PhysioNet 脓毒症数据集

该数据集是一个包含脓毒症患者临床监测数据的表格型医疗数据集,源自PhysioNet平台,涵盖生命体征、实验室指标等多维度临床信息。其主要用途是支持脓毒症早期检测与风险预测的机器学习模型开发,通过分析患者临床数据实现及时预警,从而辅助临床决策、改善患者预后并降低医疗负担。

OpenML
2025-02-23 更新
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脓毒症早期检测临床风险预测

基本信息

创建/更新时间
2025-02-23

资源简介

该数据集是一个用于脓毒症早期检测研究的临床数据集,源自PhysioNet/计算心脏病学挑战赛2019。数据集包含脓毒症患者的临床监测数据,如生命体征、实验室检查结果等表格型医疗记录。数据经过标准化处理,列名被限制在64字符以内并添加了防重复计数器。该数据集主要用于开发机器学习模型,以实现对脓毒症的早期预警和风险预测,帮助临床医生及时干预,降低脓毒症相关死亡率和医疗成本。

原始链接

https://www.openml.org/search?type=data&sort=runs&status=active&id=46677

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    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope 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

该数据集是一个用于脓毒症早期检测研究的临床数据集,源自PhysioNet/计算心脏病学挑战赛2019。数据集包含脓毒症患者的临床监测数据,如生命体征、实验室检查结果等表格型医疗记录。数据经过标准化处理,列名被限制在64字符以内并添加了防重复计数器。该数据集主要用于开发机器学习模型,以实现对脓毒症的早期预警和风险预测,帮助临床医生及时干预,降低脓毒症相关死亡率和医疗成本。

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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