HC-ONC-014 — 转移性癌症合成队列（样本）
该数据集是一个合成的转移性癌症表格数据集，包含500名模拟患者的临床信息，涵盖13种癌症类型、12个器官转移部位、生物标志物状态、多线治疗方案、局部干预措施以及生存终点，主要用于转移性癌症的生存建模、治疗序列优化、寡转移干预分析和姑息治疗质量评估等研究方向。
基本信息
资源简介
该数据集是一个完全合成的转移性癌症队列，由XpertSystems.ai的合成数据工厂（肿瘤学垂直领域）生成，作为其第14个也是最终的产品单元（SKU）。它包含500名患者的模拟数据，涵盖13种转移性癌症类型（如转移性乳腺癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、前列腺癌等），并模拟了12个器官转移倾向（如肝、肺、骨、脑等）。数据集以表格形式（CSV）存储，包含109个字段，覆盖人口统计学、转移模式、生物标志物（如EGFR、HER2、PD-L1等）、治疗线（最多6线，前3线扁平化）、局部治疗（如立体定向放射治疗SBRT、立体定向放射外科SRS）、支持性护理（如姑息治疗、镇痛）以及基于威布尔分布的生存终点（总生存期等）。数据根据关键临床试验（如CLEOPATRA、KEYNOTE-189）和尸检系列（如Disibio 2008）进行校准，旨在用于转移性癌症结果分析、治疗序列建模、寡转移干预研究和姑息治疗质量基准测试，同时保持100%合成性，无真实患者数据或隐私风险。
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("xpertsystems/hconc014-sample")
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/xpertsystems/hconc014-sample
数据说明
该数据集是一个完全合成的转移性癌症队列，由XpertSystems.ai的合成数据工厂（肿瘤学垂直领域）生成，作为其第14个也是最终的产品单元（SKU）。它包含500名患者的模拟数据，涵盖13种转移性癌症类型（如转移性乳腺癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、前列腺癌等），并模拟了12个器官转移倾向（如肝、肺、骨、脑等）。数据集以表格形式（CSV）存储，包含109个字段，覆盖人口统计学、转移模式、生物标志物（如EGFR、HER2、PD-L1等）、治疗线（最多6线，前3线扁平化）、局部治疗（如立体定向放射治疗SBRT、立体定向放射外科SRS）、支持性护理（如姑息治疗、镇痛）以及基于威布尔分布的生存终点（总生存期等）。数据根据关键临床试验（如CLEOPATRA、KEYNOTE-189）和尸检系列（如Disibio 2008）进行校准，旨在用于转移性癌症结果分析、治疗序列建模、寡转移干预研究和姑息治疗质量基准测试，同时保持100%合成性，无真实患者数据或隐私风险。
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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