MetaboNet

MetaboNet是1型糖尿病管理领域最大公开数据集,整合12个来源的3135名受试者的连续血糖监测和胰岛素泵数据。

Replica Health; Jaeb健康研究中心; 帕维亚大学; 圣塔芭芭拉大学Replica Health; Jaeb健康研究中心; 帕维亚大学; 圣塔芭芭拉大学
arXiv
2026-01-17 更新
浏览 19
时间序列1型糖尿病时间序列

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-01-17

资源简介

MetaboNet是由Replica Health等机构联合构建的1型糖尿病管理领域最大公开数据集,整合了来自Loop Observational Study等12个来源的临床数据,包含3135名受试者的1228患者年重叠CGM和胰岛素记录,涵盖连续血糖监测、胰岛素泵剂量及碳水化合物摄入等多元特征,广泛应用于血糖模式分析、算法开发及临床决策支持。

原始链接

https://metabo-net.org/

arXiv 论文 →
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源站:https://metabo-net.org/

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    • OpenDataLab: pip install openxlabopenxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope 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。

数据说明

MetaboNet是由Replica Health等机构联合构建的1型糖尿病管理领域最大公开数据集,整合了来自Loop Observational Study等12个来源的临床数据,包含3135名受试者的1228患者年重叠CGM和胰岛素记录,涵盖连续血糖监测、胰岛素泵剂量及碳水化合物摄入等多元特征,广泛应用于血糖模式分析、算法开发及临床决策支持。

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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