脓毒症-3文本时间序列语料库
基于2139份病例报告构建的脓毒症文本时间序列语料库，用于临床事件时间定位与轨迹分析。
基本信息
模态
文本
创建/更新时间
2025-04-12
资源简介
该数据集由卡内基梅隆大学和NIH国家图书馆医学部合作构建，包含2139份来自Pubmed开放获取子集的病例报告，通过大型语言模型处理，生成与时间关联的文本时间序列，用于定位临床事件时间，支持脓毒症轨迹分析和疾病预测。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/tools/oaBCM/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集由卡内基梅隆大学和NIH国家图书馆医学部合作构建，包含2139份来自Pubmed开放获取子集的病例报告，通过大型语言模型处理，生成与时间关联的文本时间序列，用于定位临床事件时间，支持脓毒症轨迹分析和疾病预测。
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。
