COVID-19医院治疗计划
包含COVID-19患者治疗计划表格数据，用于预测住院时长风险，帮助医院识别高风险患者。
基本信息
模态
表格
大小
0.03 GB
创建/更新时间
2020-11-05
资源简介
该数据集包含COVID-19患者的治疗计划相关表格数据，旨在通过患者特征预测住院时长（Length of Stay, LOS）风险，协助医院识别高风险患者，优化医疗资源分配。
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("arashnic/covid19-hospital-treatment")
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 arashnic/covid19-hospital-treatment
unzip covid19-hospital-treatment.zip -d covid19-hospital-treatment/
数据说明
该数据集包含COVID-19患者的治疗计划相关表格数据，旨在通过患者特征预测住院时长（Length of Stay, LOS）风险，协助医院识别高风险患者，优化医疗资源分配。
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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