Ao trabalhar em projetos de aprendizado de máquina na área da saúde, o acesso a conjuntos de dados abertos e gratuitos é essencial. Eles fornecem a base para o desenvolvimento de modelos eficazes, mas encontrá-los pode ser um desafio. Para ajudá-lo a começar, aqui estão 19 excelentes conjuntos de dados que podem apoiar seu trabalho e inspirar inovação na área da saúde.
A importância dos conjuntos de dados de saúde para treinar seu modelo de aprendizado de máquina
Conjuntos de dados de saúde são coleções de informações de pacientes, como registros médicos, diagnósticos, tratamentos, dados genéticos e informações sobre estilo de vida. Eles são muito importantes no mundo de hoje, onde a IA é muito utilizada. Aqui está o porquê:
Compreendendo a saúde do paciente:
Os conjuntos de dados de saúde fornecem aos médicos uma visão completa da saúde do paciente. Por exemplo, dados sobre o histórico médico, medicamentos e estilo de vida de um paciente podem ajudar a prever a probabilidade de desenvolver uma doença crônica. Isso permite que os médicos cheguem cedo e criem um plano de tratamento para aquele paciente.
Ajudando na pesquisa em saúde:
Ao estudar conjuntos de dados de saúde, os investigadores médicos podem observar como os pacientes com cancro são tratados e como se recuperam. Eles podem encontrar o tratamento mais eficaz no mundo real. Por exemplo, observando amostras de tumores em biobancos e históricos de tratamento de pacientes, os pesquisadores podem aprender como certas mutações e proteínas cancerígenas respondem a diferentes tratamentos. Essa abordagem baseada em dados ajuda a identificar tendências que levam a melhores resultados para os pacientes.
Melhor diagnóstico e tratamento:
Os médicos usam ferramentas de IA para analisar conjuntos de dados de saúde e encontrar padrões importantes. Isso os ajuda a diagnosticar e tratar melhor as doenças. Na radiologia, a IA pode detectar problemas em exames com mais rapidez e precisão do que os humanos. Isto significa que os médicos podem diagnosticar doenças rapidamente e iniciar o tratamento adequado numa fase inicial. A anotação de imagens médicas pode levar a diagnósticos melhores e mais rápidos, melhorando a saúde do paciente.
Ajudando Iniciativas de Saúde Pública:
Imagine uma pequena cidade onde os profissionais de saúde utilizam conjuntos de dados para rastrear surtos de gripe. Eles procuram padrões e encontram áreas afetadas. Com esses dados, iniciaram campanhas de vacinação direcionadas e campanhas de educação em saúde. Esta abordagem baseada em dados ajudou a conter a gripe. Mostra como os conjuntos de dados de saúde podem orientar e melhorar os esforços de saúde pública.
Explore 19 conjuntos de dados abertos e gratuitos para estudos médicos e de ciências da saúde
Conjuntos de dados abertos são essenciais para que qualquer modelo de aprendizado de máquina funcione bem. A aprendizagem automática já está a ser utilizada nas ciências da vida, na saúde e na medicina, e está a mostrar bons resultados. Ajuda a prever doenças e a compreender como elas se espalham. O aprendizado de máquina também fornece ideias sobre como cuidar dos doentes, idosos e frágeis da sociedade. Sem bons conjuntos de dados, estes modelos de aprendizagem automática não seriam possíveis.
Saúde Geral e Social:
- data.gov: concentra-se em dados de saúde focados nos EUA que podem ser facilmente pesquisados usando vários parâmetros. Conjuntos de dados concebidos para melhorar o bem-estar dos residentes dos EUA; no entanto, a informação pode revelar-se benéfica para outros conjuntos de formação em investigação ou domínios adicionais de saúde pública.
- QUEM: Fornece conjuntos de dados que se concentram nas prioridades globais. A plataforma inclui uma função de pesquisa fácil de usar e fornece informações valiosas sobre conjuntos de dados para uma compreensão mais profunda dos tópicos existentes.
- Re3Data: Fornece dados que cobrem mais de 2.000 estudos de pesquisa divididos em diversas áreas amplas. Embora nem todos os conjuntos de dados sejam de acesso livre, a plataforma exibe claramente a estrutura e permite uma pesquisa fácil com base em fatores como taxas, requisitos de adesão e restrições de direitos autorais.
- A Base de Dados de Mortalidade Humana fornece acesso a dados sobre taxas de mortalidade, demografia e diversas estatísticas demográficas e de saúde de 35 países.
- CHDS: Conjuntos de dados de Estudos de Saúde e Desenvolvimento Infantil visam investigar a transmissão intergeracional de doenças e saúde. Inclui conjuntos de dados para estudar não apenas a expressão genética, mas também a influência de fatores sociais, ambientais e culturais nas doenças e na saúde.
- Desafio de Atividade Molecular Merck: Apresenta conjuntos de dados projetados para promover o uso de aprendizado de máquina na descoberta de medicamentos, simulando interações potenciais entre vários compostos moleculares.
- Projeto 1000 Genomas: Contém dados de sequência de 2.500 indivíduos em 26 populações diferentes, tornando-o um dos maiores bancos de dados genéticos acessíveis. Esta colaboração internacional pode ser alcançada através da AWS. (Observe que há subsídios disponíveis para projetos de genoma.)
Imagens de dados para ciências biológicas, saúde e medicina:
- Open Neuro: Como uma plataforma gratuita e aberta, o OpenNeuro compartilha uma ampla gama de imagens médicas, incluindo dados de ressonância magnética, MEG, EEG, iEEG, ECoG, ASL e PET. Com 563 conjuntos de dados clínicos abrangendo 19.187 participantes, serve como um recurso inestimável para investigadores e profissionais de saúde.
- Oasis: Da série de acesso aberto para estudos de imagem (OASIS), este conjunto de dados se esforça para fornecer dados de neuroimagem ao público gratuitamente para o benefício da comunidade científica. Inclui 1.098 indivíduos em 2.168 sessões de RM e 1.608 sessões de PET, fornecendo uma riqueza de informações para os pesquisadores.
- Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer: A Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer (ADNI) apresenta dados coletados por pesquisadores de todo o mundo dedicados a compreender a progressão da doença de Alzheimer. O conjunto de dados inclui uma coleção abrangente de imagens de ressonância magnética e PET, informações genéticas, testes psicológicos e biomarcadores de LCR e sangue, facilitando uma abordagem integrada para a compreensão desta condição complexa.
Detalhes do hospital:
- Catálogo de dados do fornecedor: acesse e baixe conjuntos completos de dados do fornecedor em áreas que incluem cirurgias, consultórios médicos, serviços de saúde domiciliares, cuidados paliativos, hospitais, reabilitação de pacientes internados, hospitais de cuidados de longo prazo, lares de idosos com serviços de reabilitação, custos de consultas médicas e provedores referências.
- Projeto de Custo e Utilização de Cuidados de Saúde (HCUP): Este banco de dados abrangente em todo o estado foi criado para identificar, rastrear e analisar tendências nacionais na utilização, acesso, encargos, qualidade e resultados de cuidados de saúde. Cada conjunto de dados clínicos no HCUP contém informações em nível de encontro sobre todas as internações, visitas ao departamento de emergência e cirurgias de pacientes internados em hospitais dos EUA, fornecendo uma riqueza de dados para pesquisadores e legisladores.
- Banco de dados MIMIC Critical Care: Desenvolvido pelo MIT para fins de Fisiologia Computacional, este conjunto de dados médicos disponíveis publicamente inclui dados de saúde não identificados de mais de 40.000 pacientes em cuidados intensivos. O conjunto de dados MIIC serve como um recurso importante para pesquisadores que estudam cuidados intensivos e desenvolvem novos métodos computacionais.
Conjuntos de dados de câncer:
- Imagens médicas de tomografia computadorizada: projetado para facilitar métodos alternativos de exame de tendências em dados de imagens de tomografia computadorizada, esse conjunto de dados inclui tomografias computadorizadas de pacientes com câncer, com foco em fatores como contraste, estilo de vida e idade do paciente. Os pesquisadores podem usar esses dados para desenvolver novas técnicas de imagem e analisar padrões no diagnóstico e tratamento do câncer.
- Colaboração Internacional sobre Relatórios de Câncer (ICCR): Os bancos de dados clínicos dentro do ICCR foram desenvolvidos e compartilhados para promover uma abordagem baseada em evidências para relatórios de câncer em todo o mundo. Ao padronizar a notificação do cancro, o ICCR pretende melhorar a qualidade e a comparabilidade dos dados sobre o cancro entre instituições e países.
- SEER Cancer Incidence: Fornecidos pelo governo dos EUA, esses dados de câncer são classificados usando classificações demográficas básicas, como raça, sexo e idade. A base de dados SEER permite aos investigadores investigar a incidência do cancro e as taxas de sobrevivência em diferentes grupos populacionais, informando os esforços de saúde pública e as prioridades de investigação.
- Conjunto de dados sobre câncer de pulmão: Este conjunto de dados gratuito inclui informações sobre a incidência de câncer de pulmão desde 1995. Os investigadores podem utilizar estes dados para examinar tendências a longo prazo nos casos, tratamentos e resultados do cancro do pulmão, bem como para desenvolver novas ferramentas de diagnóstico e prognóstico. .
Recursos adicionais de dados de cuidados de saúde:
- Kaggle: O repositório versátil de conjuntos de dados – Kaggle continua sendo a plataforma dominante para uma ampla coleção de conjuntos de dados, não limitada ao setor de saúde. Ideal para aqueles envolvidos em diversas disciplinas ou que precisam de diversos conjuntos de dados para treinamento de modelos, o Kaggle é o recurso ideal.
- O Subreddit: Um Tesouro Orientado pela Comunidade – As discussões certas no subreddit podem ser ouro para conjuntos de dados abertos. Para questões específicas ou de nicho não abordadas por conjuntos de dados públicos, a comunidade Reddit pode ter uma resposta.
