俄亥俄州立大学哥伦布分校 本次发布的数据集 SatHealth, SatHealth是一个多模态公共卫生数据集，结合了基于卫星的环境数据、卫星图像、从医疗索赔估计的全面疾病流行率以及社会健康决定因素(SDoH)指标。数据集包括来自Google Maps的超过40万张航拍卫星图像，每张图像覆盖约500米宽的方形区域。此外，我们使用来自MarketScan数据库的医疗索赔数据来估计所有疾病的区域流行率。至于SDoH，我们使用美国社区调查(ACS)的美国人口普查数据计算得出的社会剥夺指数(SDI)。我们还设计了一个多模态融合框架，以无缝地整合来自SatHealth的各种异构多模态环境数据源，并提供用户友好的区域环境嵌入，以便进行下游分析和后续研究。我们首先通过统计分析验证和量化了环境-疾病关系，反映了城乡健康状况的差异。之后，我们在两个临床任务上使用了数据集：区域公共卫生建模(例如，基于环境数据预测区域SDI分数和疾病流行率)和个性化疾病风险预测(例如，使用环境数据增强个人疾病风险预测)。实验结果表明，生活环境信息可以显著提高AI模型的性能和时空泛化能力。最后，我们部署了一个基于Web的应用程序，用户可以探索和访问SatHealth数据以及区域嵌入向量。我们的区域嵌入可以插入到任何具有地理空间信息的临床AI中，为将环境因素纳入临床AI开发铺平了道路。我们从俄亥俄州的Ohio O-SUDDEn项目开始开发SatHealth。然而，我们使用的所有卫星数据都具有全球覆盖范围，MarketScan的患者级医疗索赔具有美国覆盖范围。因此，我们框架的环境因素处理流程可以轻松适应其他地区。我们还提供了GitHub上的代码，以便用户可以为不同兴趣领域创建数据和嵌入。我们也将逐步更新SatHealth以覆盖美国。
关于 俄亥俄州立大学哥伦布分校 , 俄亥俄州立大学哥伦布分校是美国俄亥俄州的一所公立研究型大学，成立于1870年，是美国最大的大学之一，提供多种学科的研究与教学项目。
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