利兹教学医院NHS信托 OMOP数据库
基于2003年以来利兹教学医院NHS信托电子健康记录构建的OMOP纵向数据库,含诊断、用药、操作及癌症专项数据,可用于肿瘤与二级医疗研究。

基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-10-17
资源简介
利兹教学医院NHS信托(LTHT)OMOP数据库是基于该信托自2003年以来诊治患者电子健康记录构建的纵向数据集,并映射至OMOP CDM。数据以结构化表格形式组织,涵盖人口学、诊断、操作、药物、实验室结果、测量和观察等信息,并具有较详细的癌症专项数据,包括TNM分期、体能状态、转移部位、癌症组织学、临床试验参与及抗癌治疗等。该数据库适用于肿瘤学和二级医疗研究,可支持治疗结局、生存率和疾病进展分析,并可通过联邦分析和OHDSI标准工具开展隐私保护的多中心研究。
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。
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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://wri-data-catalogue-worldresources.hub.arcgis.com/maps/1320
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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