脓毒症患者早期诊断与监测模型的建立

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04974411

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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

条件：脓毒症。脓毒症是全球范围内最致命的疾病之一，其特征为高发病率（每1000例住院患者中18.6例）和高死亡率（50%）。患者常需在ICU接受治疗，医疗费用占比较大。理想状态，即准确且早期识别，必然是影响脓毒症临床决策、指导更精准治疗与干预的关键点。随着院前急救技术、外科技术和重症监护技术的发展和改善，脓毒症患者的早期死亡率显著下降，但由多器官功能障碍（MODS）导致的死亡率显著上升。然而，关于脓毒症早期预警和脓毒症患者实时监测的报道较少。现有的脓毒症早期预警和病程监测研究大致可分为人口学数据、创伤严重程度评分系统、生理生化指标、遗传背景等。

然而，大多数研究仅关注单一指标在脓毒症早期预警和诊断中的意义，而单一指标只能反映机体的一个方面，诊断敏感性不高。尽管有少数多标志物相关研究，例如IL-10启动子区三个基因多态性的单倍型（-1082-819-592ata）可在小样本人群（114例）中影响脓毒症风险。危重症患者血浆与细胞生物标志物的联合应用提示，血浆PCT、sTREM-1与中性粒细胞CD64指数的联合在脓毒症风险早期预警诊断中优于单一指标。然而，此类研究仍局限于某一类指标，其临床指导价值有限。此外，代谢组学和蛋白质组学在帮助识别特定脓毒症表型、寻找亟需的预测和预后生物标志物方面也具有巨大潜力，从而指导更多

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。