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致力于为医疗 AI 研究人员找到合适的数据集。已收录 1,968 个 AI-Ready 数据集,覆盖医学影像、电子病历与文本、病灶分割与标注等多模态数据。

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乳腺阳性影像数据集

乳腺钼靶阳性病例影像数据,覆盖肿块、钙化等典型征象,面向乳腺 AI 辅助筛查模型训练。

TCT 宫颈细胞学数据集

液基薄层细胞学(TCT)数字图像,含阴阳性判读结果,适配宫颈癌细胞学筛查模型。

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医学影像 AI-Ready 数据集

电子病历与文本数据集

病灶分割与标注数据集

共 1822 个数据集

NMSC Spatial Multi-omic Atlas — 免疫抑制非黑素瘤皮肤癌的空间多组学图谱
基因组学与多组学转录组单细胞基因组学皮肤癌肿瘤学

NMSC Spatial Multi-omic Atlas — 免疫抑制非黑素瘤皮肤癌的空间多组学图谱

原始数据多组学数据138 例患者 / 150 份标本(55 免疫正常 IC + 83 免疫抑制 IS);GEO 层:GSE316922 36 样本来自 30 例,GSE306129 论文口径 14 例 / GEO 口径

GSE306129 空间 ATAC 28 样本 x GSE316922 scRNA-seq 36 样本 的双层 GEO 资源:MD 安德森 138 例 BCC/cSCC 队列揭示「免疫抑制不是免疫细胞变少,而是巨噬细胞抗原呈递失灵 + 空间组织被拆散」

KPMP — 肾脏多组学精准医学图谱
基因组学与多组学病理图像单细胞基因组学转录组队列研究

KPMP — 肾脏多组学精准医学图谱

22,824 个数据文件612 名参与者WSI 6,625 张9 类空间与单细胞 assayCC BY 4.0 开放 + DUA 受控临床元数据分箱化612 名参与者

NIH/NIDDK 资助肾脏精准医学项目 · 612 名参与者 · 22,824 个文件的 WSI+单细胞+空间多组学图谱

Tahoe-100M — 亿级单细胞药物扰动图谱:50 癌系 × 379 化合物
单细胞基因组学转录组药物发现与化学评测基准基因组学与多组学

Tahoe-100M — 亿级单细胞药物扰动图谱:50 癌系 × 379 化合物

原始数据实验数据公开数据不适用:全部为 50 个商品化癌细胞系(47 个进入下游分析),非患者样本;单细胞数 95,624,334

Tahoe Therapeutics × Arc Institute × Parse Biosciences 用 Mosaic 平台把 50 个癌细胞系混养在「cell village」中同步给药 24 小时,得到 95,624,334 个通过全过滤的单细胞转录组;CC0-1.0 全量开放于 HuggingFace,FASTQ 因 125 TB 体量与 Parse 合同限制不公开

HCL — 人类细胞景观单细胞图谱
基因组学与多组学单细胞基因组学转录组

HCL — 人类细胞景观单细胞图谱

702,968 个单细胞60 种人体组织102 种细胞簇CC BY 4.0 开放884.2 MB DGE 矩阵58 名人体组织供体(HCA Explorer 口径,覆盖胎儿与成人阶段)

702,968 个单细胞 · 60 种人体组织 · Microwell-seq 构建的中文人群细胞图谱

GHDx — 全球健康数据的总目录与可获取性登记册
公共卫生与流行病学公共卫生统计全球健康调查数据

GHDx — 全球健康数据的总目录与可获取性登记册

目录元数据混合数据类型不涉及患者个体(目录层,条目指向外部数据集)

16 类数据、200 余国家地区、四级获取门槛的健康数据索引

Cellosaurus — 16.9 万细胞系的鉴定权威与误认档案
基因组学与多组学变异与注释知识图谱肿瘤学

Cellosaurus — 16.9 万细胞系的鉴定权威与误认档案

文本与本体数据人工标注不涉及患者个体(细胞系条目 169,026 个,含物种、性别、年龄与疾病标签)

16.9 万细胞系、904 物种、47 万条交叉引用的细胞系知识库

HMD — 41 个国家的死亡率,能一路算到 1751 年
公共卫生与流行病学死亡登记公共卫生统计流行病学全球健康

HMD — 41 个国家的死亡率,能一路算到 1751 年

41 个国家地区回溯至 1751 年单岁年龄STMF 38 国周数据HCD 18 国死因CC BY 4.0需注册不适用(国家级聚合统计,非个体级记录;最小统计单元为年龄×年份×性别的暴露人年)

同一个方法协议做了 26 年:把各国统计局口径不一的出生数、死亡数、人口数,重建成年龄×年份×性别的单岁标准网格。瑞典那条序列从 1751 年开始,跨越 274 年没有断过——这是全人类最长的一条连续死亡记录

SHARE — 28 国 17.5 万人,欧洲老去过程的统一标尺
电子健康记录队列研究调查数据公共卫生与流行病学全球健康

SHARE — 28 国 17.5 万人,欧洲老去过程的统一标尺

28 个国家175,000 名受访者690,000 次访谈10 个波次22 年跨度21 项干血斑标志物四国行政记录链接严禁商用175,000(28 国 50 岁以上受访者;DBS 子样本约 27,000)

同一份问卷、同一套变量名、同一套缺失码,在 28 个国家问了 22 年:它让「德国的老人比意大利健康吗」这个问题第一次变得可以计算——而它最锋利的部分,是那 2.7 万份干血斑

TCMSP — 502 味药材、13,729 个化合物,每个都带五项成药性打分
药物发现与化学基因组学与多组学公共卫生与流行病学

TCMSP — 502 味药材、13,729 个化合物,每个都带五项成药性打分

502 味药材13,729 个化合物3,339 个靶点867 种疾病OBDL 双达标 2,583ODbL 许可老版 2.3 免费不适用(化合物与靶点参考库,无患者数据)

免费的老版 2.3 只有 502 味药材和 13,729 个化合物,但每一个化合物都配齐 OB、DL、Caco-2、BBB、溶解度——这是网络药理学十年来的筛选口径本身

CPIC — 把基因型翻译成剂量的那一层
基因组学与多组学电子健康记录医学问答与基准

CPIC — 把基因型翻译成剂量的那一层

132 个基因324 种药物29 部指南2,115 条推荐112,820 条双倍型开放式 REST无需注册不适用(指南与推荐表,无真实患者记录)

132 个基因、324 种药、29 部指南、2,115 条推荐:它不做研究,只做一件事——把文献里的证据定级,然后落成一句「该加量、减量、还是换药」

Rfam — 4,227 个 RNA 家族,每个家族一个协方差模型
基因组学与多组学医学问答与基准多模态

Rfam — 4,227 个 RNA 家族,每个家族一个协方差模型

4,227 个家族151 个 clan109,390 条种子序列协方差模型二级结构INFERNALCC0 许可不适用(RNA 家族模型库,无个体数据)

十个种子序列、一个协方差模型、一份共识二级结构:Rfam 是 RNA 世界的 Pfam,它不给你序列清单,给你的是「怎么在基因组里找出这个家族」的搜索器

RNAcentral — 六千万条非编码 RNA,四成是 rRNA
基因组学与多组学多模态医学问答与基准

RNAcentral — 六千万条非编码 RNA,四成是 rRNA

60,054,521 条序列56 个专家库113 万物种URS 统一标识MD5 去重rRNA 39.6%CC0 许可不适用(RNA 序列参考库,无个体数据)

60,054,521 条序列、56 个专家库、110 万个物种:它不产生数据,只做一件事——把同一个 RNA 分子在不同库里的十几个编号,归并成一个 URS

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