SibMed Clinical Data Repository

Первый русскоязычный репозиторий клинических данных

О репозитории

SibMed Clinical Data Repository

Репозиторий СибГМУ является первым уникальным русскоязычным хранилищем обезличенных данных пациентов. В нём содержится анонимизированная база клинических данных университетских клиник СибГМУ. В базе данных хранятся амбулаторные и стационарные данные. Представлены текстовые и числовые данные объективных и параклинических обследований. В настоящий момент на платформе размещаются постоянно дополняющиеся эпидемиологические данные, информация об обращениях и лабораторных исследованиях.

SibMed Clinical Data Repository позволяет использовать большие медицинские данные для научных исследований, разработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а также для эффективного менеджмента в сфере здравоохранения

Подробнее о базе данных

1 427 210

записей

275 512

случаев

67 020

выписных эпикризов

510 453

лабораторных исследований

Подробнее о базе данных

Кому подходит

Разработчикам

Применение технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в медицине и здравоохранении является одним из основных технологических трендов. Но для их использования в отечественной практике раньше не было необходимого объема размеченных данных. C помощью SibMed Clinical Data Repository можно разрабатывать и тестировать медицинские алгоритмы, а также создавать уникальные продукты для бизнеса и здравоохранения.

Организациям

SibMed Clinical Data Repository позволит медицинским организациям проводить аналитику диагностических и лечебных мероприятий, объективно оценивать программы лечения заболеваний, влияющие на качество жизни пациентов и благополучие населения. Являясь донорами данных можно улучшить качество проводимых научных исследований и участвовать в разработке IT-продуктов.

Исследователям

SibMed Clinical Data Repository предоставляет большие объемы данных для исследовательских целей. Исследования, проведенные с таким большим объемом данных, обеспечивают лучшее принятие клинических решений и статистически значимые результаты за меньшее время по сравнению с традиционными эпидемиологическими исследованиями. Большой объем ретроспективных данных позволяет эффективно подходить к проверке статистических гипотез, осуществлять поиск редких случаев, проводить эпидемиологические исследования в ускоренном порядке.

Как начать использовать

Правила

Ознакомиться с базой данных и правилами пользования сервисом

База данных

Вход в систему

Зарегистрироваться на сайте, заполнив всю необходимую информацию. Обязательным условием регистрации является загрузка в личный кабинет сертификата о прохождении программы повышения квалификации «Культура работы с биомедицинскими данными на платформе SibMED Data Clinical Repository». Сертификат подтверждает ваше право на пользование сервисом.

Присоединиться

Результаты

Ожидать результатов проверки достоверности заполненных при регистрации данных. Если верификация не была пройдена успешно, то вам будет предложено пройти повышение квалификации по программе “Культура работы с биомедицинскими данными на платформе SibMED Data Clinical Repository” и получить сертификат

Личный кабинет

Отзывы

Sber AI Lab & SberMedAI

Команде Центра медицины Лаборатории Искусственного Интеллекта Сбера одной из первых удалось протестировать возможности платформы SibMED. Хотелось бы обратить внимание на следующее аспекты данных 1. Хороший уровень детализации, разбивка по группам и простая навигация по базе данных; 2. Описание медицинских событий представлено подробными сущностями. Например, результаты лабораторных исследований, диагнозы на основе инструментальных исследований, информация об общем осмотре и наличие эпикризов; 3. Отлично что в данных присутствует объект анамнез жизни (life_anamnesis). Во многих медицинских датасетах такая чувствительная и важная информация отсутствует; 4. В данных имеется информация о госпитализациях (hospital_diary). Потенциально это позволяет выстроить очень подробную цепочку медицинских событий пациента. На текущий момент среди открытых медицинских данных нам не приходилось сталкиваться с такого уровня детализацией. Однозначно это может быть полезно для построения самого широкого спектра ML-моделей; 5. Данные во всех разделах представлены, в основном, подробными текстами. Как показалось, тексты представлены в своём "сыром" виде, что выглядит очень перспективно для развития и тестирования методов NLP

к.ф-м.н. М.А.Александров, РАНХиГС

Выражаем Вам признательность за предоставленные материалы! Отмечаем следующие преимущества библиотеки: - простота доступа из-за используемого формата JSON, удобного программистам Python; - представительность библиотеки, содержащей 26200 анонимных историй болезни по практически всем категориям заболеваний.

М.Иванченко, МФТИ

Этот репозиторий был ключевым элементом при подготовке в ИЭМИТ РАНХиГС магистерской диссертации по теме «Сокращение времени анализа медицинских карт пациентов практикующими врачами при динамическом аннотировании (проект Life-Film)», которая была успешно защищена в июне этого года

FAQ

Что такое Data Set?

Data Set – это механизм хранения информации, который предоставляет быстрый доступ к большим объемам данных благодаря тому, что сведения представлены в табличном виде.

В каком формате загружается база данных?

CSV - это открытый текстовый формат представления табличных данных, не требующий специализированного лицензионного ПО.

Каким требованиям должен соответствовать пользователь базы данных?

Пользователь должен иметь документ об успешно пройденном повышении квалификации по программе “Культура работы с биомедицинскими данными на платформе SibMED Data Clinical Repository” и загрузить его в личный кабинет. После проверки данных пользователь получит доступ к базе данных.

Подробнее о базе