22 مجموعة بيانات رعاية صحية مجانية ومفتوحة لتطوير التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في عام 2026

في عالمنا اليوم، يعتمد قطاع الرعاية الصحية بشكل متزايد على التعلم الآلي. بدءًا من التنبؤ بالأمراض وصولًا إلى تحسين التشخيص، يُحدث التعلم الآلي تحولًا جذريًا في نتائج الرعاية الصحية. ومع ذلك، يبدأ كل مشروع تعلم آلي بحجر أساس واحد: مجموعات بيانات عالية الجودة.

في هذه المدونة، جمعنا مجموعات بيانات طبية مجانية ومفتوحة المصدر في مجالات مثل الرعاية الصحية العامة، والتصوير الطبي، وعلم الجينوم، والمستشفيات. سواءً كنت باحثًا أو مطورًا، ستساعدك هذه المجموعات على بناء نماذج رعاية صحية قوية ومبتكرة.

ما هي مجموعات بيانات الرعاية الصحية؟

مجموعة بيانات الرعاية الصحية أو الطبية هي مجموعة من المعلومات المتعلقة بالصحة، مثل سجلات المرضى، ونتائج المختبرات، والصور الطبية، أو سجلات العلاج. غالبًا ما تُنظّم مجموعات بيانات الرعاية الصحية في مجموعات بيانات، وهي مستودعات مُنظّمة مُصمّمة للبحث، والصحة العامة، والاستخدام السريري.

تُستخدم مجموعات البيانات هذه لدراسة الأمراض، وتحسين العلاجات، وتطوير أدوات مثل نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين التشخيص والرعاية. تحتوي العديد من مجموعات بيانات الرعاية الصحية على بيانات صحية مجهولة الهوية، مما يضمن حماية خصوصية المرضى مع تمكينهم في الوقت نفسه من إجراء أبحاث وتحليلات قيّمة.

يلعبون دورًا رئيسيًا في تطوير الأبحاث وتحسين نتائج المرضى.

أهمية مجموعات بيانات الرعاية الصحية لتدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك

فهم صحة المريض:

تُعطي مجموعات بيانات الملاحظات الطبية الأطباء صورةً شاملةً عن صحة المريض. على سبيل المثال، تُساعد بيانات التاريخ الطبي للمريض وأدويته ونمط حياته على التنبؤ باحتمالية إصابته بمرض مزمن. وهذا يُمكّن الأطباء من التدخل مُبكرًا ووضع خطة علاج مُخصصة لذلك المريض.

مساعدة الأبحاث الطبية:

التشخيص والعلاج الأفضل:

مساعدة مبادرات الصحة العامة:

استكشف 22 مجموعة بيانات مفتوحة ومجانية للتعلم في مجال الطب وعلوم الحياة

الصحة العامة والعامة:

• data.gov: يركز على بيانات الرعاية الصحية الموجهة للولايات المتحدة والتي يمكن البحث عنها بسهولة باستخدام معلمات متعددة. تم تصميم مجموعات البيانات لتعزيز رفاهية الأفراد المقيمين في الولايات المتحدة؛ ومع ذلك، يمكن أن تكون المعلومات مفيدة أيضًا لمجموعات التدريب الأخرى في مجال الأبحاث أو مجالات الصحة العامة الإضافية.
• من الذى: يقدم مجموعات بيانات تتمحور حول أولويات الصحة العالمية. تتضمن المنصة وظيفة بحث سهلة الاستخدام وتوفر رؤى قيمة إلى جانب مجموعات البيانات لفهم شامل للموضوعات المطروحة.
• Re3Data: يقدم بيانات تغطي أكثر من 2,000 موضوع بحثي مصنفة في عدة مجالات واسعة. على الرغم من أنه لا يمكن الوصول إلى جميع مجموعات البيانات مجانًا، إلا أن المنصة تشير بوضوح إلى البنية وتسمح بالبحث السهل بناءً على عوامل مثل الرسوم ومتطلبات العضوية وقيود حقوق الطبع والنشر.
• قاعدة بيانات الوفيات البشرية يوفر الوصول إلى البيانات المتعلقة بمعدلات الوفيات وأرقام السكان والإحصاءات الصحية والديموغرافية المختلفة لـ 35 دولة.
• CHDS: تهدف مجموعات بيانات دراسات صحة الطفل ونموه إلى دراسة انتقال الأمراض والصحة بين الأجيال. وهو يشمل مجموعات بيانات للبحث ليس فقط عن التعبير الجينومي ولكن أيضًا عن تأثير العوامل الاجتماعية والبيئية والثقافية على المرض والصحة.
• تحدي النشاط الجزيئي لشركة ميرك: يعرض مجموعات البيانات المصممة لتعزيز تطبيق التعلم الآلي في اكتشاف الأدوية من خلال محاكاة التفاعلات المحتملة بين مجموعات الجزيئات المختلفة.
• مشروع الجينوم 1000: يحتوي على بيانات تسلسل من 2,500 فرد عبر 26 مجموعة سكانية مختلفة، مما يجعله واحدًا من أكبر مستودعات الجينوم التي يمكن الوصول إليها. يمكن الوصول إلى هذا التعاون الدولي من خلال AWS. (لاحظ أن المنح متاحة لمشاريع الجينوم.)

مجموعات بيانات الصور الطبية لعلوم الحياة والرعاية الصحية والطب:

• افتح العصبية: باعتبارها منصة مجانية ومفتوحة، تشارك OpenNeuro مجموعة واسعة من الصور الطبية، بما في ذلك بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي، وMEG، وEEG، وiEEG، وECOG، وASL، وPET. مع 563 مجموعة بيانات طبية تغطي 19,187 مشاركًا، فهي بمثابة مورد لا يقدر بثمن للباحثين ومتخصصي الرعاية الصحية.
• واحة: نشأت مجموعة البيانات هذه من سلسلة دراسات التصوير ذات الوصول المفتوح (OASIS)، وتسعى جاهدة لتوفير بيانات التصوير العصبي للجمهور مجانًا لصالح المجتمع العلمي. وهو يشمل 1,098 موضوعًا عبر 2,168 جلسة تصوير بالرنين المغناطيسي و1,608 جلسة تصوير مقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)، مما يوفر ثروة من المعلومات للباحثين.
• مبادرة التصوير العصبي لمرض الزهايمر: تعرض مبادرة التصوير العصبي لمرض الزهايمر (ADNI) البيانات التي تم جمعها من قبل الباحثين في جميع أنحاء العالم الذين يكرسون جهودهم لتحديد تطور مرض الزهايمر. تتضمن مجموعة البيانات مجموعة شاملة من صور التصوير بالرنين المغناطيسي والصور المقطعية بالإصدار البوزيتروني، والمعلومات الوراثية، والاختبارات المعرفية، والسائل الدماغي الشوكي والمؤشرات الحيوية للدم، مما يسهل اتباع نهج متعدد الأوجه لفهم هذه الحالة المعقدة.
• مقلد الثالثتتوفر قاعدة بيانات شاملة لبيانات مرضى وحدة العناية المركزة، بما في ذلك تقارير التصوير والمعلومات السريرية، من خلال MIMIC-III. يدعم هذا المورد غير المحدد الهوية أبحاث الرعاية الحرجة والنمذجة التنبؤية.
• تشي اكسبرتلتفسير صور الأشعة السينية للصدر آليًا، توفر CheXpert مجموعة بيانات ضخمة تضم أكثر من 224,000 صورة أشعة سينية للصدر مع علامات عدم اليقين. تلعب هذه البيانات دورًا محوريًا في أبحاث الأشعة والكشف عن الأمراض.
• HAM10000:تطوير أبحاث الأمراض الجلدية والتنبؤ بسرطان الجلد، يوفر HAM10000 10,000 صورة جلدية للكشف عن الآفات الجلدية المصطبغة.

مجموعات بيانات المستشفى:

• كتالوج بيانات المزود: الوصول إلى مجموعات بيانات المزود الشاملة وتنزيلها في المجالات بما في ذلك مرافق غسيل الكلى، وممارسات الأطباء، والخدمات الصحية المنزلية، ورعاية المسنين، والمستشفيات، وإعادة تأهيل المرضى الداخليين، ومستشفيات الرعاية الطويلة الأجل، ودور رعاية المسنين مع خدمات إعادة التأهيل، وتكاليف زيارة مكتب الطبيب، وأدلة الموردين.
• مشروع تكلفة واستخدام الرعاية الصحية (HCUP): تم إنشاء قاعدة البيانات الشاملة على المستوى الوطني هذه لتحديد وتتبع وتحليل الاتجاهات الوطنية في استخدام الرعاية الصحية والوصول إليها ورسومها وجودتها ونتائجها. تحتوي كل مجموعة بيانات طبية ضمن HCUP على معلومات على مستوى اللقاءات حول جميع فترات إقامة المرضى، وزيارات قسم الطوارئ، والعمليات الجراحية المتنقلة في المستشفيات الأمريكية، مما يوفر ثروة من البيانات للباحثين وصانعي السياسات.
• قاعدة بيانات العناية المركزة MIMIC: تم تطويرها بواسطة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لأغراض علم وظائف الأعضاء الحسابي، تشتمل مجموعة البيانات الطبية المتاحة بشكل مفتوح على بيانات صحية غير محددة من أكثر من 40,000 مريض رعاية حرجة. تعمل مجموعة بيانات MIMIC كمورد قيم للباحثين الذين يدرسون الرعاية الحرجة ويطورون أساليب حسابية جديدة.

مجموعات بيانات السرطان:

• الصور الطبية المقطعية: تم تصميم مجموعة البيانات هذه لتسهيل الطرق البديلة لفحص الاتجاهات في بيانات الصور المقطعية، حيث تتميز بإجراء فحوصات مقطعية لمرضى السرطان، مع التركيز على عوامل مثل التباين والطريقة وعمر المريض. يمكن للباحثين الاستفادة من هذه البيانات لتطوير تقنيات تصوير جديدة وتحليل أنماط تشخيص السرطان وعلاجه.
• التعاون الدولي في مجال الإبلاغ عن السرطان (ICCR)طُوّرت مجموعات البيانات الطبية التابعة للمجلس الدولي لأبحاث السرطان (ICCR) ووُفِّرت لتعزيز نهج قائم على الأدلة في الإبلاغ عن السرطان عالميًا. ومن خلال توحيد الإبلاغ عن السرطان، يهدف المجلس الدولي لأبحاث السرطان إلى تحسين جودة بيانات السرطان وقابليتها للمقارنة بين المؤسسات والدول.
• الإصابة بالسرطان SEER: المقدمة من حكومة الولايات المتحدة، يتم تقسيم بيانات السرطان هذه باستخدام الفروق الديموغرافية الأساسية مثل العرق والجنس والعمر. تسمح مجموعة بيانات SEER للباحثين بالتحقيق في معدلات الإصابة بالسرطان ومعدلات البقاء على قيد الحياة عبر مجموعات فرعية سكانية مختلفة، وإبلاغ مبادرات الصحة العامة وأولويات البحث.
• مجموعة بيانات سرطان الرئة: تحتوي مجموعة البيانات المجانية هذه على معلومات عن حالات سرطان الرئة التي يعود تاريخها إلى عام 1995. ويمكن للباحثين استخدام هذه البيانات لدراسة الاتجاهات طويلة المدى في حالات الإصابة بسرطان الرئة وعلاجه ونتائجه، بالإضافة إلى تطوير أدوات تشخيصية وإنذارية جديدة.

موارد إضافية لبيانات الرعاية الصحية:

• Kaggle: مستودع مجموعة بيانات متعدد الاستخدامات - يظل Kaggle منصة متميزة لمجموعة واسعة من مجموعات البيانات، ولا يقتصر على قطاع الرعاية الصحية. يُعد Kaggle مثاليًا لأولئك الذين يتفرعون إلى مواضيع مختلفة أو الذين يحتاجون إلى مجموعات بيانات متنوعة للتدريب النموذجي، وهو مصدر يمكن الاعتماد عليه.
• Subreddit: كنز دفين يحركه المجتمع – يمكن أن تكون مناقشات subreddit المناسبة بمثابة منجم ذهب لمجموعات البيانات المفتوحة. بالنسبة للاستعلامات المتخصصة أو المحددة التي لم تتناولها مجموعات البيانات العامة، قد يمتلك مجتمع Reddit الإجابة.

إيجابيات وسلبيات منصات البيانات مفتوحة الوصول

تُوفر منصات البيانات مفتوحة الوصول موارد قيّمة للباحثين، مُعززةً الابتكار والتعاون، ومُوفرةً الوصول إلى بيانات الرعاية الصحية بتكلفة معقولة. ومع ذلك، قد تُحدّ تحدياتٌ مثل مشاكل جودة البيانات، ومخاوف الخصوصية، والعوائق التقنية من فعاليتها. لذا، يُعدّ الموازنة بين هذه الإيجابيات والسلبيات أمرًا بالغ الأهمية لتعظيم إمكاناتها في دفع عجلة التقدم في أبحاث الرعاية الصحية.

جودة البيانات والأمان في مجموعات البيانات الطبية

يُعدّ الحفاظ على معايير عالية لجودة البيانات وأمانها أمرًا بالغ الأهمية عند التعامل مع مجموعات البيانات الطبية. ويتطلب ضمان جودة البيانات عمليات تحقق وتنقية دقيقة لإزالة الأخطاء والتناقضات، وهو أمر أساسي لتحقيق نتائج بحثية موثوقة. وعلى صعيد الأمن، تُعد التدابير القوية، مثل التشفير وضوابط الوصول والتخزين الآمن، بالغة الأهمية لحماية المعلومات الصحية الحساسة.

يُعدّ إخفاء هوية مجموعات البيانات ممارسةً أساسية، إذ يسمح للباحثين باستخدام بيانات صحية مجهولة الهوية لأغراض التحليلات مع الحفاظ على خصوصية المرضى. وتُحسّن التقنيات المتقدمة، مثل الفهرسة الدلالية الطبية الحيوية، سهولة استخدام مجموعات البيانات الطبية ودقتها، مما يُسهّل تنظيم المعلومات ذات الصلة واسترجاعها. ومن خلال إعطاء الأولوية لجودة البيانات وأمنها، يُمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تعزيز الثقة، ودعم الامتثال، وتمكين الاستخدام الآمن والفعال لمجموعات البيانات الطبية لأغراض البحث والابتكار.

قم بتسريع مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام مجموعات البيانات الطبية المميزة والجاهزة للاستخدام من Shaip