1999-2008年130家美国医院糖尿病数据集
包含1999-2008年130家美国医院糖尿病患者超过50项特征的临床数据集，用于分析医院结局。
基本信息
资源简介
1999-2008年130家美国医院糖尿病数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetes 130-US hospitals for years 1999-2008》。源站首次发布：2022-12-02。
【数据内容】
源站原始描述：This data has been prepared to analyze factors related to readmission as well as other outcomes pertaining to patients with diabetes. ### Citation > Beata Strack, Jonathan P. DeShazo, Chris Gennings, Juan L. Olmo, Sebastian Ventura, Krzysztof J. Cios, and John N. Clore, “Impact of HbA1c Measurement on Hospital Readmission Rates: Analysis of 70,000 Clinical Database Patient Records,” BioMed Research International, vol. 2014, Article ID 781670, 11 pages, 2014. ### Data Set Information: > The datas…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 19.16 MB。
【主题与分类】
主题标签：business、classification、health、diabetes、healthcare、clustering。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/sulphatet/diabetes-130us-hospitals-for-years-19992008
使用许可：Database: Open Database, Contents: © Original Authors。
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("sulphatet/diabetes-130us-hospitals-for-years-19992008")
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 sulphatet/diabetes-130us-hospitals-for-years-19992008
unzip diabetes-130us-hospitals-for-years-19992008.zip -d diabetes-130us-hospitals-for-years-19992008/
数据说明
该数据集包含1999年至2008年130家美国医院糖尿病患者的临床记录，包括超过50个患者和医院结局相关特征，可用于分析糖尿病治疗和医院绩效。
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))
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。
