日本药物不良事件报告数据库
医薬品副作用データベースをご利用にあたり、以下の場合に該当する場合、 独立行政法人医薬品医療機器総合機構（PMDA）安全性情報・企画管理部リスクコミュニケーション推進課(fukusayou-database*pmda.…
基本信息
资源简介
日本药物不良事件报告数据库
【一句话概览】
医药品副作用数据库的英文名为Japanese Adverse Drug Event Report database，简称JADER。使用该数据库时，若开发免费服务、发表论文等公表信息，或研究中获得健康危险信息，须联系PMDA安全性信息·企划管理部风险沟通推进课，并在可能范围内一并提交可了解概要的资料。联系邮箱需将*替换为半角@。详情请确认医药品副作用数据库利用规约并同意后使用（来源 info.pmda.go.jp）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《医薬品副作用報告データセット》。
【数据内容】
源站原始描述：医薬品副作用データベースをご利用にあたり、以下の場合に該当する場合、 独立行政法人医薬品医療機器総合機構（PMDA）安全性情報・企画管理部リスクコミュニケーション推進課(fukusayou-database*pmda.go.jp)までご連絡ください。 （注）迷惑メール防止対策をしているため、送信の際は * を半角のアットマークに置き換えてください。 ・本データベースを用いて（無料の）サービスを開発した場合 ・本データベースの情報を用いて論文等の公表をする場合 ・本データベースを用いた研究の中で健康危険情報を得た場合 いずれの場合も、ご連絡の際に、可能な範囲で概要がわかる資料を併せてご提出ください。 本データベースの英名は、「Japanese Adverse Drug Event Report database」、略称は、「JADER」です。 なお、詳細は、医薬品副作用データベース利用規約を確認いただき、同意の上ご利用ください。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：在使用医药品副作用数据库时，如符合以下情况，请联系独立行政法人医药品医疗器械综合机构（PMDA）安全性信息・企划管理部风险沟通推进课（fukusayou-database*pmda.go.jp）。（注）为防止垃圾邮件，发送时请将 * 替换为半角@符号。・使用本数据库开发（免费）服务时・使用本数据库信息发表论文等时・在使用本数据库的研究中获得健康危害信息时无论哪种情况，联系时请尽可能一并提交能了解概要的资料。本数据库的英文名称为“Japanese Adverse Drug Event Report database”，简称为“JADER”。此外，详情请确认医药品副作用数据库使用规约，并在同意后使用。
【主题与分类】
主题标签：医薬品副作用、JADER、PMDA、Japanese Adverse Drug Event Report datab。
【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：http://www.info.pmda.go.jp/fukusayoudb/CsvDownload.jsp
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。
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
源站：http://www.info.pmda.go.jp/fukusayoudb/CsvDownload.jsp
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
JADER 是日本 PMDA 发布的药物不良事件报告数据，包含患者、药物、反应和病史表。
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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