慢性肾病电子健康记录
该数据集是一个包含阿布扎比地区慢性肾脏病患者电子健康记录的临床表格数据集，涵盖了人口统计学、实验室指标、诊断与治疗历史等多维度信息，主要用于慢性肾脏病的临床研究、疾病风险预测模型构建以及医疗人工智能辅助决策系统的开发。
基本信息
资源简介
慢性肾病电子健康记录
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Chronic Kidney DiseaseEHR》。源站首次发布：2025-07-08。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains anonymised Electronic Health Records (EHRs) of patients diagnosed with Chronic Kidney Disease (CKD) in Abu Dhabi. It includes demographic data, vital signs, lab results, and other clinical variables essential for analysing disease progression, comorbidities, and risk factors associated with CKD. The dataset can support machine learning models for predicting CKD stages and evaluating patient outcomes. About the Dataset Source: Collected from health centres in Abu Dhabi, UAE.…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 27.95 KB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/shaiksohaik03/chronic-kidney-disease-ehr
使用许可：Apache 2.0。
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。
需登录公开下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("shaiksohaik03/chronic-kidney-disease-ehr")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d shaiksohaik03/chronic-kidney-disease-ehr
unzip chronic-kidney-disease-ehr.zip -d chronic-kidney-disease-ehr/
数据说明
该数据集是一个针对慢性肾脏病患者的电子健康记录数据集，数据来源于阿联酋阿布扎比地区的医疗机构。数据集包含了患者的临床信息，如人口统计学特征、实验室检测结果、诊断记录以及治疗历史等结构化表格数据。该数据集通过真实医疗环境中的电子健康记录系统收集和整理，旨在支持慢性肾脏病的临床研究、疾病预测模型构建、患者风险分层以及医疗决策支持系统的开发。
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))
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