脓毒症预测
包含ICU患者临床时间序列数据，用于预测脓毒症发生。
基本信息
资源简介
脓毒症预测
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Prediction of Sepsis》。源站首次发布：2021-11-23。
【数据内容】
源站原始描述：### Context The early prediction of sepsis is potentially life-saving, and we challenge participants to predict sepsis 6 hours before the clinical prediction of sepsis. Conversely, the late prediction of sepsis is potentially life-threatening, and predicting sepsis in non-sepsis patients (or predicting sepsis very early in sepsis patients) consumes limited hospital resources. For the challenge, we designed a utility function that rewards early predictions and penalizes late predictions as well a…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 155.57 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、health conditions、heart conditions、medicine、biotechnology。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/salikhussaini49/prediction-of-sepsis
使用许可：CC BY-NC-SA 4.0。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
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("salikhussaini49/prediction-of-sepsis")
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 salikhussaini49/prediction-of-sepsis
unzip prediction-of-sepsis.zip -d prediction-of-sepsis/
数据集大小约 0.07 GB。
数据说明
该数据集源自PhysioNet 2019年心血管计算学挑战赛，包含ICU患者临床时间序列数据（如生命体征、实验室检查等），用于预测脓毒症的发生。数据模态为时间序列，任务为二分类预测，适用于脓毒症早期预警研究。
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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