阻碍抗菌药物耐药性防控诊断人工智能广泛应用的障碍
覆盖8国调研公众对两种诊断AI（个体优先与全球优先）的偏好，助力抗菌药物耐药性防控障碍分析。
基本信息
资源简介
阻碍抗菌药物耐药性防控诊断人工智能广泛应用的障碍
【一句话概览】
抗菌药物耐药（AMR）因抗菌药物过度使用严重威胁公共卫生。一项在八个国家/地区开展的调查，评估公众对两类假设人工智能的偏好：优先个人健康的Individual-AI与考虑AMR全球威胁的World-AI，并关注认识AMR重要性与希望个性化治疗之间的冲突（社会困境）。调查询问受访者对两类AI的期望采用偏好率、是否同意标准化单一AI、应选择哪类AI。标签涉及博弈论、公共卫生、网络调查；数据来自Dryad（来源 DataONE）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Barriers to the widespread adoption of diagnostic artificial intelligence for preventing antimicrobial resistance》。
【数据内容】
源站原始描述：Currently, antimicrobial resistance (AMR) poses a significant challenge and severely threatens public health, primarily due to the overuse of antimicrobials. In this survey, conducted across eight countries/areas, we assessed public preferences for two hypothetical types of artificial intelligence (AI): one prioritizing individual health (Individual precedence AI: abbr. Individual-AI) and the other considering the global threat of AMR (World precedence AI: abbr. World-AI). Our focus here is on t…
【主题与分类】
主题标签：Game theory、Public health、Web survey。
【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：https://search.dataone.org/view/sha256:44d77c37610230644b195da70e4b33b831d5546400b9e28769ca928855d98734
下载信息
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使用方式
数据集获取
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:
数据集大小约 7.0 KB。
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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