AI-CIMCare Chatbot 提升补充与整合医学（CIM）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦糖尿病患者的补充与整合医学（CIM）管理。研究为随机对照试验，旨在避免个体间污染，确定干预与结局之间的因果关系
基本信息
资源简介
AI-CIMCare Chatbot 提升补充与整合医学（CIM）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦糖尿病患者的补充与整合医学（CIM）管理。研究为随机对照试验，旨在避免个体间污染，确定干预与结局之间的因果关系。II 期研究结束时将训练好用于糖尿病患者在常规治疗之外管理 CIM 使用的聊天机器人。研究目标包括：实施聊天机器人以赋能患者管理糖尿病及 CAM 使用；考察其对 CIM 健康素养、患者赋能、用户参与、临床结局及与 HCP 沟通的影响；收集患者反馈以改进聊天机器人，便于传播与实施（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：糖尿病。一项随机对照试验旨在通过避免个体间污染，确定干预与结局之间存在的因果关系（Polit & Beck, 2022）。用于糖尿病患者在常规糖尿病治疗之外管理 CIM 使用的聊天机器人将在 II 期研究结束时得到良好训练。本阶段的目标是：（1）实施聊天机器人，以赋能糖尿病患者在管理糖尿病的同时使用 CAM；（2）考察聊天机器人对 CIM 健康素养、患者赋能、用户参与、临床结局的影响，并促进糖尿病患者与 HCP 的沟通；（3）收集患者关于如何改进聊天机器人以进行传播和实施的反馈。
【主题与分类】
主题标签：Diabetes。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07835061
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07835061
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：糖尿病。随机对照试验旨在通过避免个体间污染，确定干预与结局之间存在的因果关系（Polit & Beck, 2022）。用于糖尿病患者在常规糖尿病治疗的同时管理CIM使用的聊天机器人，将在II期研究结束时得到充分训练。本阶段的目标是：（1）实施该聊天机器人，以赋能糖尿病患者在使用CAM的同时管理糖尿病；（2）考察该聊天机器人对CIM健康素养、患者赋能、用户参与度、临床结局的影响，并促进糖尿病患者与HCPs的沟通；（3）收集患者关于如何改进该聊天机器人以促进传播与实施的反馈。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
