PhysioNet: Глобальный ресурс физиологических сигналов и медицинских данныхВ мире современной медицины и научных исследований существует уникальная площадка, которая объединяет исследовател...
В мире современной медицины и научных исследований существует уникальная площадка, которая объединяет исследователей со всего мира. Это PhysioNet - исследовательский ресурс для сложных физиологических сигналов. Сайт позволяет находить, делиться и повторно использовать данные о здоровье. Здесь можно найти множество баз данных, которые помогают ученым двигаться вперед в понимании человеческого организма.
Что такое PhysioNet? Это место где хранятся огромные массивы информации. Например, база MIMIC-IV содержит обезличенную медицинскую информацию от пациентов, поступивших в больницу Бет Исраэль Диконесс. Также есть MIMIC-CXR с рентгеновскими снимками грудной клетки в формате DICOM. Эти ресурсы доступны по принципу квалифицированного доступа, что означает необходимость соблюдения определенных правил использования.
Ситуация с доступом к данным изменилась в середине 2025 года. PhysioNet ввел обновленные политики доступа для некоторых наборов данных. Это сделано чтобы соответствовать программе безопасности данных Министерства юстиции США (DSP) согласно исполнительному указу 14117. С 8 июля 2025 года действуют полные меры принуждения. Теперь существуют ограничения на передачу чувствительных персональных данных, таких как геномная или биометрическая информация, лицам из определенных стран. В список входят Китай, Куба, Иран, Северная Корея, Россия и Венесуэла.
Пользователи из этих регионов или те кто классифицируется как покрытые лица не смогут получить доступ к определенным наборам данных с контролируемым доступом. Администрация сайта подчеркивает, что это не оценка работы исследователей, а выполнение юридических обязательств. Но как это влияет на текущие исследования? PhysioNet готов помочь понять политику и найти варианты доступа, которые соответствуют закону.
Вопрос о том можно ли использовать данные MIMIC с большими языковыми моделями (LLM), стал очень актуальным. Ответ однозначный: нельзя передавать доступ к данным третьим лицам через API или онлайн-платформы. Главное требование - нулевое хранение данных. Сервисы LLM не должны хранить или сохранять данные MIMIC. Исследователи сами несут ответственность за соблюдение соглашения об использовании данных.
Рекомендуется использовать локально развернутые модели LLM. Если же используются облачные сервисы, нужно убедиться что настройки гарантируют отсутствие хранения данных. Многие сервисы хранят данные по умолчанию даже если заявляют обратное. Физический сайт PhysioNet не может проверить практики внешних сервисов и не рекомендует конкретные платформы. Это важный момент для всех кто работает с чувствительной информацией.
Официально начался вызов George B. Moody PhysioNet Challenge 2026. Команды приглашаются разработать алгоритмы для предсказания когнитивных нарушений на основе полисомнограмм (PSG). Сон - это фундаментальный процесс, связанный со здоровьем. Традиционно исследования сна используют для диагностики апноэ или бессонницы, но они могут выявить и другие хронические состояния.
Участникам предоставлены многоцентровые обучающие данные, включая ЭЭГ, ЭКГ и другие сигналы. Вызов разделен на две фазы: неофициальную и официальную. В неофициальной фазе сообщество помогает улучшить вызов, поэтому регистрация обязательна для получения приза. Организаторы просят присылать комментарии и предложения, так как они не идеальны и ограничены в ресурсах. Церемония награждения пройдет в Испании на ежегодном собрании.
В августе 2025 года профессор Роджер Г. Марк и покойный Джордж Б. Муди были названы соавторами премии IEEE Biomedical Engineering Award за 2026 год. Их признали за лидерство в обработке сигналов ЭКГ и создание курируемых биомедицинских данных. Эта награда подчеркивает глубокое влияние их работы на глобальное научное сообщество. Роджер Марк является сооснователем PhysioNet, запущенного в 1999 году. Джордж Муди создал код, который остается важным для обработки ЭКГ во всем мире.
Сайт поддерживается Лабораторией вычислительной физиологии MIT и финансируется Национальным институтом биомедицинской визуализации и биоинженерии (NIBIB), а также другими институтами NIH. Это гарантирует стабильность и развитие ресурса.
PhysioNet - это исследовательский ресурс для сложных физиологических сигналов, где можно находить, делиться и повторно использовать данные о здоровье.
С июля 2025 года действуют ограничения на доступ к данным из определенных стран, включая Россию, Китай и другие, согласно программе безопасности данных Министерства юстиции США.
Нет, использование данных MIMIC с третьими лицами через API или онлайн-платформы запрещено. Требуется нулевое хранение данных и локальное развертывание моделей.
Вызов 2026 года посвящен разработке алгоритмов для предсказания когнитивных нарушений на основе полисомнограмм (PSG) и других физиологических сигналов.
Сайт поддерживается Лабораторией вычислительной физиологии MIT и финансируется NIH, включая NIBIB и NHLBI.
Контактные данные: info [at] physionet.org (для вопросов по вызову). Также можно связаться с [email protected] для доступа к исходным аудиоданным Bridge2AI-Voice.
Domain Name: PHYSIONET.ORG
Registrar: Gandi SAS
Domain Status: client transfer prohibited
Registry Expiry Date: 2027-06-07T14:45:01Z
Creation Date: 1999-06-07T14:44:24.436Z
Updated Date: 2026-05-26T20:35:58.558Z
Name Server: NS-132-B.GANDI.NET
Name Server: NS-41-A.GANDI.NET
Name Server: NS-6-C.GANDI.NET
REGISTRAR Contact: Gandi SAS
>>> Last update of RDAP database: 2026-06-05T14:47:03Z
User-Agent: *\Allow: /
| Posisjon | Uttrykk | Side | Utdrag |
|---|---|---|---|
| 6 | / | ||
| 17 | / | ||
| 18 | / | ||
| 21 | / | ||
| 32 | / | ||
| 36 | /content/pmd/1.0.0/e... | ||
| 38 | / | ||
| 40 | / | ||
| 64 | / | ||
| 75 | / |