I migliori set di dati sanitari open source per progetti di machine learning

• Il sistema sanitario globale produce quotidianamente grandi quantità di dati medici, che hanno il potenziale per essere utilizzati per applicazioni di apprendimento automatico. In tutti i settori, i dati sono considerati un bene prezioso che consente alle aziende di ottenere un vantaggio competitivo, e il settore sanitario non è diverso.

Questo articolo affronterà in modo conciso gli ostacoli incontrati nella gestione dei dati medici e fornirà un riepilogo dei set di dati sanitari accessibili al pubblico.

Importanza dei set di dati sanitari

I set di dati sanitari sono raccolte di informazioni sui pazienti, come cartelle cliniche, diagnosi, trattamenti, dati genetici e dettagli sullo stile di vita. Sono molto importanti nel mondo di oggi, dove l’intelligenza artificiale viene utilizzata sempre di più. Ecco perché:

Comprendere la salute del paziente:

I set di dati sanitari forniscono ai medici un quadro completo della salute di un paziente. Ad esempio, i dati sull'anamnesi, sui farmaci e sullo stile di vita di un paziente possono aiutare a prevedere se potrebbe contrarre una malattia cronica. Ciò consente ai medici di intervenire tempestivamente e di elaborare un piano di trattamento specifico per quel paziente.

Aiutare la ricerca medica:

Studiando i set di dati sanitari, i ricercatori medici possono osservare come vengono trattati i pazienti affetti da cancro e come guariscono. Possono trovare i trattamenti che funzionano meglio nel mondo reale. Ad esempio, esaminando i campioni di tumore nelle biobanche e le storie di trattamento dei pazienti, i ricercatori possono imparare come mutazioni specifiche e proteine ​​tumorali reagiscono ai diversi trattamenti. Questo approccio basato sui dati aiuta a individuare le tendenze che portano a risultati migliori per i pazienti.

Migliore diagnosi e trattamento:

I medici utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per esaminare i set di dati sanitari e trovare modelli importanti. Questo li aiuta a diagnosticare e curare meglio le malattie. In radiologia, l’intelligenza artificiale può individuare i problemi nelle scansioni più velocemente e con maggiore precisione rispetto agli esseri umani. Ciò significa che i medici possono individuare le malattie prima e iniziare prima il trattamento giusto. L'annotazione delle immagini mediche può portare a una diagnosi più rapida e migliore, che migliora la salute del paziente.

Aiutare le iniziative di sanità pubblica:

Immagina una piccola città in cui gli esperti sanitari utilizzano set di dati per monitorare un’epidemia di influenza. Hanno esaminato i modelli e hanno trovato le aree interessate. Con questi dati hanno avviato iniziative di vaccinazione mirate e campagne di educazione sanitaria. Questo approccio basato sui dati ha contribuito a contenere l’influenza. Mostra come i set di dati sanitari possono guidare e migliorare attivamente le iniziative di sanità pubblica.

Set di dati medici open source per l'apprendimento automatico

I set di dati aperti sono essenziali affinché qualsiasi modello di machine learning funzioni bene. L’apprendimento automatico è già utilizzato nelle scienze della vita, nella sanità e nella medicina e sta dando ottimi risultati. Aiuta a prevedere le malattie e a capire come si diffondono. L’apprendimento automatico sta anche fornendo idee su come possiamo prenderci adeguatamente cura dei malati, degli anziani e dei malati in una comunità. Senza buoni set di dati, questi modelli di apprendimento automatico non sarebbero possibili.

Sanità generale e pubblica:

• dati.gov: si concentra sui dati sanitari orientati agli Stati Uniti che possono essere facilmente ricercati utilizzando più parametri. I set di dati sono progettati per migliorare il benessere delle persone residenti negli Stati Uniti; tuttavia, le informazioni potrebbero rivelarsi utili anche per altri gruppi di formazione nella ricerca o in altri settori della sanità pubblica.
• OMS: offre set di dati incentrati sulle priorità sanitarie globali. La piattaforma incorpora una funzione di ricerca intuitiva e fornisce preziosi approfondimenti insieme ai set di dati per una comprensione completa degli argomenti in questione.
• Re3Data: Offre dati che abbracciano più di 2,000 argomenti di ricerca classificati in diverse ampie aree. Sebbene non tutti i set di dati siano liberamente accessibili, la piattaforma indica chiaramente la struttura e consente una facile ricerca in base a fattori quali tariffe, requisiti di adesione e restrizioni sul copyright.
• Database di mortalità umana offre accesso a dati sui tassi di mortalità, dati sulla popolazione e varie statistiche sanitarie e demografiche per 35 nazioni.
• CHDS: I set di dati degli studi sulla salute e lo sviluppo dei bambini mirano a indagare la trasmissione intergenerazionale della malattia e della salute. Comprende set di dati per la ricerca non solo sull’espressione genomica ma anche sull’influenza di fattori sociali, ambientali e culturali su malattie e salute.
• Sfida sull'attività molecolare Merck: presenta set di dati progettati per promuovere l'applicazione dell'apprendimento automatico nella scoperta di farmaci simulando le potenziali interazioni tra varie combinazioni di molecole.
• 1000 Genomi Progetto: Contiene dati di sequenziamento di 2,500 individui di 26 popolazioni diverse, rendendolo uno dei più grandi archivi di genomi accessibili. È possibile accedere a questa collaborazione internazionale tramite AWS. (Si noti che sono disponibili sovvenzioni per progetti sul genoma.)

Set di dati di immagini per scienze della vita, sanità e medicina:

• Apri Neuro: Essendo una piattaforma gratuita e aperta, OpenNeuro condivide un'ampia gamma di immagini mediche, inclusi dati MRI, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL e PET. Con 563 set di dati medici che coprono 19,187 partecipanti, costituisce una risorsa inestimabile per ricercatori e operatori sanitari.
• Oasi: Originato dalla serie Open Access of Imaging Studies (OASIS), questo set di dati si propone di fornire dati di neuroimaging al pubblico gratuitamente a beneficio della comunità scientifica. Comprende 1,098 soggetti in 2,168 sessioni RM e 1,608 sessioni PET, offrendo una vasta gamma di informazioni per i ricercatori.
• Iniziativa di neuroimaging della malattia di Alzheimer: L'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) presenta i dati raccolti da ricercatori di tutto il mondo impegnati a definire la progressione della malattia di Alzheimer. Il set di dati include una raccolta completa di immagini MRI e PET, informazioni genetiche, test cognitivi e biomarcatori del liquido cerebrospinale e del sangue, facilitando un approccio sfaccettato alla comprensione di questa complessa condizione.

Set di dati ospedalieri:

• Catalogo dati fornitore: accedi e scarica set di dati completi di fornitori in aree quali strutture di dialisi, studi medici, servizi sanitari a domicilio, cure hospice, ospedali, riabilitazione ospedaliera, ospedali per cure a lungo termine, case di cura con servizi di riabilitazione, costi delle visite ambulatoriali ed elenchi di fornitori.
• Progetto sui costi e sull'utilizzo dell'assistenza sanitaria (HCUP): questo database completo a livello nazionale è stato creato per identificare, monitorare e analizzare le tendenze nazionali nell'utilizzo, nell'accesso, nelle tariffe, nella qualità e nei risultati dell'assistenza sanitaria. Ogni set di dati medici all'interno dell'HCUP contiene informazioni a livello di incontro su tutti i ricoveri dei pazienti, le visite al pronto soccorso e gli interventi ambulatoriali negli ospedali statunitensi, fornendo una grande quantità di dati a ricercatori e responsabili politici.
• Database di terapia intensiva MIMIC: sviluppato dal MIT per scopi di fisiologia computazionale, questo set di dati medici liberamente disponibile comprende dati sanitari non identificati provenienti da oltre 40,000 pazienti in terapia intensiva. Il set di dati MIMIC costituisce una risorsa preziosa per i ricercatori che studiano terapia intensiva e sviluppano nuovi metodi computazionali.

Set di dati sul cancro:

• Immagini mediche TC: progettato per facilitare metodi alternativi per l'esame delle tendenze nei dati delle immagini TC, questo set di dati presenta scansioni TC di pazienti affetti da cancro, concentrandosi su fattori quali contrasto, modalità ed età del paziente. I ricercatori possono sfruttare questi dati per sviluppare nuove tecniche di imaging e analizzare i modelli nella diagnosi e nel trattamento del cancro.
• Collaborazione internazionale sulla segnalazione del cancro (ICCR): i set di dati medici all’interno dell’ICCR sono stati sviluppati e forniti per promuovere un approccio basato sull’evidenza alla segnalazione del cancro in tutto il mondo. Standardizzando la segnalazione dei tumori, l’ICCR mira a migliorare la qualità e la comparabilità dei dati sul cancro tra istituzioni e paesi.
• SEER Incidenza del cancro: forniti dal governo degli Stati Uniti, questi dati sul cancro sono segmentati utilizzando distinzioni demografiche di base come razza, sesso ed età. Il set di dati SEER consente ai ricercatori di studiare l’incidenza del cancro e i tassi di sopravvivenza in diversi sottogruppi di popolazione, informando le iniziative di sanità pubblica e le priorità di ricerca.
• Set di dati sul cancro al polmone: questo set di dati gratuito contiene informazioni sui casi di cancro al polmone risalenti al 1995. I ricercatori possono utilizzare questi dati per studiare le tendenze a lungo termine nell'incidenza, nel trattamento e negli esiti del cancro al polmone, nonché per sviluppare nuovi strumenti diagnostici e prognostici.

Risorse aggiuntive per i dati sanitari:

• Kaggle: Un repository di set di dati versatile: Kaggle rimane una piattaforma eccezionale per un'ampia gamma di set di dati, non limitata al settore sanitario. Ideale per chi si diversifica in vari argomenti o ha bisogno di set di dati diversi per l'addestramento del modello, Kaggle è una risorsa a cui rivolgersi.
• subreddit: Un tesoro guidato dalla comunità – Le giuste discussioni su subreddit possono essere una miniera d'oro per set di dati aperti. Per domande di nicchia o specifiche non affrontate da set di dati pubblici, la comunità Reddit potrebbe avere la risposta.

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