阑尾炎诊断算法（DIALAPP）
DIALAPP 是一项在法兰克福大学医院开展的前瞻性观察研究，面向 18 岁以上因疑似阑尾炎进入急诊科的患者。研究期间临床流程标准化，由外科住院医师和/或顾问外科医师进行临床评估与超声检查，并结合临床和实验室结果计算 Alvarado 评分，据此选择后续诊断步骤或治疗；妇科还会对育龄女性进行常规评估
基本信息
资源简介
阑尾炎诊断算法（DIALAPP）
DIALAPP（Diagnostic Algorithm for Appendizitis）是一项围绕疑似阑尾炎诊断流程而设计的前瞻性观察研究数据集，其核心关注点在于降低阴性阑尾切除率。该研究在法兰克福大学医院开展，该院具备24小时急诊服务，外科与放射科资源可随时调用。研究对象为18岁以上、因疑似阑尾炎被收入急诊科的患者。在研究期间，临床工作流程被标准化：由外科住院医师和/或顾问外科医师对所有疑似阑尾炎患者进行临床评估并实施超声检查，结合临床与实验室结果计算Alvarado评分，并依据评分结果选择后续诊断步骤或治疗方向。此外，该院妇科还会对育龄女性进行常规评估。该数据集来源于clinicaltrials.gov，主题标签为“Reduction of Negative Appendectomy Rate”。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于“降低阴性阑尾切除率”这一临床问题。阴性阑尾切除通常指切除的阑尾经病理检查并未发现炎症，这类手术对患者而言可能意味着不必要的手术风险与医疗资源消耗。为应对这一问题，研究在法兰克福大学医院这一具备24小时急诊服务、外科和放射科随时可用的大学医院环境中展开。研究采用前瞻性观察设计，针对18岁以上、因疑似阑尾炎进入急诊科的患者，试图通过标准化的临床路径来优化诊断决策。该数据集即来源于这一研究背景，其分类被归入血液及造血器官疾病／其他类别。
【数据内容】
该数据集的内容围绕疑似阑尾炎患者的急诊评估与诊断决策过程展开。根据源站描述，研究期间临床工作流程是标准化的。对于所有疑似阑尾炎患者，均由外科住院医师和/或顾问外科医师进行临床评估，并实施超声检查。随后，结合临床和实验室结果，由外科医师计算Alvarado评分。根据该评分结果，医疗团队选择下一步的诊断步骤或治疗方案。此外，该院妇科会对所有育龄女性进行常规评估。数据集的主题标签为“Reduction of Negative Appendectomy Rate”，表明其核心关注指标与阴性阑尾切除率的降低相关。除上述内容外，源站未提供关于具体变量字段、样本量、随访时长或统计方法等更细化的数据内容说明。
【采集与来源】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。研究在法兰克福大学医院进行，该医院具备24小时急诊服务，外科和放射科可随时提供支持。研究对象为18岁以上、因疑似阑尾炎被收入急诊科的患者。采集过程嵌入标准化的临床工作流程：外科住院医师和/或顾问外科医师负责临床评估与超声检查，结合临床和实验室结果计算Alvarado评分，并据此决定后续诊断或治疗。妇科对育龄女性的常规评估也是采集流程的一部分。除上述来源与采集场景信息外，源站未提供关于具体数据采集时间窗口、数据录入方式或数据管理平台等进一步信息。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于与疑似阑尾炎急诊诊断路径相关的研究与应用场景，尤其是围绕降低阴性阑尾切除率这一目标的分析。其标准化流程涉及临床评估、超声检查、Alvarado评分计算以及妇科对育龄女性的常规评估，因此可用于探讨这些环节在诊断决策中的作用。该数据集被归入血液及造血器官疾病／其他类别，但其实际内容与急诊外科和影像学诊断流程密切相关。除上述适用方向外，源站未提供关于具体适用场景的更多说明。
【使用方法】
源站未提供关于该数据集具体使用方法的说明，包括但不限于数据访问方式、数据格式、变量定义、分析脚本或配套工具等。因此，无法依据现有信息给出使用方法层面的具体指引。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、偏倚控制、样本代表性或局限性等方面的具体说明。已知信息仅表明该研究为前瞻性观察研究，在单一大学医院开展，且临床流程标准化。除此之外，无法对数据质量与限制做出进一步判断。
【引用与许可】
源站未提供关于该数据集的引用格式、许可条款或使用限制等信息。如需引用或使用，应另行查阅来源站clinicaltrials.gov上的相关记录以获取权威说明。
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
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02627781
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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:
数据说明
条件：降低阴性阑尾切除率。这项前瞻性观察研究将在法兰克福大学医院进行，该医院提供24小时急诊服务，并随时可进行手术和放射学检查。数据将收集自年龄超过18岁、因疑似阑尾炎而被急诊科收治的患者。在研究期间，临床工作流程是标准化的。所有疑似阑尾炎病例均由外科住院医师和/或顾问外科医生进行临床评估并执行超声扫描。医生（外科医生）将利用临床和实验室结果计算Alvarado评分，并根据结果选择下一步诊断步骤或治疗。此外，大学医院的妇科部门常规对所有育龄妇女进行评估。
在其他条款下，将收集以下变量：年龄、性别、白细胞计数（WBC）、C反应蛋白（CRP）、Alvarado评分、视觉疼痛评分、CT扫描结果、病理发现、入院至手术时间、手术程序、未手术患者的治疗与诊断、住院时长及30天并发症率。此外，所有患者（手术与非手术）将在30天和6个月后进行随访。研究者假设，采用诊断与治疗算法能减少不必要的阴性阑尾切除术，并优化住院时间和成本。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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。
