预测医院再入院因素数据集
包含泰国心肌梗死后患者再入院预测因素的表格数据集，用于构建再入院风险模型。
基本信息
资源简介
预测医院再入院因素数据集
【一句话概览】
源站标题为 Dataset factors predicting hospital readmission，原始描述为研究泰国人心肌梗死后预测医院再入院因素的数据集。文件数1，合计大小52.5 KB。源站标签为心肌梗死、再入院及再入院原因、心脏病学（含心血管疾病）。源站分类为心脏病学（含心血管疾病）。许可为CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Dataset factors predicting hospital readmission》。项目资助方：Health Systems Research Institute No. 61-059。源站首次发布：2021-04-25。
【数据内容】
源站原始描述：Datasets for the study of factors predicting hospital readmission among Thais with post myocardial infarction
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：用于研究泰国人心肌梗死后预测再入院因素的数据集
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 52.48 KB。Dataset characteristic of subjects.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，52.48 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.14406596.v4。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：Myocardial infarction、Readmissions and reason for readmissions。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_characteristic_of_subjects_xlsx/14406596
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：vibulchai, nisakorn; Phemphul, Chuthaporn; Pansila, Wirat; Wongvipaporn, Chaiyasith (2021). Dataset factors predicting hospital readmission. figshare. Dataset
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Dataset factors predicting hospital readmission
- DOI：10.6084/m9.figshare.14406596.v4
- 发布日期：2021-04-25
- 文件数：1 个
- 文件总体积：52.48 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_characteristic_of_subjects_xlsx/14406596
命令行下载
curl -L -o "Dataset characteristic of subjects.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/27542642"
文件清单
Dataset characteristic of subjects.xlsx（52.48 KB）
文件总体积 52.48 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Datasets for the study of factors predicting hospital readmission among Thais with post myocardial infarction
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.14406596.v4（source: https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_characteristic_of_subjects_xlsx/14406596）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
