ICD编码的德国肿瘤诊断数据集
2024条德国肿瘤诊断文本及其ICD-10/ICD-O编码，用于指令微调LLMs实现肿瘤诊断编码自动化。
基本信息
模态
文本
创建/更新时间
2025-10-15
资源简介
该数据集包含2024个独特的德国肿瘤诊断文本描述，每个描述对应一个ICD-10-GM代码和ICD-O-3拓扑代码。数据来源于当地肿瘤文档系统，基于ICD-10-GM、ICD-O-3和OPS目录创建了超过50万个问答对。主要用于通过指令微调评估LLMs在德国肿瘤诊断文本编码中的准确性，旨在实现肿瘤诊断编码的自动化。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("stefan-m-lenz/ICDOPS-QA-2024")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/stefan-m-lenz/ICDOPS-QA-2024
数据说明
该数据集包含2024个独特的德国肿瘤诊断文本描述，每个描述对应一个ICD-10-GM代码和ICD-O-3拓扑代码。数据来源于当地肿瘤文档系统，基于ICD-10-GM、ICD-O-3和OPS目录创建了超过50万个问答对。主要用于通过指令微调评估LLMs在德国肿瘤诊断文本编码中的准确性，旨在实现肿瘤诊断编码的自动化。
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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