镰状细胞患者临床笔记数据集
合成镰状细胞病患者纵向临床笔记数据集，用于机器学习。
基本信息
资源简介
镰状细胞患者临床笔记数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Sickle Cell Patient Clinical Notes Dataset》。源站首次发布：2025-06-18。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains over 70,000 personalized patient visit records for individuals with sickle cell disease, including clinical notes generated using structured templates and varied with realistic medical detail. **Each record includes:** - Patient_id as the unique identifier - Key vitals (e.g., pain intensity, hemoglobin, oxygen saturation) - Timestamped visit data suitable for time series modeling - Rich clinical notes generated per patient with consistent demographic context (e.g., gender,…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 47.98 MB。
【主题与分类】
主题标签：earth and nature、health conditions、nlp、time series analysis、healthcare、synthetic、feature engineering。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/jadeacevedo/sickle-cell-clinical-notes
使用许可：Other (specified in description)。
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("jadeacevedo/sickle-cell-clinical-notes")
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 jadeacevedo/sickle-cell-clinical-notes
unzip sickle-cell-clinical-notes.zip -d sickle-cell-clinical-notes/
数据说明
该数据集包含合成生成的镰状细胞病患者纵向临床笔记，数据模态为文本，用于机器学习模型训练，可支持疾病分析和个性化医疗研究。
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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