FDA批准虚拟1型糖尿病患者全自动胰岛素治疗数据集
包含10名成人和10名青少年虚拟1型糖尿病患者的胰岛素治疗模拟数据，基于强化学习算法实现全自动人工胰腺。
基本信息
资源简介
FDA批准虚拟1型糖尿病患者全自动胰岛素治疗数据集
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains in-silico results of insulin treatment using a fully automated artificial pancreas algorithm based on reinforcement learning for FDA-approved virtual patients (C. D. Man et al., 2014) with type 1 diabetes (10 adults and 10 adolescents)
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据集包含使用基于强化学习的全自动人工胰腺算法对FDA批准的1型糖尿病虚拟患者（10名成人和10名青少年；C. D. Man 等，2014）进行胰岛素治疗的计算机模拟结果。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/fully-automated-insulin-treatment-fda-approved-virtual-t1d-patients-reinforcement-learning
下载信息
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
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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