即取即用的 AI-Ready 医疗数据集库
千方医数集致力于为医疗 AI 研究人员找到合适的数据集，让你的 AI 感知模型能够更快地学习、更准确地运行，并无缝适应现实世界的环境。
数据标签
共 1852 个数据集
丙泊酚镇静下的行为与自主神经动态：9 人 10 阶段
九名健康志愿者，三小时，丙泊酚浓度从零升到五再降回零，十个阶段——这份数据的价值不在于样本有多小，而在于它把「意识消失」与「心跳皮电怎么变」放在同一条时间轴上，并给出了可复用的点过程工具链
MeDiSumQA：416 对面向患者的出院摘要问答
五百对由大模型自动生成，人工筛查后剩四百一十六对——这份数据的价值不在规模，而在于它明确划出了一条线：评价「大模型能不能把出院小结讲给病人听」这件事，需要一个病人视角的题库，而这个题库此前不存在
ECG-Arrhythmia：4.5 万份 12 导联心电公开库
四万五千一百五十二名患者、每份十秒、十二导联、五百赫兹——这份数据的罕见之处不是规模，而是它把「诊断标签从哪来」写得足够清楚：GE MUSE 系统出的自动报告，再由专家复核，最终落成五十五个 SNOMED CT 编码；也因此，它的标签错误率是可以被推理的，而不是只能被相信
术中伤害性刺激多模态生理索引：101 台手术标注
一百零一台手术、一万八千五百八十二分钟、四万九千八百七十八个伤害性刺激——这份数据的真正价值不在于信号有多干净，而在于它把「什么时候疼」这件事逐秒标了出来，同时坦白了这件事没有客观真值
Neurocritical-Pediatric：儿童神经重症颅内压与脑血流
十二名二至二十五岁的患儿、约十小时床旁波形，把有创颅内压、动脉血压与经颅多普勒脑血流速度锁在同一时间轴上——这份数据的目的不是给医生看，是给一个「不校准也能估颅内压」的算法当参照
WCTECGdb：威尔逊中心电端 37 路直接测量
九十二名住院患者、五百四十段十秒记录、每段三十七路信号，把这件被当作「零电位」用了七十年的参考点单独录了下来——它不零，峰峰值可达第二导联的百分之二百四十一
HeartCycle：阻抗心动图与超声心动图同步记录
十七名健康志愿者、二百余条同步记录，把阻抗心动图的 B 点与 X 点放到超声主动脉瓣开闭的真实时刻旁边去校验，这套数据的价值不在规模而在「同一秒内有四条独立证据」
CMB 中文医疗基准：28 万道多选题＋74 例复杂问诊
二十八万余道多选题加七十四例复杂病例问诊，六大项二十八小项覆盖医、护、药、技、考研五个层级，把中文医疗能力拆成知识注入与问诊推理两条互不替代的考线
PSG-IPA：12 名技师对同一批睡眠记录的重判读
二十段多导睡眠图、四类判读任务、十二名技师、每人四十次判读，把「读图这件事本身有多少不确定性」变成了可以计算的数字
bigP3BCI：20 项研究的 P300 拼写脑机接口记录
十八项研究、六百一十二份记录、二百七十八人次受试者，把十几年散落在各篇论文里的 P300 拼写实验统一成 EDF+ 与 IEEE P2731 三级字典，还带上一份可核对的校验和清单
BigIdeasLab_STEP：肤色与智能手表心率误差配对
53 人 · 6 款可穿戴 · 7 列心率对齐表 · Fitzpatrick 六型均衡入组
MIMIC-Eye 眼动多模态整合数据集
把 MIMIC-IV 病历、MIMIC-CXR 胸片与 REFLACX 放射科医师眼动按患者重排成一棵目录树——千级患者、千级住院、数千张胸片，仅四成半拿得到临床链接
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