Датасеты с медицинской информацией очень полезны для обучения модели машинного обучения. Используя медицинские датасеты, модель может в конечном итоге улучшить диагностику, планирование лечения, а также предупреждать и обрабатывать заболевания. Используя медицинские датасеты, мы можем потратить меньше времени, чтобы разработать более точные методы диагностики. Например, статистика по медицинским случаям, датасеты изображений или данные о лабораторных тестах могут быть использованы для тренировки модели, позволяющей компьютеру принять решение по плану лечения.
1) Основные датасеты:
- HealthData.gov
- Big Cities Health inventory Data Platform
- Chronic Disease Data
- Human Mortality Database
- Mental Disorders Datasets
- MHealth Dataset
- Medicare Provider Utilization and Payment Data
- Life Sciance Database Archive
- WHO (World Health Organisation)
2) Картинки:
- Open Access Series of Imaging Studies (OASIS)
- OpenfMRI
- Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)
3) Про ковит:
- COVID-19 Open Research Dataset
- COVID-19 in India
- COVID-19 Radiology Dataset
4) Геном датасеты:
- GEO Datasets
- 1000 Genomes Project
- Genome in a Bottle
5) Из больниц:
- Medicare Hospital Quality
- Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP)
- MIMIC Critical Care Database
6) Онкология:
- SEER cancer incidence
- BROAD Institute Cancer Program Datasets
- CT Medical Images
Работа с данными датасетами для пациента позволит перейти от простых предупреждений до рекомендаций по лечению. Медицинские датасеты могут рассказать о болезнях и рисках в пределах той или иной группы населения. 🤗