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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 1,942 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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千方医数集 · 商业级 AI-Ready 数据集

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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。

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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 838 个数据集

MedSynth — 万对合成医患对话-SOAP 病历数据集
医疗NLP临床文本电子健康记录医学问答与基准医学问答

MedSynth — 万对合成医患对话-SOAP 病历数据集

合成数据文本数据对话数据0 真实患者(全合成):10,035 对虚构医患对话-病历,覆盖 2,001 个 ICD-10 码,无任何真实个人健康信息

10,035 对全合成医患对话与 SOAP 病历、覆盖 2,001 个 ICD-10 码:以 IQVIA 理赔分布定病种、GPT-4o 六代理流水线反向生成对话,陪审团偏好率对比 NoteChat 达 95%,并以 Dial2Note 基准身份进入 SMM4H-HeaRD 2026 共享任务

CATS-58 — 临床缩写义项消歧平衡基准集
临床文本医学问答与基准评测基准命名实体识别知识图谱医学考试

CATS-58 — 临床缩写义项消歧平衡基准集

合成数据文本数据标注数据不涉及患者(全合成句,官方声明 No real patient records or identifiable health data were used,无 PII);规模 58 缩写 × 2 义项

58 个高歧义临床缩写 × 2 义项 × 150 受控生成句 = 17,400 条——为临床缩写消歧(clinical acronym disambiguation)提供按义项完全均衡的合成基准,CC BY 4.0 于 HuggingFace 公开直链

CliniQ — MIMIC-III 电子病历实体检索基准:1,246 条查询 × 77,206 条 LLM 相关性判定,五类语义匹配首次量化
电子健康记录临床电子病历医疗NLP医学问答与基准

CliniQ — MIMIC-III 电子病历实体检索基准:1,246 条查询 × 77,206 条 LLM 相关性判定,五类语义匹配首次量化

人工标注LLM标注文本数据1,000 份出院小结(对应 MIMIC-III 1,000 次住院 hadm_id);切成 16,550 个 100 词语块

首个公开电子病历(EHR)实体检索基准:基于 MIMIC-III 1,000 份出院小结切成 16,550 个语块,从 ICD-9 与 NDC 处方标签转写 1,246 条疾病/操作/药物查询,GPT-4o 逐语块标注 77,206 条相关性判定(与专家 Kappa 0.985),并首创字符串/同义词/缩写/下位词/隐含五类语义匹配评估体系

LiveClin — 无泄漏活临床多模态评测基准
医学问答与基准医学问答评测基准多模态视觉问答罕见病

LiveClin — 无泄漏活临床多模态评测基准

clinical-case-reportsmultiple-choice-questionsmultimodal-qamedical-imagesmedical-tables0(非患者队列数据集:病例来源于已发表文献的二次改写,原文已脱敏,本基准不含可识别个体与随访原始记录)

半年一换血的活临床基准:1,407 例 PMC 病例、6,605 道十选一顺序 MCQ、3,757 张图与 634 张表,26 个模型最高仅 35.7%,ICLR 2026

BedsideBench — 500 例床旁临床问答评测基准
医学问答与基准医学问答评测基准医疗NLP药物安全电子健康记录

BedsideBench — 500 例床旁临床问答评测基准

人工标注文本数据合成数据0 名真实患者(案例为合成或去标识化构造,不含 PHI);共 500 例合成临床情境,公开 250 例

Doximity 出品的 10 面板×50 例临床问答基准:8 面板用签名加权 points rubric、2 面板用严重度加权 F1 管理计划评分;公开 250 例 + 私有 250 例,CC BY-NC-SA 4.0,附完整 judge 协议与 runner

Nutrition5k — 食物营养成分视觉理解基准数据集
公共卫生与流行病学流行病学多模态影像

Nutrition5k — 食物营养成分视觉理解基准数据集

影像数据原始数据人工标注5,006 盘真实餐盘(README 口径;论文口径 5,066 道独特菜肴);>250 种成分;约 20,000 段侧角视频;3.5k 盘含俯拍 RGB-D

Google Research 于 CVPR 2021 发布的通用食物营养理解数据集——加州园区自助餐厅采集 5,006 盘真实餐盘,配 4 路侧角扫掠视频、俯拍 RGB-D 图像、电子秤逐成分克重与 USDA 数据库换算的高精度营养标注,官方基线模型对卡路里的预测误差低于专业营养师的视觉估计,全量数据以 CC BY-4.0 许可公开

PubTabNet — 56.8 万张文献表格图像的 HTML 识别数据集
医学影像医疗NLP生物医学文献医学问答与基准评测基准

PubTabNet — 56.8 万张文献表格图像的 HTML 识别数据集

自动标注影像数据原始数据568k+ 张表格图像(无患者级口径;来源文献为已发表的开放获取生物医学期刊论文)

IBM Research Australia 从 PubMed Central 开放获取子集自动对齐 PDF 与 XML 生成的 568k+ 表格图像+HTML 标注语料,附带 EDD 编码器-双解码器模型与 TEDS 树编辑距离指标,是图像表格识别领域事实上的基准数据集

MIMIC-IV-Ext Cardiac Disease — 4761 例真实心脏病住院全检查链 LLM 诊断基准
电子健康记录医疗NLP医学问答与基准多模态

MIMIC-IV-Ext Cardiac Disease — 4761 例真实心脏病住院全检查链 LLM 诊断基准

原始数据文本数据时序数据4761 例住院记录(hadm_id 级),覆盖 20 种 ICD-10 心脏病主诊断;最大病种心衰 I50 1420 例、急性心梗 I21 1398 例;平均每例 14.21 个真实诊断

MIMIC-IV 心脏病专用扩展子集:20 种 ICD-10 心血管疾病 4761 例住院记录,逐例重组主诉、现病史、查体、影像、检验、微生物与心电报告为诊断证据链,配套多轮交互框架检验大模型能否引导院内检查

USDA FoodData Central
公共卫生与流行病学调查数据公共卫生统计真实世界数据

USDA FoodData Central

原始数据公开数据表格数据非患者数据集;含 5 类食品记录:Foundation Foods(数千条级)、SR Legacy(约 7,000+ 条、2018 冻结)、Survey Foods(FNDDS 2021-2023,约

美国农业部食品数据中心——五大数据类型统一门户(Foundation Foods/SR Legacy/Survey Foods/Experimental Foods/Branded Foods),公有领域 CC0,免费 API 与 CSV 全量下载,全球营养研究与膳食评估的金标准参考库

MedSecId — 临床笔记章节识别标注语料
医疗NLP临床文本电子健康记录临床电子病历评测基准

MedSecId — 临床笔记章节识别标注语料

人工标注文本数据原始数据2,002 份临床笔记(来源患者数未在论文中以唯一患者口径披露);覆盖 50 种章节类型、5 类笔记来源(出院小结/放射/会诊/超声心动/医生病程记录)

首个大规模公开的临床笔记章节识别(Section Identification)语料——2,002 份 MIMIC-III 临床笔记逐句标注 50 种章节类型,由 2 名主治医师与 1 名高年资住院医标注,Krippendorff α 达 0.84-0.87,BiLSTM-CRF 基线 Micro F1 达 0.955;标注文件 Zenodo 公开,笔记原文需 PhysioNet 凭证

ShanghaiT1DM & ShanghaiT2DM — 上海糖尿病动态血糖数据集:真实生活 CGM 与称重饮食记录
生理信号可穿戴传感时序数据真实世界数据评测基准

ShanghaiT1DM & ShanghaiT2DM — 上海糖尿病动态血糖数据集:真实生活 CGM 与称重饮食记录

原始数据传感数据自报数据112 例患者(T1DM 12 例 + T2DM 100 例);CGM 记录文件 125 份(16 + 109);CGM 测量点 128,170 个(15,695 + 112,475)

同济大学联合上海市东方医院与第四人民医院发布的中国糖尿病公开数据集合集:12 例 T1DM(含 10 例 LADA)与 100 例 T2DM 患者在真实生活条件下的 FreeStyle Libre H 动态血糖监测(15 分钟采样、最长 14 天佩戴),配套称重饮食记录、实验室检查、人口学与用药信息,CC BY 4.0 于 figshare 公开,面向血糖预测、餐后建模与强化学习血糖控制研究

IUGC 2024 产时超声挑战赛数据集 — 标准平面分类·胎头耻骨联合分割·AoP/HSD 自动测量的 MICCAI 2024 产时超声视频挑战赛数据集
医学影像图像分类医学图像分割挑战赛数据集评测基准

IUGC 2024 产时超声挑战赛数据集 — 标准平面分类·胎头耻骨联合分割·AoP/HSD 自动测量的 MICCAI 2024 产时超声视频挑战赛数据集

人工标注影像数据原始数据训练 456 个视频(288 全标准平面 + 168 全非标准平面);帧级:标准平面 24,434 帧(含 2,906 帧分割标注)+ 非标准平面 31,450 帧;患者总数未公开

MICCAI 2024 产时超声 Grand Challenge:三所中国大学医院 456 个训练视频(288 标准平面 + 168 非标准平面)、24,434 个标准平面帧与 31,450 个非标准平面帧,三位超声医师标注 2,906 帧胎头/耻骨联合分割,级联完成标准平面分类、双结构分割与进展角/头耻距自动测量

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