PRIME 脓毒症试验：急诊科使用 Presepsin 和未成熟粒细胞进行早期脓毒症检测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07822412

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数据说明

病症：脓毒症、脓毒性休克。脓毒症的特征是宿主对感染产生的炎症反应失调，可能导致多器官功能障碍综合征（MODS）和死亡。全球范围内，脓毒症的年估计发病率为1800万至3150万例，死亡率高达30%。约70%的脓毒症患者最初在急诊科（ED）接受治疗。尽管延迟识别和治疗与较差预后相关，且早期循证干预可显著提高生存率，但在急诊科早期识别脓毒症仍是一项艰巨的临床挑战。尽管迫切需要及时干预，但研究表明，感染的检测往往在入院后延迟超过4小时，而在约30%的急诊科病例中延迟超过8小时。已提出多种生物标志物以促进及时诊断、风险分层和启动适当治疗。全血细胞计数（CBC）参数因其周转时间快、成本低和可重复性好，在急诊科尤为有利。

传统上，白细胞（WBC）计数和未成熟粒细胞（IG）计数一直作为一线指标。先进的血液学技术如今可提供详细的形态学数据（如细胞体积和结构变化），有望增强这些参数的诊断价值。尽管IG已被认为是全身性炎症和脓毒症的标志物，但其临床效用仍存在持续争议。具体而言，一些研究表明其对28天死亡率等长期结局的预测价值有限，导致在单独用于脓毒症检测时，其诊断可靠性结论不一致。近期针对IG用于急诊科脓毒症诊断的研究报告，受试者工作特征曲线下面积（AUC）范围为0.52至0.93。这种显著差异可能归因于

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

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