Langhui
These are structured check-up records, counted per case (5 million). Full-report subsets are a different dataset: custom check-up reports.

Conjuntos de datos de chequeos médicos

5 millones de exámenes médicos estructurados reales = Equilibrio de género = 1000 + 50 + autorización de profundidad para el hospital

5 millones
Número total de registros de exámenes médicos
1:1
Equilibrio de género
$1,000+
Nivel umbral para el examen médico
50+
Número de hospitales colaboradores
2-4 semanas
Ciclo de entrega

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 datosConjuntos de datos de exámenes médicos (incluida la estratificación de multitudes)
Volumen total de datosCinco millones de exámenes médicos reales.
Tipo de datosEstructuradodatos
Fuente de datosReventa(Asociaciones con más de 50 hospitales, incluyendo hospitales Fudan Top-100)
Tipo de licenciaAutorización directa del hospital. Autorización directa de Hospitales Terciarios de Tres Grados-A + Autorización Integral Ciudad-Nivel Documentos
Ciclo de entrega2 semanas - 1 mes
Distribución por género男:女接近1:1, incluso el muestreo
Age Layer10% menos 18 20% 18-30 años 30% 40 años 30% 40-60 años 10% sobre 60 años
Monto del examen médicoCantidad 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 campoCuenta de campoCampos típicos
Información demográfica8Sexo, año de nacimiento, edad, altura, peso, IMC, cintura, presión arterial (constrictión/estribilización)
Protocolo de sangre.15Conteo de células blancas, conteo de células rojas, hemoglobina, conteo de losas, porcentaje de células de partículas neutrales, porcentaje de células linfocitos, etc.
Total bioquímico22ALT, AST, GGT, anhidrido acético, ácido úrico, eGFR, colesterol total, glicerina de probador, LDL-C, azúcar abdominal vacía, HbA1c
肿瘤标志物12AFP, CEA, CA19-9, CA125, PSA Total/Extrusion/Rap (M), CA15-3 (F)
Pruebas de imagen15CT-CV y Lung-RADS, ultrasonido carotídico y estrechamiento, ecografía cardíaca EF y E/A-by.
内镜检查8Diagnóstico de espejos estomacales, resultados patológicos, estado HP; espejos intestinales, tamaño de posición de salivación
Evaluación integrada10Principales 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

¿Cómo se autorizan los datos?
Este conjunto de datos está disponible por reventa, pero el nivel de autorización es muy alto: cooperación en hospitales de 50++ (incluyendo los hospitales de la categoría 100 de Remolator), conDocumentos de autorización directa para tres hospitales.yAutorización integral de Ciudad-Nivel DocumentosLANG Huitech garantiza la integridad y cumplimiento del enlace autorizado, lo que permite realizar exámenes de cumplimiento junto con los clientes.
¿Se han desensibilizado los datos?
Todos los datos se han procesado estrictamente de manera disensibilizada. Se ha eliminado o generalizado toda la información de identificación personal (nombre, número de identificación, número de teléfono, dirección, lugar de trabajo, etc.).
¿Cuáles son los elementos de verificación incluidos en los datos?
Cubre el proyecto de examen médico integral: protocolo de sangre (15), compleciones bioquímicas (22 casos de glucosa en sangre renal de hepatitis), marcadores tumorales (12), video-control (Cómuto de respiración, ultrasonido abdominal, ultrasonido cardíaco, etc.), endoscopia ( gastroscopia, lentes intestinales) e informes de evaluación integral.
¿Qué diferencia tiene con los datos médicos establecidos para el examen médico de un millón de grados?
Este conjunto de datos (5 millones de casos) es cinco veces mayor que el conjunto de datos de exámenes médicos de un millón de grados y se ha ampliado para incluir diseños estrictos de estratificación de multitudes (entre corchetes de edad de 1:1+5) para garantizar una muestra equilibrada de capacitación en IA.

¿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.

Consultoría empresarial • Previsualización de la muestra de datos • Programa de personalización