临床交接风险归属一致性断裂数据集

数据集获取与加载（Hugging Face datasets）

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("ClarusC64/clinical-handover-risk-ownership-coherence-break-v0.1")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"

git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/ClarusC64/clinical-handover-risk-ownership-coherence-break-v0.1

数据集大小约 8.6 KB。

仓库文件结构

• .gitattributes
• README.md
• scorer.py

数据说明

本仓库用于检测交接班中提及风险但未能明确责任归属和时限行动的情况。常见问题包括：未指定责任人、无后续行动、无截止期限、计划暗示而不明确。可用的示例有：已注意到高钾血症但未指派人员复查血液；已注意到脓毒症风险但无升级计划；要求夜间复查但无时限。您可以使用它来标记遗漏任务风险、夜间安全风险。

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。

完整数据卡：huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-handover-risk-ownership-coherence-break-v0.1