Machine Learning ပရောဂျက်များအတွက် အကောင်းဆုံး ပွင့်လင်းရင်းမြစ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ

• ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်သည် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးချနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည့် နေ့စဉ်နေ့တိုင်း ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ အများအပြားကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးတွင်၊ ဒေတာသည် ကုမ္ပဏီများကို ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရစေသည့် အဖိုးတန်ပစ္စည်းတစ်ခုအဖြစ် မှတ်ယူကြပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍမှာလည်း ကွာခြားမှုမရှိပါ။

ဤဆောင်းပါးသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် ကြုံတွေ့ရသော အတားအဆီးများကို တိုတိုတုတ်တုတ် ဖြေရှင်းပြီး အများသူငှာ လက်လှမ်းမီနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဒေတာအတွဲများကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြပေးပါမည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ၏ အရေးပါမှု

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများသည် ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ ရောဂါရှာဖွေမှုများ၊ ကုသမှုများ၊ မျိုးရိုးဗီဇအချက်အလက်နှင့် လူနေမှုပုံစံအသေးစိတ်များကဲ့သို့သော လူနာအချက်အလက်များကို စုစည်းထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင် AI ကို ပို၍ပို၍အသုံးပြုလာသောကြောင့် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဤသည်မှာ အဘယ်ကြောင့်နည်း။

လူနာကျန်းမာရေးကို နားလည်ခြင်း

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများသည် ဆရာဝန်များအား လူနာတစ်ဦး၏ကျန်းမာရေးကို အပြည့်အစုံပြသပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူနာတစ်ဦး၏ ဆေးရာဇဝင်၊ ဆေးဝါးများနှင့် နေထိုင်မှုပုံစံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များသည် နာတာရှည်ရောဂါရနိုင်ခြေရှိမရှိကို ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါသည်။ ဒါက ဆရာဝန်တွေကို စောစောစီးစီးနဲ့ အဲဒီလူနာအတွက်ပဲ ကုသမှုအစီအစဉ်ကို လုပ်နိုင်စေတယ်။

ဆေးသုတေသနကို ကူညီပေးသည်-

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများကို လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ ဆေးသုတေသီများသည် ကင်ဆာလူနာများအား ကုသပုံနှင့် ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာပုံကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ သူတို့သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သော ကုသမှုများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ biobanks များရှိ အကျိတ်နမူနာများနှင့် လူနာကုသမှုမှတ်တမ်းများကို ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် ကွဲပြားသော ဗီဇပြောင်းလဲမှုများနှင့် ကင်ဆာပရိုတိန်းများသည် မတူညီသောကုသမှုများကို မည်သို့တုံ့ပြန်ကြသည်ကို လေ့လာနိုင်ပါသည်။ ဤဒေတာမောင်းနှင်သောချဉ်းကပ်နည်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သည့်လမ်းကြောင်းများကို ရှာဖွေရန် ကူညီပေးသည်။

ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်း-

ဆရာဝန်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများကိုကြည့်ရှုရန်နှင့် အရေးကြီးသောပုံစံများကိုရှာဖွေရန် AI ကိရိယာများကိုအသုံးပြုသည်။ ဒါက သူတို့ကို ရောဂါရှာဖွေပြီး ကုသရာမှာ ပိုကောင်းစေပါတယ်။ ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာတွင် AI သည် လူသားများထက် ပိုမိုမြန်ဆန်၍ တိကျစွာ စကန်ဖတ်ခြင်းတွင် ပြဿနာများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ဆရာဝန်များသည် ရောဂါများကို အမြန်ရှာဖွေနိုင်ပြီး မှန်ကန်သောကုသမှုကို စောစီးစွာ စတင်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံမှတ်စာသည် လူနာ၏ကျန်းမာရေးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည့် ရောဂါရှာဖွေမှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။

ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးကို ကူညီဆောင်ရွက်ပေးခြင်း-

တုပ်ကွေးရောဂါဖြစ်ပွားမှုကို ခြေရာခံရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများက ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုသည့်မြို့ငယ်လေးကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ပုံသဏ္ဍာန်များကို ကြည့်ရှုပြီး ထိခိုက်သည့်နေရာများကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤအချက်အလက်ဖြင့် ၎င်းတို့သည် ပစ်မှတ်ထား ကာကွယ်ဆေးထိုးသည့် ဒရိုက်များနှင့် ကျန်းမာရေးပညာပေးလှုပ်ရှားမှုများကို စတင်ခဲ့သည်။ ဤအချက်အလက် အခြေပြုချဉ်းကပ်နည်းသည် တုပ်ကွေးရောဂါကို ထိန်းနိုင်စေရန် ကူညီပေးခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများသည် လူထုကျန်းမာရေးအစပျိုးမှုများကို မည်ကဲ့သို့တက်ကြွစွာလမ်းညွှန်နိုင်ပြီး တိုးတက်ကောင်းမွန်စေနိုင်ကြောင်းပြသသည်။

Machine Learning အတွက် Open Source ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများ

ဖွင့်ထားသောဒေတာအတွဲများသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံတိုင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှုကို အသက်သိပ္ပံ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးပညာတွင် အသုံးပြုနေပြီဖြစ်ပြီး ရလဒ်ကောင်းများကို ပြသလျက်ရှိသည်။ ၎င်းသည် ရောဂါများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြီး ၎င်းတို့ပျံ့နှံ့ပုံကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။ Machine Learning သည် ရပ်ရွာအတွင်းရှိ ဖျားနာသူ၊ သက်ကြီးရွယ်အိုများနှင့် နေမကောင်းသူများကို မည်ကဲ့သို့ ကောင်းစွာ ပြုစုစောင့်ရှောက်နိုင်ပုံကိုလည်း အကြံဉာဏ်ပေးပါသည်။ ဒေတာအတွဲကောင်းများမရှိလျှင် ဤစက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် မဖြစ်နိုင်ပါ။

အထွေထွေနှင့် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး-

• data.govကန့်သတ်ချက်များစွာကို အသုံးပြု၍ အလွယ်တကူ ရှာဖွေနိုင်သည့် US ဦးစားပေး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို အာရုံစိုက်သည်။ ဒေတာအတွဲများသည် US တွင်နေထိုင်သော လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ သုခချမ်းသာကို မြှင့်တင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ သို့သော်၊ သတင်းအချက်အလက်များသည် သုတေသန သို့မဟုတ် အပိုဆောင်းအများပြည်သူကျန်းမာရေးနယ်ပယ်များတွင် လေ့ကျင့်မှုများအတွက် အကျိုးရှိနိုင်ကြောင်း သက်သေပြနိုင်သည်။
• WHO က− ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကျန်းမာရေးဦးစားပေးများအကြောင်း ဗဟိုပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲများကို ကမ်းလှမ်းသည်။ ပလက်ဖောင်းသည် အသုံးပြုသူအတွက် အဆင်ပြေစေမည့် ရှာဖွေမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ထည့်သွင်းပြီး လက်ရှိအကြောင်းအရာများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်နိုင်စေရန် ဒေတာအတွဲများနှင့်အတူ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
• Re3Data: ကျယ်ပြန့်သော နယ်ပယ်များစွာတွင် အမျိုးအစားခွဲထားသော သုတေသနဘာသာရပ် 2,000 ကျော် ပါဝင်သော ဒေတာကို ပေးသည်။ ဒေတာအတွဲအားလုံးကို လွတ်လွတ်လပ်လပ် သုံးစွဲခွင့်မပြုသော်လည်း၊ ပလပ်ဖောင်းသည် ဖွဲ့စည်းပုံကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ညွှန်ပြပြီး အခကြေးငွေ၊ အဖွဲ့ဝင်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့် မူပိုင်ခွင့်ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော အချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ လွယ်ကူစွာ ရှာဖွေနိုင်စေသည်။
• လူသားသေဆုံးမှုဒေတာဘေ့စ် သေဆုံးမှုနှုန်းများ၊ လူဦးရေကိန်းဂဏန်းများနှင့် နိုင်ငံ 35 နိုင်ငံအတွက် ကျန်းမာရေးနှင့် လူဦးရေစာရင်းအင်း အမျိုးမျိုးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ရယူခွင့်ပေးပါသည်။
• CHDS: ကလေးကျန်းမာရေးနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ လေ့လာမှုဒေတာအတွဲများသည် ရောဂါနှင့်ကျန်းမာရေး၏ မျိုးဆက်တစ်ခုသို့ကူးစက်ခြင်းတို့ကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရန် ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်းသည် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာအသုံးအနှုန်းသာမက ရောဂါနှင့်ကျန်းမာရေးအပေါ် လူမှုရေး၊ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာအချက်များ၏ သြဇာလွှမ်းမိုးမှုကိုလည်း သုတေသနပြုရန်အတွက် ဒေတာအတွဲများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။
• Merck Molecular Activity Challenge: အမျိုးမျိုးသော မော်လီကျူးပေါင်းစပ်မှုများကြား အလားအလာရှိသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို အတုယူခြင်းဖြင့် ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတွင် စက်သင်ယူမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒီဇိုင်းဆွဲထားသော ဒေတာအတွဲများကို တင်ဆက်သည်။
• 1000 Genomics စီမံကိန်း: မတူညီသောလူဦးရေ 2,500 ခုရှိ လူ 26 ထံမှ စီတန်းထားသော ဒေတာများပါ၀င်ပြီး ၎င်းသည် အများဆုံးဝင်ရောက်နိုင်သော ဂျီနိုမ်သိုလှောင်မှုများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနိုင်ငံတကာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို AWS မှတဆင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ (ဂျီနိုမ်ပရောဂျက်များအတွက် ထောက်ပံ့ကြေးများရရှိနိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။)

ဘဝသိပ္ပံ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးပညာအတွက် ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲများ-

• Neuro ကိုဖွင့်ပါ။: အခမဲ့နှင့် ပွင့်လင်းသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအနေဖြင့် OpenNeuro သည် MRI၊ MEG၊ EEG၊ iEEG၊ ECoG၊ ASL နှင့် PET ဒေတာများအပါအဝင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရုပ်ပုံအများအပြားကို မျှဝေပါသည်။ ပါဝင်သူ 563 ဦး ပါဝင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲ 19,187 ဖြင့် ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များအတွက် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
• အိုအေစစ်: Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) မှအစပြု၍ ဤဒေတာအတွဲသည် သိပ္ပံပညာအသိုင်းအဝိုင်း၏အကျိုးအတွက် အများသူငှာ အာရုံကြောပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဒေတာကို အခမဲ့ပေးဆောင်ရန် ကြိုးပမ်းသည်။ ၎င်းသည် 1,098 MR sessions နှင့် 2,168 PET sessions တွင် ဘာသာရပ်ပေါင်း 1,608 ခု ပါဝင်ပြီး သုတေသီများအတွက် အချက်အလက်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။
• အယ်လ်ဇိုင်းမားရောဂါ Neuroimaging InitiativeAlzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) သည် အယ်လ်ဇိုင်းမားရောဂါ၏ တိုးတက်မှုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ရည်စူးထားသော ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သုတေသီများထံမှ စုဆောင်းထားသော အချက်အလက်များကို ပြသထားသည်။ ဒေတာအစုံတွင် MRI နှင့် PET ရုပ်ပုံများ၊ မျိုးရိုးဗီဇအချက်အလက်များ၊ သိမှုစမ်းသပ်မှုများ၊ CSF နှင့် သွေးဇီဝအမှတ်အသားများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်စုစည်းထားသောကြောင့် ဤရှုပ်ထွေးသောအခြေအနေကိုနားလည်ရန် ဘက်ပေါင်းစုံမှချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုပါဝင်ပါသည်။

ဆေးရုံဒေတာအစုံများ-

• ပံ့ပိုးသူ ဒေတာ ကတ်တလောက်- ကျောက်ကပ်ဆေးစက်ရုံများ၊ သမားတော်အလေ့အကျင့်များ၊ အိမ်ကျန်းမာရေးဝန်ဆောင်မှုများ၊ ဆေးရုံစောင့်ရှောက်မှု၊ ဆေးရုံများ၊ အတွင်းလူနာပြန်လည်ထူထောင်ရေး၊ ရေရှည်စောင့်ရှောက်မှုဆေးရုံများ၊ ပြန်လည်ထူထောင်ရေးဝန်ဆောင်မှုများပါရှိသော သူနာပြုအိမ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပြီး ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ
• ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုန်ကျစရိတ်နှင့် အသုံးချရေးပရောဂျက် (HCUP): ဤပြည့်စုံသော၊ တစ်နိုင်ငံလုံးဆိုင်ရာဒေတာဘေ့စ်ကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအသုံးချမှု၊ ဝင်ရောက်မှု၊ အခကြေးငွေများ၊ အရည်အသွေးနှင့် ရလဒ်များအတွက် အမျိုးသားရေးလမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ ခြေရာခံပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဖန်တီးထားသည်။ HCUP အတွင်းရှိ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲတစ်ခုစီတွင် လူနာနေထိုင်မှု၊ အရေးပေါ်ဌာနလည်ပတ်မှုများနှင့် US ဆေးရုံများရှိ လူနာတင်ခွဲစိပ်မှုများအတွက် ကြုံတွေ့ရသည့်အဆင့်အချက်အလက် ပါ၀င်ပြီး သုတေသီများနှင့် မူဝါဒချမှတ်သူများအတွက် ဒေတာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
• MIMIC ဝေဖန်စောင့်ရှောက်မှုဒေတာဘေ့စ: MIT မှ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဇီဝကမ္မဗေဒဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် တီထွင်ထားသည့် ဤပွင့်လင်းမြင်သာစွာရရှိနိုင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲတွင် အရေးကြီးသောစောင့်ရှောက်မှုလူနာ 40,000 ကျော်ထံမှ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော ကျန်းမာရေးဒေတာများပါဝင်သည်။ MIMIC ဒေတာအတွဲသည် အရေးကြီးသောစောင့်ရှောက်မှုကို လေ့လာနေသော သုတေသီများအတွက် အဖိုးတန်သော အရင်းအမြစ်တစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

ကင်ဆာဒေတာအစုံများ-

• CT ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များ: CT ရုပ်ပုံဒေတာတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို စစ်ဆေးရန် အခြားနည်းလမ်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ ဤဒေတာအတွဲတွင် ကင်ဆာလူနာများ၏ CT စကင်န်များကို ဆန့်ကျင်ဘက်၊ အသွင်သဏ္ဌာန်နှင့် လူနာအသက်အရွယ်တို့ကဲ့သို့ အကြောင်းရင်းများကို အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ထားသည်။ သုတေသီများသည် ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာအသစ်များ တီထွင်ရန်နှင့် ကင်ဆာရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းဆိုင်ရာ ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဤဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည်။
• ကင်ဆာအစီရင်ခံခြင်းဆိုင်ရာ နိုင်ငံတကာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရေး (ICCR): ICCR အတွင်းရှိ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအစုံများကို ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကင်ဆာသတင်းပို့ခြင်းဆိုင်ရာ အထောက်အထားအခြေပြုချဉ်းကပ်နည်းကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားပါသည်။ ကင်ဆာအစီရင်ခံခြင်းကို စံသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ICCR သည် အဖွဲ့အစည်းများနှင့် နိုင်ငံများတွင် ကင်ဆာဒေတာများ၏ အရည်အသွေးနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
• ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှုကို ရှာဖွေပါ။− အမေရိကန်အစိုးရမှ ပံ့ပိုးပေးသော ဤကင်ဆာဒေတာကို လူမျိုး၊ ကျား၊ မနှင့် အသက်တို့ကဲ့သို့ အခြေခံလူဦးရေ ခွဲခြားမှုကို အသုံးပြု၍ အပိုင်းခွဲထားသည်။ SEER ဒေတာအတွဲသည် သုတေသီများအား မတူညီသော လူဦးရေအုပ်စုခွဲများတစ်လျှောက်တွင် ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှုနှင့် ရှင်သန်မှုနှုန်းများကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရန်၊ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးအစပျိုးမှုများနှင့် သုတေသနဦးစားပေးချက်များကို အသိပေးခြင်း။
• အဆုတ်ကင်ဆာဒေတာသတ်မှတ်: ဤအခမဲ့ဒေတာအတွဲတွင် 1995 ခုနှစ်မှစတင်ဖြစ်ပွားခဲ့သော အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပါရှိသည်။ သုတေသီများသည် အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှု၊ ကုသမှုနှင့် ရလဒ်များ၏ ရေရှည်လမ်းကြောင်းများကို လေ့လာရန်အပြင် ရောဂါရှာဖွေရေးနှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာအသစ်များကို တီထွင်ရန် ဤဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွက် နောက်ထပ်အရင်းအမြစ်များ-

• Kaggle: စွယ်စုံရဒေတာအစုံသိုလှောင်မှု – Kaggle သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင်မကန့်သတ်ဘဲ ကျယ်ပြန့်သောဒေတာအစုံများအတွက်ထူးခြားသောပလက်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ်ဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။ ဘာသာရပ်အမျိုးမျိုးသို့ ခွဲထွက်သူများအတွက် သို့မဟုတ် မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် ကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲများ လိုအပ်နေသူများအတွက် Kaggle သည် သင့်လျော်သော အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
• ပုဒ်မ- အစုအဖွဲ့-မောင်းနှင်သော ရတနာသိုက် – မှန်ကန်သော subreddit ဆွေးနွေးမှုများသည် ပွင့်လင်းဒေတာအတွဲများအတွက် ရွှေတွင်းဖြစ်နိုင်သည်။ အများသူငှာ ဒေတာအတွဲများမှ မဖြေရှင်းနိုင်သော အထူးအခွင့်အရေး သို့မဟုတ် သီးခြားမေးခွန်းများအတွက် Reddit အသိုင်းအဝိုင်းသည် အဖြေကို ထိန်းထားနိုင်သည်။

Shaip ၏ပရီမီယံ၊ အဆင်သင့်အသုံးပြုနိုင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအစုံများဖြင့် သင်၏ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ပရောဂျက်များကို အရှိန်မြှင့်ပါ။