评估意大利肿瘤中心HER2+乳腺癌治疗给药路径后果与成本的决策树模型
该数据集来自 Dryad，聚焦意大利肿瘤中心中 HER2+ 乳腺癌患者的治疗给药路径及其管理经济学影响。研究构建决策树模型，模拟并比较 Standard、Drug-Change、Drug Day、Dedicated Ambulatory 与 Optimal Pathway 五种给药场景，整合患者与医
基本信息
资源简介
评估意大利肿瘤中心HER2+乳腺癌治疗给药路径后果与成本的决策树模型
Decision tree model to assess consequences and costs associated with therapy administration pathways for patients with HER2+ breast cancer in Italian oncological centers
该数据集来自 Dryad，聚焦意大利肿瘤中心中 HER2+ 乳腺癌患者的治疗给药路径及其管理经济学影响。研究构建决策树模型，模拟并比较 Standard、Drug-Change、Drug Day、Dedicated Ambulatory 与 Optimal Pathway 五种给药场景，整合患者与医护人员活动及等待时间、输液椅占用、直接与间接成本，并通过敏感性分析评估结果变异。数据可用于评估不同给药路径的成本与后果，支持医院流程优化、资源配置与卫生技术评估相关研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：人表皮生长因子受体2阳性（HER2+）乳腺癌带来重大治疗挑战，尤其涉及治疗给药路径及其相关成本。本研究评估HER2阳性乳腺癌患者不同治疗给药场景的管理与经济影响，聚焦于优化意大利肿瘤中心的医院工作流程、资源利用和患者结局。开发了一个决策树模型，用于模拟和比较五种治疗给药路径：Standard、Drug-Change、Drug Day、Dedicated Ambulatory和Optimal Pathway场景。该模型整合了患者和医护人员（HCP）活动与等待时间、输液椅占用以及直接和间接成本。敏感性分析评估了模型结果的变异性。从静脉（EV）转为皮下
【主题与分类】
主题标签：Breast cancer、Drug administration、Health economics、HTA、trastuzumab、pertuzumab、treatment administration pathway、subcutaneous。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.mpg4f4rgm
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.mpg4f4rgm
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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:
数据集大小约 2.7 MB。
数据说明
人表皮生长因子受体2阳性（HER2+）乳腺癌带来了重大的治疗挑战，尤其是在治疗给药途径及其相关成本方面。本研究评估了HER2阳性乳腺癌患者不同治疗给药场景的管理和经济影响，重点关注优化意大利肿瘤中心的医院工作流程、资源利用和患者结局。开发了一个决策树模型，以模拟和比较五种治疗给药路径：标准、换药、药物日、专用门诊和最优路径场景。该模型整合了患者和医疗保健专业人员（HCP）的活动与等待时间、输液椅占用情况以及直接和间接成本。敏感性分析评估了模型结果的可变性。从静脉（EV）给药转为皮下（SC）给药大幅缩短了患者周转时间并减少了HCP工作量。
最优路径方案实现了最高的资源优化，每月每100名患者可将HCP活动时间最多减少48小时，输液椅占用时间最多减少150小时，患者总时间最多减少753小时。成本分析表明，与标准方案相比，所有拟议方案在直接成本和间接成本方面均实现了显著节约。采用SC制剂及创新路径优化可提升治疗组织效率，并降低直接与间接成本。这些发现凸显了根据各肿瘤中心的结构与组织特征量身定制给药方法的价值，这与意大利当前的医疗改革方向一致。
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
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