DATASUS - 门诊信息系统(SIASUS): 放射治疗门诊程序授权 [2008至2022]
巴西卫生部提供的州级放射治疗门诊程序授权表格数据集，覆盖2008-2022年。
![DATASUS - Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIASUS): Autorização de Procedimentos Ambulatoriais de Radioterapia [2008 a 2022]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/50365.jpg)
基本信息
资源简介
DATASUS - 门诊信息系统(SIASUS): 放射治疗门诊程序授权 [2008至2022]
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 51 B，主题涵盖 Saúde Coletiva、Saúde pública、Sociologia da saúde、Public health statistics、Health facilities，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《DATASUS - Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIASUS): Autorização de Procedimentos Ambulatoriais de Radioterapia [2008 a 2022]》。源站首次发布：2022-09-14。
【数据内容】
源站原始描述：Tabelas de dados de Autorização de Procedimentos Ambulatoriais de Radioterapia obtidas a nível territorial estadual segundo informações coletadas pelo Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIASUS), mantido pelo Ministério da Saúde
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：放射治疗门诊诊疗操作授权数据表，按州级行政区域获取，依据巴西卫生部维护的巴西统一卫生系统门诊信息系统（SIASUS）所收集的信息。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 51 B。数据集 DOI：doi:10.48808/FK2/7ERSTN。
【主题与分类】
主题标签：Saúde Coletiva、Saúde pública、Sociologia da saúde、Public health statistics、Health facilities、Medical equipment、Medicine, Health and Life Sciences、Dados estatísticos。
【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://dataverse.datascience.insper.edu.br/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.48808/FK2/7ERSTN
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。
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
源站：https://dataverse.datascience.insper.edu.br/citation?persistentId=doi:10.48808/FK2/7ERSTN
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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