心力衰竭远程监测纳入标准评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07278583

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

条件：心力衰竭。在一次心力衰竭发作后，患者被纳入远程监测项目，以减少因心力衰竭导致的再住院并改善随访。患者每天在连接式体重秤上称重，使一支专职护士团队能够密切跟踪他们的情况。如有需要，护士可以致电患者、要求进行血液检查并调整处方。事实上，如果远程支持不足，患者可以提前住院，从而缩短住院护理时间。纳入标准对应于过去12个月内有一次心力衰竭发作，或至少纽约心脏协会（NYHA）2级呼吸困难且NT-proBNP超过1000pg/mL。随访每6个月更新一次。当不再满足标准时，患者被排除在监测之外。由于这些特征是通过经验选择的，我们的目标是观察不再符合这些标准的患者是否确实不良演变的可能性较低。相关信息从患者在纳入时、排除时以及排除后1年的医疗记录中收集。

在排除一年后，进行了一次简短的通话，以了解他们的进展并收集有关其症状、治疗等信息……

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。