使用机器学习预测预期住院时长
覆盖感染、心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、痛风发作、慢性肾脏病、高血压急症及房颤快速心室率等病种。研究利用训练队列的社会人口学和临床数据训练机器学习算法，以在患者整个住院期间预测住院时长，并在验证队列中进行验证
基本信息
资源简介
使用机器学习预测预期住院时长
该数据集来源于clinicaltrials.gov，为一项回顾性观察研究，数据取自Brigham and Women's Home Hospital数据库。覆盖感染、心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、痛风发作、慢性肾脏病、高血压急症及房颤快速心室率等病种。研究利用训练队列的社会人口学和临床数据训练机器学习算法，以在患者整个住院期间预测住院时长，并在验证队列中进行验证。该数据可用于开发和评估住院时长预测模型（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：感染、心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、痛风发作、慢性肾脏病、高血压急症、房颤快速心室率。这是一项回顾性观察研究，数据取自Brigham and Women's Home Hospital数据库。来自训练队列的社会人口学和临床数据被用于训练一种机器学习算法，以在患者整个住院期间预测住院时长。该算法随后在验证队列中进行了验证。
【主题与分类】
主题标签：Infection、Heart Failure、Chronic Obstructive Pulmonary Disease、Asthma、Gout Flare、Chronic Kidney Diseases、Hypertensive Urgency、Atrial Fibrillation Rapid、Anticoagulants; Increased。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04784351
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04784351
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:
数据说明
疾病条件：感染、心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、痛风发作、慢性肾脏病、高血压急症、快速型心房颤动。这是一项回顾性观察研究，利用了布莱根妇女医院家庭医院数据库的数据。研究使用训练队列的社会人口学和临床数据来训练机器学习算法，以预测患者整个住院期间的住院时长。随后，该算法在一个验证队列中进行了验证。
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。
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