II期自身免疫性肝炎试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦自身免疫性肝炎(AIH)伴ALT升高患者的开放标签、剂量探索II期试验

Christopher O'Brien, MDChristopher O'Brien, MD
clinicaltrials
浏览 7
其他预测Hepatitis, Autoimmune
Phase II AutoImmune Hepatitis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

II期自身免疫性肝炎试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦自身免疫性肝炎(AIH)伴ALT升高患者的开放标签、剂量探索II期试验。研究先以sPIF 1mg/kg(每队列n=10)给药14天,评估安全性、耐受性及基于ALT水平变化的临床反应至第84天;随后入组n=10患者给予2mg/kg sPIF 14天并进行相同评估。之后开展中期分析,通过比较1mg与2mg剂量结果确定临床疗效,检验平均ALT百分比下降及以ALT正常化定义的缓解患者数。成功队列将追加入组以支持功效分析。数据可用于探索剂量-ALT反应关系及缓解预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:自身免疫性肝炎。该研究是一项开放标签、剂量探索试验,受试者为ALT水平升高的AIH患者。患者将接受起始剂量sPIF 1mg/kg(每队列n=10)给药14天,评估安全性、耐受性及基于ALT水平影响的临床反应,直至第84天。随后将入组(n=10)患者给予2mg/kg sPIF 14天,评估安全性、耐受性及基于ALT水平影响的临床反应,直至第84天。之后将进行中期分析,通过比较1mg和2mg剂量结果确定临床疗效;检验平均ALT百分比下降并确定缓解患者数(缓解定义为ALT水平正常化)。成功队列将追加入组患者以支持功效分析。若两个队列均未观察到显著改善

【主题与分类】

主题标签:Hepatitis, Autoimmune。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03593460

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03593460

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

适应症:肝炎,自身免疫性。本研究是一项开放标签、剂量探索试验,受试者为ALT水平升高的AIH患者。患者将接受起始剂量sPIF 1mg/kg(每队列n=10)给药14天,评估安全性、耐受性以及基于对ALT水平影响的临床应答,直至第84天。随后将入组(n=10)患者,给予2mg/kg sPIF给药14天,评估安全性、耐受性以及基于对ALT水平影响的临床应答,直至第84天。之后将进行中期分析,通过比较1mg和2mg剂量的结果来确定临床疗效;检测平均ALT百分比下降情况,并确定缓解患者人数(缓解定义为ALT水平恢复正常)。成功的队列将额外入组患者以进行把握度分析。如果两个队列均未观察到显著改善,将入组N=10例患者,给予3mg/kg sPIF给药14天,评估安全性和耐受性。如果仍未观察到显著改善且安全性和耐受性得以维持,将额外入组10例患者,给予4mg/kg。

按照相同的分析,最大给药剂量将为5毫克/千克。

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。

需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。