镰刀型细胞贫血症预测数据集
该数据集属于表格模态，深度聚焦于镰刀型细胞贫血症这一特定遗传性疾病的临床和检验数据。主要用途是指导多参数分类模型的构建，帮助临床快速预测和诊断高风险个体的镰刀型贫血发病状态。
基本信息
模态
表格
数据量
500
任务类型
分类
许可
GPL-3.0
创建/更新时间
2023-01-15
资源简介
专门针对遗传性镰刀型细胞贫血症的临床特征数据集，涵盖遗传标志、血红蛋白变异体比例及相关生化表现。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("asimislam/sickle-cell-disease-prediction")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d asimislam/sickle-cell-disease-prediction
unzip sickle-cell-disease-prediction.zip -d sickle-cell-disease-prediction/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
专门针对遗传性镰刀型细胞贫血症的临床特征数据集，涵盖遗传标志、血红蛋白变异体比例及相关生化表现。
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))
许可
GPL-3.0
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。
