新发房颤风险机制与预测研究数据：基于因果信息分解的可解释模型
基于MIMIC数据库，研究重症患者新发房颤风险机制与预测，使用电子健康记录数据构建可解释模型。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-01-06
资源简介
该数据集源自MIMIC-IV和MIMIC-III数据库，旨在研究重症患者新发房颤的风险机制与预测。研究为观察性临床研究，使用常规收集的电子健康档案数据，包括ICU入院期间的人口统计学信息、生命体征、实验室检测及临床干预措施。数据依据MIMIC使用协议提取和处理，采用机器学习和因果信息分解方法构建可解释预测模型，并通过SHAP解释提供支持。
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。
暂未开放有偿下载
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
源站：https://data.4tu.nl/datasets/e10219cf-4f84-4ff2-843b-5e37068f84b4
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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。
