基于AI的可穿戴监测（Glandy HYPER）用于Graves病抗甲状腺药物剂量调整

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07857421

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：甲状腺功能亢进症、Graves病、甲状腺毒症。这是一项探索性、上市后、前瞻性、随机、开放标签、双臂临床研究，在德国法兰克福的两个研究中心开展（方案编号01-01-DE-001）。该研究评估Glandy HYPER的临床实用性、性能和安全性，这是一款已获得CE认证（MDR IIa类）的基于人工智能的软件医疗器械，用于支持对新诊断或持续性甲状腺毒性Graves病成人患者进行甲巯咪唑（MMI）剂量调整。在第1次访视（筛选期，第-14天至第0天）签署书面知情同意书后，参与者通过secuTrial EDC系统中计算机生成的程序按2：1（干预组：对照组）随机分组。所有参与者均获得一块具有CE认证心电图功能的智能手表（iOS用户使用Apple Watch，Android用户使用Samsung Galaxy Watch），并接受使用培训；他们在睡眠期间佩戴（至少3小时），并在睡前记录一次心电图。已服用MMI的患者必须能够在第1次访视和第2次访视之间停药。在第2次访视（基线，第0天），确认存在甲状腺毒症（游离T4）且有可用睡眠心率数据的参与者被登记注册，并开始MMI治疗。

随访 visits occur at Weeks 4, 8, and 12 (Visits 3-5, each +/- 1 week) with routine blood tests (free T4, TSH, liver parameters, blood count); the ThyPRO-39 quality-of-life questionnaire is completed at Visits 2-5. Participation lasts approximately 14 weeks. Intervention arm (n=20): The MMI starting dose is determined by a predefined algorithm based on the Visit 1 free T4 level relative to the upper limit of normal. Glandy HYPER provides a once-daily thyrotoxicosis status result. If a “non-hyperthyroid” result occurs on three or more occasions between scheduled visits, the treating physician decides on MMI dose adjustment based on the clinical and laboratory situation, taking the Glandy HYPER data into account, and may schedule an unscheduled visit for laboratory confirmation; an unscheduled visit replaces the next scheduled visit. At each visit, if free T4 is above the normal range,

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。