساتھ، یہ محققین اور صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کے لیے ایک انمول وسائل کے طور پر کام کرتا ہے۔
- نخلستان: اوپن ایکسیس سیریز آف امیجنگ اسٹڈیز (OASIS) سے شروع ہونے والا، یہ ڈیٹاسیٹ سائنسی برادری کے فائدے کے لیے عوام کو نیورو امیجنگ ڈیٹا مفت فراہم کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ اس میں 1,098 MR سیشنز اور 2,168 PET سیشنز میں 1,608 مضامین شامل ہیں، جو محققین کے لیے معلومات کا خزانہ پیش کرتے ہیں۔
- الزائمر کی بیماری نیورو امیجنگ انیشی ایٹو: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) دنیا بھر کے ان محققین کے جمع کردہ ڈیٹا کی نمائش کرتا ہے جو الزائمر کی بیماری کے بڑھنے کی وضاحت کے لیے وقف ہیں۔ ڈیٹاسیٹ میں MRI اور PET امیجز، جینیاتی معلومات، علمی ٹیسٹ، اور CSF اور خون کے بائیو مارکرز کا ایک جامع مجموعہ شامل ہے، جو اس پیچیدہ حالت کو سمجھنے کے لیے کثیر جہتی نقطہ نظر کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
- MIMIC-III: ICU مریضوں کے ڈیٹا کا ایک جامع ڈیٹا بیس، بشمول امیجنگ رپورٹس اور طبی معلومات، MIMIC-III کے ذریعے دستیاب ہے۔ یہ غیر شناخت شدہ وسیلہ تنقیدی نگہداشت کی تحقیق اور پیشین گوئی ماڈلنگ کی حمایت کرتا ہے۔
- CheXpert: خودکار سینے کے ایکسرے کی تشریح کے لیے، CheXpert کی جانب سے 224,000 سے زیادہ سینے کی ایکس رے امیجز کا ایک وسیع ڈیٹا سیٹ فراہم کیا گیا ہے جس میں غیر یقینی کے لیبل ہیں۔ یہ ریڈیولاجی ریسرچ اور بیماری کا پتہ لگانے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔
- HAM10000۔: ڈرمیٹولوجی ریسرچ اور جلد کے کینسر کی پیشن گوئی کو آگے بڑھاتے ہوئے، HAM10000 جلد کے رنگت والے زخموں کا پتہ لگانے کے لیے 10,000 ڈرماٹوسکوپک تصاویر پیش کرتا ہے۔
ہسپتال ڈیٹاسیٹس:
- فراہم کنندہ ڈیٹا کیٹلاگ: ڈائیلاسز کی سہولیات، معالج کے طریقہ کار، گھریلو صحت کی خدمات، ہاسپیس کی دیکھ بھال، ہسپتالوں، مریضوں کی بحالی، طویل مدتی نگہداشت کے ہسپتال، بحالی کی خدمات کے ساتھ نرسنگ ہومز، معالج کے دفتر کے دورے کے اخراجات، اور سپلائر ڈائرکٹری سمیت شعبوں میں فراہم کنندہ کے جامع ڈیٹاسیٹس تک رسائی اور ڈاؤن لوڈ کریں۔
- صحت کی دیکھ بھال کی لاگت اور استعمال کے منصوبے (HCUP): یہ جامع، ملک گیر ڈیٹا بیس صحت کی دیکھ بھال کے استعمال، رسائی، چارجز، معیار اور نتائج میں قومی رجحانات کی شناخت، ٹریک، اور تجزیہ کرنے کے لیے بنایا گیا تھا۔ HCUP کے اندر ہر طبی ڈیٹاسیٹ میں تمام مریضوں کے قیام، ایمرجنسی ڈیپارٹمنٹ کے دوروں، اور امریکی ہسپتالوں میں ایمبولیٹری سرجریوں کے بارے میں انکاؤنٹر کی سطح کی معلومات ہوتی ہے، جو محققین اور پالیسی سازوں کے لیے ڈیٹا کا خزانہ فراہم کرتی ہے۔
- MIMIC تنقیدی نگہداشت کا ڈیٹا بیس: MIT کی طرف سے کمپیوٹیشنل فزیالوجی کے مقاصد کے لیے تیار کیا گیا، یہ کھلے عام دستیاب طبی ڈیٹاسیٹ میں 40,000 سے زیادہ نازک نگہداشت کے مریضوں کے غیر شناخت شدہ صحت کے ڈیٹا پر مشتمل ہے۔ MIMIC ڈیٹاسیٹ تنقیدی نگہداشت کا مطالعہ کرنے اور نئے کمپیوٹیشنل طریقوں کو تیار کرنے والے محققین کے لیے ایک قیمتی وسیلہ کے طور پر کام کرتا ہے۔
کینسر ڈیٹاسیٹس:
- سی ٹی میڈیکل امیجز: CT امیج ڈیٹا میں رجحانات کی جانچ پڑتال کے لیے متبادل طریقوں کی سہولت کے لیے ڈیزائن کیا گیا، اس ڈیٹا سیٹ میں کینسر کے مریضوں کے CT اسکین شامل ہیں، جس میں متضاد، طریقہ کار، اور مریض کی عمر جیسے عوامل پر توجہ دی گئی ہے۔ محققین اس ڈیٹا کو نئی امیجنگ تکنیک تیار کرنے اور کینسر کی تشخیص اور علاج میں نمونوں کا تجزیہ کرنے کے لیے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
- کینسر رپورٹنگ پر بین الاقوامی تعاون (ICCR): ICCR کے اندر میڈیکل ڈیٹاسیٹ تیار کیے گئے ہیں اور دنیا بھر میں کینسر کی رپورٹنگ کے لیے ثبوت پر مبنی نقطہ نظر کو فروغ دینے کے لیے فراہم کیے گئے ہیں۔ کینسر کی رپورٹنگ کو معیاری بنا کر، ICCR کا مقصد اداروں اور ممالک میں کینسر کے ڈیٹا کے معیار اور موازنہ کو بہتر بنانا ہے۔
- SEER کینسر کے واقعات: امریکی حکومت کی طرف سے فراہم کردہ، کینسر کے اس ڈیٹا کو نسل، جنس اور عمر جیسے بنیادی آبادیاتی امتیازات کا استعمال کرتے ہوئے تقسیم کیا گیا ہے۔ SEER ڈیٹاسیٹ محققین کو مختلف آبادی کے ذیلی گروپوں میں کینسر کے واقعات اور بقا کی شرحوں کی تحقیقات کرنے کی اجازت دیتا ہے، صحت عامہ کے اقدامات اور تحقیقی ترجیحات سے آگاہ کرتا ہے۔
- پھیپھڑوں کے کینسر کا ڈیٹا سیٹ: اس مفت ڈیٹا سیٹ میں پھیپھڑوں کے کینسر کے 1995 سے متعلق معلومات موجود ہیں۔ محققین اس ڈیٹا کو پھیپھڑوں کے کینسر کے واقعات، علاج اور نتائج کے طویل مدتی رجحانات کا مطالعہ کرنے کے ساتھ ساتھ نئے تشخیصی اور تشخیصی آلات تیار کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
ہیلتھ کیئر ڈیٹا کے لیے اضافی وسائل:
- کاگل: ایک ورسٹائل ڈیٹا سیٹ ریپوزٹری – Kaggle ڈیٹا سیٹس کی ایک وسیع صف کے لیے ایک شاندار پلیٹ فارم ہے، جو کہ صحت کی دیکھ بھال کے شعبے تک محدود نہیں ہے۔ مختلف مضامین میں برانچ کرنے والوں یا ماڈل ٹریننگ کے لیے متنوع ڈیٹا سیٹس کی ضرورت والوں کے لیے مثالی، Kaggle ایک جانے والا وسیلہ ہے۔
- Subreddit: کمیونٹی سے چلنے والا ٹریژر ٹرو - صحیح سبریڈیٹ مباحثے کھلے ڈیٹا سیٹس کے لیے سونے کی کان ثابت ہوسکتے ہیں۔ ایسے مخصوص یا مخصوص سوالات کے لیے جنہیں عوامی ڈیٹا سیٹس کے ذریعے حل نہیں کیا جاتا ہے، Reddit کمیونٹی کے پاس جواب ہو سکتا ہے۔
اوپن ایکسیس ڈیٹا پلیٹ فارمز کے فائدے اور نقصانات
اوپن ایکسیس ڈیٹا پلیٹ فارم محققین کے لیے انمول وسائل فراہم کرتے ہیں، جدت کو فروغ دیتے ہیں، تعاون کرتے ہیں، اور صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹا تک لاگت سے موثر رسائی حاصل کرتے ہیں۔ تاہم، ڈیٹا کے معیار کے مسائل، رازداری کے خدشات، اور تکنیکی رکاوٹیں جیسے چیلنجز ان کی تاثیر کو محدود کر سکتے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال کی تحقیق میں پیشرفت بڑھانے میں ان کی صلاحیتوں کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے ان فوائد اور نقصانات کو متوازن کرنا ضروری ہے۔
| پیشہ | خامیاں |
|---|---|
| رسائی: آزادانہ طور پر دستیاب ڈیٹا سیٹس محققین اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے قیمتی معلومات تک رسائی کو آسان بناتے ہیں۔ | ڈیٹا کوالٹی کے مسائل: کھلی رسائی والے ڈیٹاسیٹس میں معیاری کاری کی کمی ہو سکتی ہے یا ان میں نامکمل یا پرانا ڈیٹا ہو سکتا ہے۔ |
| تعاون: تحقیق اور جدت طرازی میں کراس انڈسٹری اور بین الضابطہ تعاون کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔ | پرائیویسی اندراج: یہاں تک کہ گمنام ڈیٹاسیٹس بھی حساس معلومات کی دوبارہ شناخت کے خطرات کا باعث بن سکتے ہیں۔ |
| جدت طرازی: صحت کی دیکھ بھال کے تجزیات اور تحقیق کے لیے مشین لرننگ ماڈلز اور ٹولز کی ترقی کو آگے بڑھاتا ہے۔ | محدود دائرہ کار: کچھ ڈیٹاسیٹس متنوع آبادیوں کی نمائندگی نہیں کرسکتے ہیں یا صحت کی دیکھ بھال کے تمام ضروری علاقوں کا احاطہ نہیں کرسکتے ہیں۔ |
| مؤثر لاگت: مفت وسائل فراہم کرکے، مہنگے ملکیتی ڈیٹا کی ضرورت کو ختم کرکے لاگت کی بچت کو قابل بناتا ہے۔ | مصنوعی ڈیٹا کا زیادہ استعمال: مصنوعی ڈیٹا پر بہت زیادہ انحصار ماڈلز میں غلطیاں یا تعصبات کا باعث بن سکتا ہے۔ |
| علم کا اشتراک: شفافیت کو فروغ دیتا ہے اور تحقیقی نتائج کے پھیلاؤ کو تیز کرتا ہے۔ | تکنیکی رکاوٹیں: بڑے ڈیٹا سیٹس تک رسائی اور تجزیہ کرنے کے لیے جدید تکنیکی مہارتوں اور وسائل کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ |
میڈیکل ڈیٹاسیٹس میں ڈیٹا کوالٹی اور سیکیورٹی
طبی ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت ڈیٹا کے معیار اور حفاظت کے اعلیٰ معیار کو برقرار رکھنا بہت ضروری ہے۔ اعداد و شمار کے معیار کو یقینی بنانے میں غلطیاں اور عدم مطابقت کو ختم کرنے کے لیے سخت توثیق اور صفائی کے عمل شامل ہیں، جو قابل اعتماد تحقیقی نتائج پیدا کرنے کے لیے ضروری ہے۔ حفاظتی محاذ پر، صحت کی حساس معلومات کے تحفظ کے لیے مضبوط اقدامات جیسے کہ خفیہ کاری، رسائی کے کنٹرول، اور محفوظ اسٹوریج اہم ہیں۔
ڈیٹاسیٹس کی شناخت ختم کرنا ایک اہم عمل ہے، جس سے محققین کو مریض کی رازداری کو برقرار رکھتے ہوئے تجزیات کے لیے غیر شناخت شدہ صحت کے ڈیٹا کو استعمال کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ بایومیڈیکل سیمینٹک انڈیکسنگ جیسی جدید تکنیکیں طبی ڈیٹاسیٹس کے استعمال اور درستگی کو مزید بڑھاتی ہیں، جس سے متعلقہ معلومات کو منظم اور بازیافت کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ ڈیٹا کے معیار اور سلامتی دونوں کو ترجیح دے کر، صحت کی دیکھ بھال کے ادارے اعتماد کو فروغ دے سکتے ہیں، تعمیل کی حمایت کر سکتے ہیں، اور تحقیق اور اختراع کے لیے طبی ڈیٹا سیٹس کے محفوظ اور موثر استعمال کو فعال کر سکتے ہیں۔
شیپ کے پریمیم، استعمال کے لیے تیار میڈیکل ڈیٹاسیٹس کے ساتھ اپنے ہیلتھ کیئر AI پروجیکٹس کو تیز کریں۔
ڈاکٹر اور مریض کی گفتگو کا ڈیٹا سیٹ
ہمارے ڈیٹاسیٹ میں ڈاکٹروں اور مریضوں کے درمیان ان کی صحت اور علاج کے منصوبوں سے متعلق بات چیت کی آڈیو فائلیں ہیں۔ فائلوں میں 31 مختلف طبی خصوصیات شامل ہیں۔
کیا شامل ہے
- صحت کی دیکھ بھال کے تقریری ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے 257,977 گھنٹے حقیقی ڈاکٹر کی ڈکٹیشن آڈیو
- فونز، ڈیجیٹل ریکارڈرز، اسپیچ مائکس اور اسمارٹ فونز جیسے مختلف آلات سے آڈیو
- ذاتی معلومات کے ساتھ آڈیو اور ٹرانسکرپٹس کو رازداری کے قوانین پر عمل کرنے کے لیے ہٹا دیا گیا ہے۔
CT SCAN امیج ڈیٹا سیٹ
ہم تحقیق اور طبی تشخیص کے لیے اعلیٰ درجے کے CT اسکین امیج ڈیٹا سیٹس پیش کرتے ہیں۔ ہمارے پاس حقیقی مریضوں کی ہزاروں اعلیٰ معیار کی تصاویر ہیں، جن پر جدید ترین تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے کارروائی کی گئی ہے۔ ہمارے ڈیٹا سیٹس ڈاکٹروں اور محققین کو صحت کے مختلف مسائل، جیسے کینسر، دماغی امراض اور دل کی بیماریوں کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد کرتے ہیں۔
اعداد و شمار بتاتے ہیں کہ سب سے زیادہ عام سی ٹی اسکین سینے (6000) اور سر (4350) کے ہوتے ہیں، پیٹ، شرونی، اور جسم کے دیگر حصوں کے لیے بھی نمایاں تعداد میں اسکین کیے جاتے ہیں۔ جدول یہ بھی ظاہر کرتا ہے کہ کچھ مخصوص اسکینز، جیسے CT Covid HRCT اور انجیو پلمونری، بنیادی طور پر ہندوستان، ایشیا، یورپ اور دیگر میں کئے جاتے ہیں۔
الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHR) ڈیٹا سیٹ
الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHR) مریض کی طبی تاریخ کے ڈیجیٹل ورژن ہیں۔ ان میں معلومات شامل ہیں جیسے کہ تشخیص، ادویات، علاج کے منصوبے، حفاظتی ٹیکوں کی تاریخیں، الرجی، طبی تصاویر (جیسے CT اسکین، MRIs، اور X-rays)، لیب ٹیسٹ اور مزید۔
ہمارے استعمال کے لیے تیار EHR ڈیٹاسیٹ کی خصوصیات:
- 5.1 طبی خصوصیات پر محیط 31 ملین سے زیادہ ریکارڈز اور فزیشن آڈیو فائلیں۔
- کلینیکل NLP اور دیگر دستاویزی AI ماڈلز کی تربیت کے لیے مستند میڈیکل ریکارڈز مثالی ہیں۔
- میٹا ڈیٹا بشمول گمنام MRN، داخلے اور خارج ہونے کی تاریخیں، قیام کی طوالت، جنس، مریض کی کلاس، ادائیگی کرنے والے، مالیاتی طبقے، ریاست، خارج ہونے کا طریقہ، عمر، DRG، DRG کی تفصیل، معاوضہ، AMLOS، GMLOS، اموات کا خطرہ، بیماری کی شدت، گروپر، اور ہسپتال کا زپ کوڈ
- تمام مریضوں کی کلاسوں کا احاطہ کرنے والے ریکارڈز: داخل مریض، بیرونی مریض (کلینیکل، بحالی، بار بار چلنے والی، سرجیکل ڈے کیئر)، اور ایمرجنسی
- HIPAA سیف ہاربر کے رہنما خطوط پر عمل کرتے ہوئے، ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII) والی دستاویزات کو درست کیا گیا
ایم آر آئی امیج ڈیٹاسیٹ
ہم طبی تحقیق اور تشخیص میں معاونت کے لیے پریمیم ایم آر آئی امیج ڈیٹاسیٹس فراہم کرتے ہیں۔ ہمارے وسیع مجموعے میں حقیقی مریضوں کی ہزاروں ہائی ریزولیوشن تصاویر شامل ہیں، تمام جدید طریقوں سے پروسیس کی جاتی ہیں۔ ہمارے ڈیٹا سیٹس کو استعمال کرنے سے، صحت کی دیکھ بھال کے پیشہ ور افراد اور محققین طبی حالات کی ایک وسیع رینج کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کر سکتے ہیں، جو بالآخر مریضوں کے بہتر نتائج کا باعث بنتے ہیں۔
جسم کے مختلف حصوں کا MRI امیج ڈیٹاسیٹ، جس میں ریڑھ کی ہڈی اور دماغ کی سب سے زیادہ تعداد 5000 ہے۔ ڈیٹا ہندوستان، وسطی ایشیا اور یورپ، اور وسطی ایشیا کے خطوں میں تقسیم کیا جاتا ہے۔
ایکس رے امیج ڈیٹا سیٹ
تحقیق اور طبی تشخیص کے لیے بہترین معیار کے ایکس رے امیج ڈیٹا سیٹس۔ ہمارے پاس حقیقی مریضوں کی ہزاروں ہائی ریزولوشن تصاویر ہیں، جن پر جدید ترین تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے کارروائی کی گئی ہے۔ Shaip کے ساتھ، آپ اپنی تحقیق اور مریض کے نتائج کو بہتر بنانے کے لیے قابل اعتماد طبی ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
جسم کے مختلف حصوں میں ایکس رے ڈیٹاسیٹ کی تقسیم، جس میں سینے کی تعداد وسطی ایشیا میں سب سے زیادہ 1000 ہے۔ نچلے اور اوپری حصے کی کل تعداد 850 ہے، جو وسطی ایشیا اور وسطی ایشیا اور یورپ کے خطوں کے درمیان تقسیم ہیں۔
نتیجہ
خلاصہ طور پر، صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹاسیٹس مریضوں کے نتائج میں بہتری لانے، صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات کو کم کرنے، اور طبی اور صحت کی دیکھ بھال کی تحقیق دونوں کو آگے بڑھانے کے لیے ایک انمول وسیلہ ہیں۔ طبی اعداد و شمار کے متنوع ذرائع کو بروئے کار لا کر — بشمول EHRs، میڈیکل امیجنگ، اور عالمی صحت کے ذخیرے — ڈیٹا سائنسدان اور محققین طاقتور مشین لرننگ ماڈل بنا سکتے ہیں جو بیماری کے بڑھنے کی پیش گوئی کرتے ہیں اور خطرے میں پڑنے والے مریضوں کی شناخت کرتے ہیں۔ اوپن رسائی ڈیٹا پلیٹ فارمز اور استعمال کے منصوبے صحت کی دیکھ بھال کی لاگت اور استعمال کا تجزیہ کرنے کے مزید مواقع فراہم کرتے ہیں، پالیسی اور عمل سے آگاہ کرنے والی قیمتی بصیرتیں پیش کرتے ہیں۔
اعتماد کو برقرار رکھنے اور قابل اعتماد نتائج کے حصول کے لیے ہیلتھ کیئر ڈیٹا سیٹس کے معیار اور حفاظت کو یقینی بنانا ضروری ہے۔ چونکہ صحت کی دیکھ بھال کی صنعت ڈیٹا سے چلنے والی جدت کو اپنانا جاری رکھے ہوئے ہے، طبی ڈیٹاسیٹس کا ذمہ دارانہ استعمال صحت کی ایکویٹی کو بڑھانے، صحت کی دیکھ بھال کی لاگت اور استعمال کو بہتر بنانے، اور سب کے لیے بہتر نتائج کی فراہمی کے لیے کلید ہوگا۔ رسائی، ڈیٹا کے معیار اور سیکیورٹی کو ترجیح دے کر، ہم ہیلتھ کیئر ڈیٹا سیٹس کی مکمل صلاحیت کو غیر مقفل کر سکتے ہیں اور صحت کی دیکھ بھال کے تجزیات اور طبی تحقیق کے لیے ایک روشن مستقبل کی تشکیل کر سکتے ہیں۔
