生成式AI对类风湿关节炎并发症诊断的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07301892

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：类风湿关节炎（RA）、骨质疏松症、骨关节炎、间质性肺病、甲状腺疾病、心血管疾病、肺部并发症、干燥综合征。基于大语言模型（LLMs）的生成式人工智能（GenAI）有望改善自身免疫性疾病的诊断与治疗。我们正在研究GenAI如何影响类风湿关节炎（RA）各种并发症的诊断。在一项利用RA患者电子健康记录（EHR）的回顾性研究中，我们将量化医生对GenAI预测RA并发症及共存疾病的采纳程度。在一项前瞻性观察性研究中，我们将评估使用GenAI预测作为额外临床信息，以帮助医生更全面地诊断RA并发症及共存疾病（包括复杂、不常见或罕见病症）的可行性。

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。