Dataset Overview
Definición:Conjuntos de datos de chequeos médicoses proporcionado porChangsha Langhui Information Technology Co., Ltd.Los datos sobre los 5 millones de exámenes estructurados genuinos obtenidos a través del canal de autorización de transferencia de cumplimiento se derivan del hospital de colaboración 50++ (incluido el hospital tipo Reddox 100) y adjunto.Autorización directa de tres hospitales de grado-a terciario和Autorización integral de Ciudad-Nivel DocumentosLos datos abarcan a todo el grupo de edad, con una muestra equilibrada de mujeres y hombres de 1:1, y la cantidad de exámenes médicos superiores a 1.000 dólares para garantizar la calidad y la representación.
| Nombre del conjunto de datos | Conjuntos de datos de exámenes médicos (incluida la estratificación de multitudes) |
| Volumen total de datos | Cinco millones de exámenes médicos reales. |
| Tipo de datos | Estructuradodatos |
| Fuente de datos | Reventa(Asociaciones con más de 50 hospitales, incluyendo hospitales Fudan Top-100) |
| Tipo de licencia | Autorización directa del hospital. Autorización directa de Hospitales Terciarios de Tres Grados-A + Autorización Integral Ciudad-Nivel Documentos |
| Ciclo de entrega | 2 semanas - 1 mes |
| Distribución por género | 男:女接近1:1, incluso el muestreo |
| Age Layer | 10% menos 18 20% 18-30 años 30% 40 años 30% 40-60 años 10% sobre 60 años |
| Monto del examen médico | Cantidad total de exámenes médicos: 1.000 libras (envase de exámenes médicos de alta gama) |
Principales campos de datos
Cada registro de exámenes médicos contiene más de 80 campos estructurados que abarcan la dimensión completa del examen médico de la información básica a la comprobación de vídeo.
| Categoría de campo | Cuenta de campo | Campos típicos |
|---|---|---|
| Información demográfica | 8 | Sexo, año de nacimiento, edad, altura, peso, IMC, cintura, presión arterial (constrictión/estribilización) |
| Protocolo de sangre. | 15 | Conteo de células blancas, conteo de células rojas, hemoglobina, conteo de losas, porcentaje de células de partículas neutrales, porcentaje de células linfocitos, etc. |
| Total bioquímico | 22 | ALT, AST, GGT, anhidrido acético, ácido úrico, eGFR, colesterol total, glicerina de probador, LDL-C, azúcar abdominal vacía, HbA1c |
| 肿瘤标志物 | 12 | AFP, CEA, CA19-9, CA125, PSA Total/Extrusion/Rap (M), CA15-3 (F) |
| Pruebas de imagen | 15 | CT-CV y Lung-RADS, ultrasonido carotídico y estrechamiento, ecografía cardíaca EF y E/A-by. |
| 内镜检查 | 8 | Diagnóstico de espejos estomacales, resultados patológicos, estado HP; espejos intestinales, tamaño de posición de salivación |
| Evaluación integrada | 10 | Principales anomalías, clasificación de evaluación de riesgos, datos de comparación para años calendario, recomendaciones de salud |
Muestra de datos
A continuación se muestra una muestra de datos médicos estructurados después de la disensibilización, mostrando la estructura típica del campo y los formatos de datos.
{
"anon_id": "PHY-2023-A8F2K9M4X7",
"report_id": "RPT-S-BJXH-20230415-0032",
"meta": {
"quality_grade": "S",
"source_institution": "合作医疗机构体检中心",
"institution_tier": "优质",
"checkup_date": "2023-04-15",
"report_pages": 42,
"original_price_cny": 6800
},
"demographics": {
"gender": "男",
"birth_year": 1975,
"age_at_checkup": 48,
"height_cm": 172.5,
"weight_kg": 78.3,
"bmi": 26.3,
"waist_cm": 92,
"blood_pressure_mmhg": {"systolic": 138, "diastolic": 88}
},
"lab_results": {
"blood_routine": {"wbc_10e9_L": 6.8, "hgb_g_L": 152, "plt_10e9_L": 218},
"biochemistry": {
"alt_U_L": 42, "ggt_U_L": 68, "cr_umol_L": 88, "ua_umol_L": 420,
"egfr_ml_min": 88, "tc_mmol_L": 5.82, "tg_mmol_L": 2.35,
"ldl_c_mmol_L": 3.68, "fpg_mmol_L": 6.2, "hba1c_percent": 6.0
},
"tumor_markers": {
"afp_ng_ml": 3.2, "cea_ng_ml": 2.1, "ca19_9_U_ml": 15.8,
"psa_total_ng_ml": 2.8, "psa_ratio": 0.21
}
},
"imaging": {
"chest_ct": {
"findings": "双肺散在微小结节,最大位于右肺上叶尖段,直径约4mm,磨玻璃密度,Lung-RADS 2类。",
"lung_rads": "2", "nodule_count": 3, "largest_nodule_mm": 4
},
"carotid_us": {
"findings": "左侧颈总动脉分叉处可见混合回声斑块,大小约8.2x2.5mm,管腔狭窄率约25%。",
"imt_left_mm": 1.1, "stenosis_percent": 25
}
},
"summary": {
"main_findings": [
"轻度脂肪肝", "双侧颈动脉粥样硬化伴左侧斑块(狭窄率25%)",
"空腹血糖受损(IFG),HbA1c临界升高", "混合型高脂血症",
"右肺上叶微小结节(Lung-RADS 2类)"
],
"risk_stratification": "心血管疾病中危"
}
}AI Application Scenarios
健康风险评估模型
Formación en modelos de evaluación de riesgos de salud multidimensional para enfermedades cardiovasculares, diabetes mellitus, tumores y otros tipos de salud basados en datos médicos masivos, con la predicción de riesgos individualizados y la gestión de estratificación.
Predicción de enfermedades tempranas
Utilizando indicadores bioquímicos ricos y datos de imagen, se están elaborando modelos de alerta temprana de enfermedades.
A.I. Interpretación del informe médico
Formación del modelo maestro de gestión de la salud para automatizar la lectura de informes de exámenes médicos, proporcionando análisis de salud fácil de usar y asesoramiento individualizado en salud.
Auxiliar de gestión de salud AI
El diálogo sobre gestión de la salud AI, basado en 5 millones de casos de muestreo equilibrados, abarca la generación de asesoramiento sobre salud y asesoramiento en materia de salud en todo el género y en la edad.
Derechos de seguro médico y economía de salud
Análisis de las características del consumo de exámenes médicos y espectro de enfermedades para diferentes grupos de edad y género, que proporcionan apoyo de datos para las políticas actuariales y de salud pública del seguro médico.
Análisis longitudinal de la gestión crónica de enfermedades
A través de la comparación de datos médicos a lo largo de los años, se realiza la formación en el modelo de predicciones de enfermedades lentas para lograr la gestión precisa de enfermedades lentas como la diabetes, la hipertensión y la hematosis hiperlipídica.
Análisis del valor de negocio
Ventajas de la talla: 5 millones de muestras equilibradas de grado
Cinco millones de casos a escala supergrande aseguran la visibilidad estadística. La proporción 1:1 de mujeres a hombres y cinco grupos de edad (10-30 por ciento cada uno) proporciona al modelo de IA suficiente diversidad de muestras para evitar eficazmente los prejuicios de género y edad.
Ventajas de cumplimiento: triple autorización hospitalaria
A diferencia de una única fuente autorizada, este conjunto de datos está acompañado por tres hospitales de tres aceleradores con un documento de autorización de nivel urbano completo, que forma un cortafuegos legal multicapas, lo que tiene una ventaja significativa en el examen del cumplimiento de los datos de AI médica.
Ventajas de calidad — 1.000 dólares + examen médico de alta gama
La cantidad total de registros de exámenes médicos es de más de 1.000 dólares, y el paquete total de exámenes de alto y mediano nivel, incluyendo TC, ultrasonido, marcadores tumorales, etc.
Ventajas de escenario - Gestión de la salud AI Todo sobre
Este conjunto de datos soporta la formación de AHMA 's de conexión completa de la predicción de enfermedades para informar de la interpretación. Cubre el bucle cerrado completo antes (evaluación de riesgo), durante (diagnóstico audido) y después (reportación) examen.
FAQ
¿Necesitan programas de datos de salud personalizados?
Changsha Langhui Information Technology Co., Ltd. DatasetsAPI plataforma, que proporciona servicios de datos médicos de una sola pantalla desde la recopilación de datos hasta el etiquetado a la autorización.
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