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NEW 추가 데이터 세트 헬스케어 의논문 멀티모달 Multimodal

长时序멀티모달병력데이터셋

5000 + 경도 총 모자이크 데이터 · 3 년 시간 경간? 8 + 7 의료 이미지 모자이크 ICD-10-CN 코디 맵

높은 품질의 경도 다중 모듈 임상 데이터 세트는 시간 시리즈에서 훈련 및 대형 의료 모델에 대한 이유에 대한. 각 케이스는 구조화 된 의료 기록, 임상 문서, 의료 이미지, 테스트, 약물 기록, 병리 보고서 및 양적 스케일을 통합, 같은 환자의 시간의 각 지점에서 연대적 주문에 대한 완벽한 임상 트랙과 함께 7 큰 데이터 패턴을 득점.

5000+
총 수의 대상
≥3年
시간 팬 요구
7类
의료 이미지 모델링
8科
임상시험

데이터셋 개요

데이터셋 명长时序멀티모달病历데이터셋(Longitudinal Multimodal Electronic Health Records Dataset)
총 규모不少于 5,000 例8개 주요 초점 단위 + 보충교재 전문가 긴장을 덮는 자격이 된 케이스
기간 범위3년 수직 체크 업 기록 당 케이스, 적어도 2개의 방문/테스트/처리/다른 점에 위로
데이터 타임 프레임2016-2025 (완전한 의료 기록과 후속 데이터를 가진 환자를 위한 전례)
학회소개종양학 + ICU/psychopathology/Ears, 코 및 목/기내학 및 gynaecology/류미트론
데이터模态구조 의료 기록 - 의료 이미지 - 의료 시험 - 의료 기록 - 병리 보고서 - quantitative score
영상 모달리티CT MIS PT-CT Ultrasity EndRIGHT X-L/DR Pathology WSI
编码标准ICD-10-CN 진단 코드 지도, 본래 ICD 부호와 더불어, 부호 버전 및 지도 규칙
품질标准중요한 분야 채우는 비율 95% % % 총 scrutinisation 10% 영상 specialisation % 두 배 dissensitisation
컴플라이언스要求개인정보 보호법, 데이터 보안법, 국가를 떠나지 않는 전염 및 데이터의 전체 양에 따릅니다
적용 시나리오교육의 의료 메가 모델 시간 시리즈 • 수직 효능 예측 • 임상 적분 모델링 • 다관적 통합 연구 • 질병 진행 예측
공급 형식硬盘 · 云盘 · API · 데이터 인프라
提供方Changsha Langhui Information Technology Co., Ltd.

장기 순서 구조: 복원되는 수직 처리 궤도

이 데이터 세트의 핵심 차이 값은 그 것입니다장시간 순서 relevance– 각 자격이 없는 경우만 3년 시간 수평선을 만납니다, 그러나 더 중요하게, 진단, 상담, 시험, 시험, 약물, 서류, 이미지, 병리학, 통계 및 동일한 탈감 환자 내의 끝 생활 정보가, 주요 임상 적사에 연대 순서에서 복원될 수 있는 동일한 불능한 환자 안에 일관된 내부 상관 관계가 있습니다.时序推理(임시 훈련)

01

수직 시간 범위

COPD, IBD, cirrhosis, CKD, 유형 2 당뇨병, Parkinson의 질병, Alzheimer의 질병과 같은 만성 진보적인 질병은, 등 장시간 시리즈 자료를 제공하기 위하여 전진됩니다.

02

더 많은 시간 효모

비디오 보고서는 이전의 "Comparable pre-film"과 "relation"의 이전 데이터를 참조하고 가능한 한 범위, 해당 검사 및 보고서에 대한 주요 임상 트랙의 지속적인 추적을 보장하는 것을 제공합니다.

03

내부 추적성 chain

같은 환자는 같은 환자의 출석으로 돌아갈 수 있습니다.

장기 시퀀스 트랙 (단일 환자)

T0 * 기본

2019.03 • 첫 번째 진단 · 병원 입학 + 진단 (ICD-10 : C34.1) + CT 가슴 + 병리 생물 + 기본

T1 치료

2019.05 • 수술 후 화학 요법 사이클 1 • 약물 기록 + 테스트 (blood routine / pastal function) + CT 검토 + 병리 기록

T2 • 방문

2020.03 • 1 년 후속 • CT precomparison + 종양학 마커 + 물리적 인 득점 (ECOG) + 후속 문서

T3 리뷰

2021.06 · 2 년 리뷰 · MRI + PET-CT + 병리 + 약물 조정 기록 + 삶의 질의 삶의 질의 품질

T4 . 이야기 끝

2022.09 · 마지막 후속 · 이야기의 끝 + 이미지 평가 + 마지막 약 + 총 생존 기록

Multimodular 데이터 치수 시스템

7개의 자료 모자이크는 핵심 합격 기준과 더불어 각 자격이 되는 케이스를 위해 통합됩니다동일한 환자, 동일한 방문, 동일한 검사 또는 동일한 처리의 밑에 다수 유형의 내부 relevance. 모든 모드는 불균형 환자의 수에 의해 연결의 검증 가능한 링크, 상담의 수, 검사의 수, 보고서의 수, 문서의 인덱스.

📋

구조화병력

진단 기록 (ICD-10-CN), 임상 / 병원 기록, 시험 결과, 검사 기록, 약물 로그, 외과 / 수술 기록.

📝

임상시험

전체 텍스트는 심각한 중단없이 보장됩니다.

🔬

의료 영상

CT/MRI/PET-CT (디노스 DIC), 초음/엔스코프 (원래 형식), X-ray/DR (DICOM), 병리 WSI (SVS/NDPI/TIFF/KFB).

💊

약물 기록

약의 이름, 복용량, 빈도, 배달의 노선, 시작 시간 및 약 근거한 조정 기록.

🧬

병원소개보고서

병리 진단 보고서, 면역 그룹 결과, 분자 / 유전 테스트, TNM 단계.

📊

量表评分

NIHSS, mRS, NYHA, LVEF, ECOG, APACHE II, SOFA, DAS28, SLEDAI 등 특수 평가 테이블을 지원하며 수직효율 평가를 지원합니다.

📈

检验检查

혈액, 생화확, 응고, 종양 마커, 미생물, 유전학, 유전학, 기타, 기능 검사에 대한 검사 결과를 확인할 수 있습니다.

🏥

随访结局

, 생존, 재발/전송, 합병증. 질병 진도 모델링 및 prognosis 모델에 대한 지원 교육.

데이터模态 交付内容 格式要求 关联键
구조화 데이터 진단 (ICD-10-CN), 상담, 테스트, 검사, 약물, 외과 기록 CSV / Excel / 데이터베이스 patient_id + encounter_id
의약정보文书 병원 입학, 방전, 의료 기록, 이동 기록, 전체 수술 기록 텍스트 / PDF patient_id + encounter_id
CT영상 얇은 + 일반 레이어 두꺼운 Sequences, 선호 512 x 512 매트릭스, 유지 단계 정보 脱敏DICOM study_id + series_id
MRI영상 T1WI/T2WI/FLAIR/DWI/ADC/Strengthened 순서, 순서 묘사의 보유 및 스캐닝 모수 脱敏DICOM study_id + series_id
PET-CT PET는 C.T. sequence에 대응하고 통합 및 SUV 대사 정보를 유지 脱敏DICOM study_id + series_id
초음파/内镜 정적 이미지 + 동적 비디오, 협회 검사 보고서 및 키 측정 DICOM/원래 수출 study_id + report_id
병원소개WSI 가득 차있는 조각 디지털 방식으로 이미지, 보유 multiplier/scale/chromosomal 유형/slice 수 SVS / NDPI / TIFF / KFB study_id + report_id
약물 기록 이름, 복용량, 빈도, 배달의 노선, 시작 시간 CSV/ Database 테이블 patient_id + encounter_id

부분 및 질병의 분포

단위와 질병의 수는 표적 방식으로 분배되고, 마지막 납품 구조는 상호적으로 확인한 납품 명부에 근거를 둡니다.

科室/.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目标占比 建议数量 집중된 질병 스펙트럼 Baseline 정보 요구 사항
肿瘤科 约35%-38% 1,750-1,900 폐암, 야기암, 대장암, 간암, 위암, 식용암, 목, 중암, 난소암 등 이미지 보고서, 주기적인 보고서, 병리 보고서; 현실적 기초에 유효한 분자/임문학적인 지시자
心血管内科 约20%-22% 1,000-1,100 관상 동맥 심장병/급강한 심장 흡입, 포스트 PCI, 심장 실패, 방 tremors, 등. 코로나 아트리, 심장 초음파, 전기 카드, 심장 myase 스펙트럼, LVEF, NYHA
神经内科 约13%-15% 650-750 일러스트레이션, 해머로그닉, 파킨슨의,인지 장애/아츠하이머의 등 CT/MRI, 질병, NIHSS, mRS,인지/모동 테이블 설명
呼吸科 约7%-8% 350-400 COPD, 기관지 천식, pneumonia, 기관지 확장 등에 커뮤니티 액세스. Lung 기능, 가슴 이미지, 급료 또는 증후 통제 평가
消化科 约6%-7% 300-350 치열증, IBD, 소화기, GERD, 등. Stomach/ 내장/이미지 보고서, 병리 보고서, 간 기능 등급, 질병 활동 등급
肾内科 约6%-7% 300-350 CKD, 당뇨병 Nephrosis, 내구성 신장병, dialysis, 포스트 transplant 후속 및 합병증, 등. eGFR, UACR, 소변 검사, 신장 기능, 신장 병리학, dialysis 기록
内分泌科 约5%-6% 250-300 2개의 당뇨병 mellitus 및 합병증, 갑상선/기능성 비정상적인/tumours, osteoporosis, 등 타자를 치십시오. HbA1c의 혈당 기록, 합병증의 진단, 갑상선 기능/상선, 뼈 조밀도
血液科 约3%-4% 150-200 백혈병, 림프종, 다수 osteoporosis, 등. Osteomymystalgia/live의 교류, FISH의 stratification/scoring의 seroprotein 전자 수영
다른 전문 보충제 ≤3% ≤150 ICU (강/ARDS), 심리학, 구두, 안과, 귀, 코 및 목, 자이학 및 비만, 류머티즘 immunisation 당당 확인 리스트에 따라 구현
合计 100% ≥5,000 8개의 중요한 단면도 + 7개의 추가 전문가

ICD 코딩 및 진단 배포

Encoding 유지 요건

ICD-10-CN로지도가 필요한 경우 지도 규칙, 맵 소스 및 지도 사전 및 포스트 확대 필드를 제공합니다.

Statistical 납품 필요조건

결과는 단면도, 질병 스펙트럼, ICD 부호, 진단 이름, 케이스, 시간 경간 및 자료 모형 적용에 의해 요약될 수 있습니다.

의료 이미지 기술 코드

이미지 데이터는 AI 훈련을 위해, 얇고, 익지않는 해결책 및 순서 완전한 자료의 납품에 우선권을 줍니다. 프로젝트는 핵심 접근을 위한 상태로 두꺼운 문턱의 단 하나 층을 사용 없이 다 방향성, 다차원, 다습성 자료를 포함합니다. DIOCOM 유형 이미지는 AI 훈련을 위해 필요한 중요한 메타데이터 및 공간 포지셔닝 정보를 유지합니다.

영상제품정보 납품 형식 핵심 기술 요구
CT 脱敏DICOM 우선순 얇은 층 순서 및 본래 층 간격/화소 간격; 동일한 검사 얇은 층 + 가능한 정도에 동시에 배달되는 전통적인 층 간격; 매트릭스 thallium 512 x 512; 보유 기간 단계 정보의 강화한 시험
MRI 脱敏DICOM T1WI/T2WI/FLAIR/DWI/ADC/enhanced와 같은 중요한 진단 순서; 연속되는 이름, 스캐닝 위치, 층 간격, IDifiable 간격을 두는 화소
PET-CT 脱敏DICOM PET는 CT 스텝에 대응하고 통합 유지; 보고/metadata는 SUV와 같은 대사 정보를 반영합니다
X线/DR 脱敏DICOM 납품의 장소를 유지하고, 부분, 화소 크기 및 보고 협회를 검사하십시오; 저해상 시사에 의해 대체될지도 모릅니다
초음파 DICOM/Video/Preliminary 수출 정체되는 이미지 + 동적인 영상; 결합 검사 보고, 열쇠 측정, 유지되는 부속 및 결론
内镜 원본 이미지/영상/시스템 수출 검사 사이트, 시간, 보고서/기록, 키 이미지/비디오 유지; 병리적 대응 설정
병원소개WSI SVS/NDPI/TIFF/KFB 다수, 가늠자, 검사 수준, 염료 유형, 조각 수를 유지하십시오; 우선 H&E 및 진단 관련 조각

DICOM 핵심 분야 보유 필요조건

오프화이트

StudyInstanceUID, SeriesInstanceUID, SOPInstanceUID, AccessionNumber

空间포지셔닝

ImagePositionPatient, ImageOrientationPatient, SliceLocation, FrameOfReferenceUID

像素参数

Rows, Columns, PixelSpacing, SliceThickness, SpacingBetweenSlices

扫描参数

KVP, Exposure/mAs, ConvolutionKernel, Pitch, Manufacturer, ModelName

?? Desensitization는 3D 재구성, 직렬 인식, 공간 포지셔닝 및 훈련의 사용에 영향을 미치는 주요 필드를 제거하지 않습니다.

데이터 샘플

예 1 . 긴 시간 색인 구조

{
  "patient_id": "LH_PT_2024_003172",
  "demographics": {
    "gender": "M",
    "age_at_baseline": 58,
    "age_unit": "year"
  },
  "primary_diagnosis": {
    "icd_code_original": "C34.1",
    "icd_version": "ICD-10",
    "icd_code_mapped": "C34.1",
    "diagnosis_name": "肺上叶恶性肿瘤",
    "department": "肿瘤科",
    "disease_spectrum": "实体瘤-肺癌"
  },
  "temporal_trajectory": {
    "time_span_years": 3.5,
    "encounter_count": 8,
    "first_record_date": "2019-03-15",
    "last_record_date": "2022-09-20",
    "encounters": [
      {
        "encounter_id": "ENC_001",
        "date": "2019-03-15",
        "type": "inpatient",
        "department": "肿瘤科",
        "phase": "baseline_diagnosis",
        "linked_data": {
          "clinical_notes": ["入院记录", "首次病程", "出院小结"],
          "imaging": [
            {"study_id": "IMG_CT_001", "modality": "CT", "body_part": "CHEST", "report_id": "RPT_001"}
          ],
          "pathology": [
            {"report_id": "PATH_001", "type": "biopsy", "finding": "非小细胞肺癌,腺癌"}
          ],
          "lab_results": ["血常规", "生化", "肿瘤标志物"],
          "medications": [],
          "scales": [{"name": "ECOG", "score": 1}]
        }
      },
      {
        "encounter_id": "ENC_004",
        "date": "2020-03-10",
        "type": "outpatient",
        "phase": "follow_up_1y",
        "linked_data": {
          "imaging": [
            {"study_id": "IMG_CT_004", "modality": "CT", "body_part": "CHEST",
             "comparison": "对比前片IMG_CT_003", "report_id": "RPT_004"}
          ],
          "lab_results": ["肿瘤标志物"],
          "scales": [{"name": "ECOG", "score": 0}]
        }
      }
    ]
  }
}

예 2 . Multimodular 이미지 링크 인덱스

{
  "patient_id": "LH_PT_2024_003172",
  "encounter_id": "ENC_006",
  "study_id": "IMG_MRI_006",
  "study_datetime": "2021-06-18T09:30:00",
  "modality": "MRI",
  "body_part": "BRAIN",
  "study_description": "头颅MRI平扫+增强",
  "series": [
    {
      "series_id": "SER_006_01",
      "series_description": "T1WI",
      "slice_thickness": 5.0,
      "pixel_spacing": [0.5, 0.5],
      "rows": 512,
      "columns": 512,
      "file_count": 24,
      "file_path": "patient_003172/enc_006/mri/ser_01/"
    },
    {
      "series_id": "SER_006_02",
      "series_description": "T2WI FLAIR",
      "slice_thickness": 5.0,
      "pixel_spacing": [0.5, 0.5],
      "rows": 512,
      "columns": 512,
      "file_count": 24,
      "file_path": "patient_003172/enc_006/mri/ser_02/"
    },
    {
      "series_id": "SER_006_05",
      "series_description": "T1WI+C (Post-Contrast)",
      "slice_thickness": 5.0,
      "pixel_spacing": [0.5, 0.5],
      "rows": 512,
      "columns": 512,
      "file_count": 24,
      "file_path": "patient_003172/enc_006/mri/ser_05/",
      "contrast_phase": "post_contrast"
    }
  ],
  "linked_report": {
    "report_id": "RPT_006",
    "findings": "右侧额叶可见结节状强化灶,较前次(IMG_CT_004)无明显变化...",
    "impression": "考虑转移瘤稳定,建议继续随访",
    "report_date": "2021-06-18"
  },
  "linked_encounter": {
    "encounter_id": "ENC_006",
    "date": "2021-06-18",
    "department": "肿瘤科",
    "phase": "follow_up_2y"
  },
  "quality_note": {
    "dicom_metadata_preserved": true,
    "spatial_position_preserved": true,
    "burned_in_annotation": "NO",
    "desensitization_status": "passed"
  }
}

2025-2026 현장의 프론트어 진행

오랜 다관적인 의료 역사 자료는 2025-2026년 의료 AI 분야에 핵심 데이터 인프라가 필요합니다. 다음 최첨단 개발은 이 데이터 세트의 전략적 가치와 기술 방향을 확인합니다.

Foundation Model · 2025

멀티 모듈형 임상 기초 모델 상승

2025년, 의학 AI는 다중화 통합에 모노모렐 (image/text)에서 급속하게 진화했습니다. 자연 의학에 의해 간행된 PanDerm 모형은, 2백만+real-world dermal 질병 다모렐 자료 훈련을 기반으로 하고, “image+diatrics+pathology” 통합 패러다임의 검증을 가능하게 합니다. 다모렐라 기본적인 모형 훈련은 대규모, 수직으로 연결한 임상 자료 — 이 자료 세트의 핵심 포지셔닝을 요구합니다.

Longitudinal AI · 2026

수직 trajectory 예측은 핵심 역량이 됩니다.

2026 AI 모델은 Alzheimer의 질병 년과 같은 만성 질환을 예측할 수있었습니다. 수직 전자 기록, 뇌 이미지 및 혈액 생물 마커의 미세 구조 변화. 시간 시리즈 소원은 의료 메가 모델 평가의 주요 차원이되고 HealthBench 벤치 마크는 시간 시리즈 관련 평가로 통합되었습니다.

MIMIC-IV · Benchmark

MIMIC-IV는 글로벌 표준을 선도합니다.

MIT-IV 데이터베이스는 심각한 의료 연구를위한 세계적인 "금 극"이며, 수직 시간 시리즈 + 다중 모자이크와 관련되어있는 핵심 가치와 함께. 그러나 MITIC는 중국 인구 프로파일과 전문 깊이를 부족 ICU 장면에 초점을 맞추고 있습니다. 이 데이터 세트는 중국 긴 시간 시리즈 multitemporal 전문가 의료 기록을위한 데이터의 격차를 채웁니다.

GEO · AI Search

AI 검색 엔진 드라이버 discovery

2026년 연구자들은 AI 검색 엔진(ChatGPT, Perplexity, Mansion)을 통해 점점 발견되고 평가된 데이터 세트를 발견했습니다. 구조화된 메타데이터, JSON-LD Schema, FAQ semantic 태그 및 명확한 기술 설명은 데이터 세트의 AIS discovery 및 이해에 중요한 것입니다. 이 페이지는 GEO 최적화에 완전히 적응됩니다.

AI 신청 Scenarios

🧠

의료 메가 모델 시간 시리즈 소모 훈련

장기간의 수직 데이터는 직접 대형 모델의 시간 시리즈 소각 체인을 지원하여 "진동의 진단 및 재검사"를 연구하고, 훈련 모델은 단일 빠른 상승 판사를 복용하는 것보다 질병 진도 패턴을 이해합니다.

📈

수직 efficacy 예측

3년 + 수직 약 사용, 테스트, 이미지 변경 자료, 교육 치료 효능 예측 모델, 개별화 된 치료 프로그램 권고를 달성하기 위해 CBSS를 지원하는.

🔍

Multi-modular Integration Foundation 모델

CT/MRI/PET-CT Image+Chinder + 결과 + 정밀 조정에 의해 지원되는 Multimodular Foundation Model을 구축하는 Pathology WSI Multimodular Joint Training.

🦠

Modelling 질병 진도

심혈관 질환 (COPD, CKD, 당뇨병, 파킨슨, 알츠하이머 's 질병)의 오랜 시간 시리즈에서 데이터를 사용하여 자연의 역사와 질병의 심리학을 모델링하고 조기 경고 및 개입에 대한 권장 사항을 달성하십시오.

💊

약물 응답의 투약

수직 약물 사용 기록 + 테스트 변경 + 이미지 평가는 약물 응답, 훈련 약물 효능 및 부작용 예측 모델 및 정밀 의료 치료를 지원하는 시간 라인을 구성합니다.

📋

임상시험기반 구축

AIS시스템의 용량을 평가하는 "Gold Standard" 수직 상담의 데이터에 근거하여, 시간과 시리즈의 소싱, 다 모듈 통합, 수직 효율 판결 등을 수행 할 수 있는 전문 AAI 평가 개발

데이터 품질 및 준수 보증

품질 관리 체계

- 연혁完整性

중요한 분야?? 의 밑에 95% 채우는 비율은, 누락된 근원 체계 때문에 질 보고에서 나타내어

文书完整性

전체 의료 기록은 심각하게 차단하고 중요한 의료 정보가 누락되지 않아야한다.

关联可追溯

이미지, 시험, 약, 서류, 진단은 환자 수와 상담 번호를 통해 뒤에 추적될 수 있습니다

抽检比例

5% 전반적인 케이스 표본, 다른 단면도/경로/출원/시간 기간을 덮는 10% 영상 특정한 표본

脱敏与컴플라이언스

身份脱敏

이름, ID 번호, 전화 번호, 주소, 진료소 번호, 의사 '명, 불균형 병원 이름 제거

영상脱敏

DICOM/WSI 메타데이터, 개인 라벨, 이미지의 불타는 텍스트, 동기화 태그 맵

기술 분야 보유

스케일, 멀티플레이어, 공간 포지셔닝, 순서 인식에 필요한 AI 교육 정보를 유지

법규컴플라이언스

데이터는 개인 정보 보호법, 데이터 보안법 준수 국가에서 금지됩니다.

배달의 전체 목록

✓ 구조 데이터 파일/데이터베이스 테이블 (CSV/Excel/Database 백업)
✓ 의료 기록의 문서/텍스 (전체 텍스트, 관련)
✓ 의료 및 이미지 파일 (임시 원본 파일)
✓ 데이터 사전 (필드 이름/mean/type/source)
✓ 문서 인덱스 목록 (pathways/patients/diagnostics/test number)
✓ 질병 및 사례 목록 (number/pathology/section/time span)
✓ ICD Code 및 진단 배포 통계 (원래 + 맵)
✓ 배치 통계 테이블 (섹션/경로/모형/temporal/image Distribution)
✓ 품질 검토 보고서 (/duplicating/unusual/association/image 질)
✓ De-sensitization 문 (경상/선거/예약 필드)
✓ 병원 소스 및 허가 지침 (견적적으로 검사)

자주 묻는 질문

장기적인 다중 모듈형 환자 데이터 세트는 일반적인 전자 의료 데이터 세트와 다릅니다.

이 데이터 세트는 각 케이스가 3 년 지속될 수 있도록 적어도 2개 이상 다른 시간을 방문하는 기록, 및 진단, 시험, 약물, 서류, 이미지 및 끝 효력에 정보가 동일한 환자 안에 동기화한 순서에서 주요 임상 trajectory에 복원된다는 것을 요구하고. 정상적인 전자 의학 역사 자료 세트는 보통 단 하나 진단 스냅 샷, 부족 수직 시간 시리즈 결합 및 시간 시리즈 결합이고 시간 훈련에서 시간을 지원할 수 없는 것입니다.

어떤 의료 이미지 모델은 데이터 세트 지원합니까?

CT, MRI, PET-CT, 초음파, 내시경 검사, X-ray/DR, 병리적 전체 슬라이스 디지털 이미지 (WSI)에 대한 의료 이미지 모델링의 7 가지 유형이 지원합니다. DICOM 유형 이미지는 _KEEP_core_labels 및 공간 포지셔닝 (ImagePositint/ImageOrganizationPatient), 순서 매개 변수 (스토리 두께 / 픽셀 간격 / 스케이팅 / 스케이스 매개 변수)에 대한 필요한 메타 데이터를 유지합니다.

데이터 세트는 개인 정보 보호 규정을 보장합니까?

데이터의 전체 금액은 자동화되어 수동으로 식별되어 환자의 이름, ID 번호, 전화 번호 등과 같은 식별 정보를 제거하고 분석 값을 보장하기 위해 연령대의 원래 가치를 유지하면서도 분석합니다. DIOCOM 및 WSI 데이터는 동기화 된 방식으로 처리되며 개인 상표 및 이미지 연소. 데이터는 개인 정보 보호법의 요구 사항에 따라 국가를 통과하지 않고 금지됩니다. 데이터 보안 행위.

질병 증거 표지판을 포함하는 비디오 데이터는?

이 프로젝트는 당사자가 서면으로 동의하지 않는 한 프레임, 프로파일, 수동 분류 라벨 등과 같은 결과를 표시하지 않습니다. 비디오 데이터 배달의 초점은 원본과 내부의 반역 - 이미지 문서, 이미지 보고서, 검사 기록, 환자 번호 및 환자 번호에 있으며, 동일한 환자의 장기 치료 체인에 포함되어야합니다.

어떤 AI 모델 교육 시나리오는 데이터 세트에 적합합니까?

핵심 시나리오에는 다음과 같습니다 : 대형 의료 모델의 시간 순서에 1 교육 (이런 및 결과의 카우스 체인의 진단 치료 검토를 얻었다); 다중 모듈 통합 모델 (image+ clerical+ Testing+ pathology)의 2 기본 교육; 수직 효능 예측 및 질병 진행의 3 모델링; 4 약물 응답 예측; 5 제약 AI 벤치 마크. ICD-10-CN 코딩지도 및 표준 데이터 사전 데이터 사전 지원은 주요 교육 프레임 워크를 지원하는 것입니다.

데이터 세트 및 인용의 전체 카탈로그를 얻는 방법?

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