尿路感染症状与诊断预测公开数据集
这是托管在 Kaggle 平台上的一个专注于尿路感染（UTI）风险预测和临床诊断分类的公开表格数据集。数据主要围绕患者的基本生理指标特征、体温波动、尿液浑浊度、尿频尿急以及疼痛程度等临床显性症状构建，同时也包含了一些基础尿检的初步评估指标。该数据集可以非常方便地被研究人员用于开发复杂性或非复杂性尿路感染的轻量级预警分类器。它不仅适合用来验证支持向量机、随机森林或 XGBoost 等机器学习算法，还有助于为基层医疗场景快速开发具有可解释性的症状风险识别系统。
基本信息
模态
表格
大小
0.01 GB
数据量
1500
任务类型
分类
许可
CC0 1.0
创建/更新时间
2022-10-15
资源简介
一份用于预测和分类尿路感染的表格型数据集，涵盖了患者临床特征、症状记录和最终诊断标签，适合入门级临床分类算法验证。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
需登录公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
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("rabharose/urinary-tract-infection-dataset")
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 rabharose/urinary-tract-infection-dataset
unzip urinary-tract-infection-dataset.zip -d urinary-tract-infection-dataset/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
一份用于预测和分类尿路感染的表格型数据集，涵盖了患者临床特征、症状记录和最终诊断标签，适合入门级临床分类算法验证。
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))
许可
CC0 1.0
精度瓶颈？数据缺失？
当前公开数据无法满足您的算法精度？千方提供针对 复杂性尿路感染 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。
