脓毒症数据集

脓毒症医疗数据集,包含患者数据,用于分析脓毒症特征。

AllanatrixAllanatrix
kaggle
2023-07-18 更新
浏览 37
表格tabularhealth conditionsunited states
Sepsis

基本信息

模态
表格
大小
0.000054722 GB
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2023-07-18
版本
v1

资源简介

脓毒症数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Sepsis》。源站首次发布:2023-07-18。

【数据内容】

源站原始描述:Sepsis is a life-threatening condition that arises when the body’s response to infection causes injury to its own tissues and organs. It can lead to septic shock, organ failure and even death if it’s not diagnosed and treated early. The infection-fighting processes turn on the body, causing the organs to work poorly. Sepsis may progress to septic shock which is a dramatic drop in blood pressure that can damage the lungs, kidneys, liver and other organs. Infections that lead to sepsis most often…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 54.72 KB。

【主题与分类】

主题标签:tabular、health conditions、united states。

【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://www.kaggle.com/datasets/allanwandia/sepsis

使用许可:CC0: Public Domain。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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("allanwandia/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 allanwandia/sepsis
unzip sepsis.zip -d sepsis/

数据说明

该数据集是关于脓毒症(Sepsis)的医疗数据集,内容涉及脓毒症患者的数据,可能用于分析脓毒症相关特征。

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))

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案