通道、集群、视线:建模诊断眼科诊所以改善患者流程

基于英国Moorfields眼科医院数据,整合患者流程观察、空间句法分析与排队模拟,建模眼科诊断诊所布局对患者流动的影响。

DryadDryad
DataCite Commons
2026-03-12 更新
浏览 21
表格Simulation and modelingspace syntaxQueuing simulationPatientsOutpatient clinicsOphthalmologyArchitectureCOVID-19
Lanes, clusters, lines of Sight: Modelling diagnostic eyecare clinics to improve patient flow

基本信息

模态
表格
大小
0.013542229 GB
许可
https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html
创建/更新时间
2026-03-12

资源简介

通道、集群、视线:建模诊断眼科诊所以改善患者流程

【一句话概览】

本数据集是 Dryad 公开的结构化表格数据集,主题涵盖 Simulation and modeling、space syntax、Queuing simulation、Patients、Outpatient clinics,可用于统计建模、特征工程与队列分析,https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Lanes, clusters, lines of Sight: Modelling diagnostic eyecare clinics to improve patient flow》。

【数据内容】

源站原始描述:Lengthy waiting times for ophthalmology appointments in the UK National Health Service (NHS) increased further in the immediate aftermath of the Covid-19 pandemic, necessitating a different approach to triaging patients safely and at speed. Moorfields Eye Hospital NHS Trust therefore opened an additional diagnostic hub designed with a linear spatial layout and patient flow system, which is analyzed in this paper in comparison to an existing clinic. We integrate direct observations of patient flo…

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:doi:10.5061/dryad.m0cfxppdj。

【主题与分类】

主题标签:Simulation and modeling、space syntax、Queuing simulation、Patients、Outpatient clinics、Ophthalmology、Architecture。

【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://doi.org/10.5061/dryad.m0cfxppdj

使用许可:https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。

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    • 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。

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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