临床四重耦合：暴露×代谢×合并用药×毒性 v0.1
数据规模小于 1K，提供 train.csv、test.csv 与 scorer.py，可用于早期识别安全崩溃面、在不等待后期毒性结果的情况下进行试验风险分诊（来源 Hugging Face，mit 许可）
基本信息
资源简介
临床四重耦合：暴露×代谢×合并用药×毒性 v0.1
ClarusC64/clinical-quad-exposure-metabolism-comed-toxicity-v0.1
该数据集来自 huggingface.co，聚焦临床安全与 PK/PD 条件下的四向耦合失效测试，包含 exposure_level、metabolic_clearance、co_medication_load、toxicity_signal 四个变量，标签为 coherent、tradeoff、collapse_risk。数据规模小于 1K，提供 train.csv、test.csv 与 scorer.py，可用于早期识别安全崩溃面、在不等待后期毒性结果的情况下进行试验风险分诊（来源 Hugging Face，mit 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-02-19。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：license: mit language: - en tags: - clinical - drug-safety - pharmac --- 临床四重：暴露 × 代谢 × 合并用药 × 毒性 该数据集测试临床安全与 PK/PD 条件下的四向耦合失效。 变量 - exposure_level（低 | 中 | 高） - metabolic_clearance（低 | 正常 | 高） - co_medication_load（低 | 中 | 高） - toxicity_signal（稳定 | 上升 | 升级） 标签 - coherent - tradeoff - collapse_risk 它测试什么 当模型独立对待这些变量时会失败。崩溃模式为：高暴露 低清除 高合并用药负荷 升级的毒性信号 用途 - 早期检测安全崩溃面 - 在不等待后期毒性结果的情况下进行试验风险分诊
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 4.71 KB。
【主题与分类】
主题标签：clinical、drug-safety、pharmac。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-quad-exposure-metabolism-comed-toxicity-v0.1
使用许可：mit。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-02-20，引用时请注意版本时效。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("ClarusC64/clinical-quad-exposure-metabolism-comed-toxicity-v0.1")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/ClarusC64/clinical-quad-exposure-metabolism-comed-toxicity-v0.1
数据集大小约 6.3 KB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.mdscorer.py
数据说明
临床四联：暴露 × 代谢 × 合并用药 × 毒性 本数据集检验临床安全性与PK/PD条件下的四向耦合失效。变量 exposure_level（低 | 中等 | 高） metabolic_clearance（低 | 正常 | 高） co_medication_load（低 | 中等 | 高） toxicity_signal（稳定 | 上升 | 升级） 标签 coherent tradeoff collapse_risk 检验内容 当模型将这些变量视为……时便会失效。完整描述见数据集页面：https://huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-quad-exposure-metabolism-comed-toxicity-v0.1。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
