胆囊癌患者数据集
该数据集包含胆囊癌患者的临床信息、人口统计学特征和治疗数据，数据模态为结构化临床表格，主要用于胆囊癌的临床研究、预后分析、治疗策略评估以及医疗数据挖掘等方向，为医学研究人员提供有价值的真实世界患者数据支持。
基本信息
资源简介
胆囊癌患者数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Gallbladder Cancer Patient Dataset》。源站首次发布：2025-03-23。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains records of patients diagnosed with gallbladder cancer. It includes 21 features covering patient demographics (age, gender, ethnicity), lifestyle factors (smoking, alcohol consumption), medical history (diabetes, gallstones, family history), clinical symptoms (abdominal pain, jaundice, weight loss), tumor characteristics (size, stage, lymph node involvement), biomarker levels (CEA, CA19-9), treatment types, and survival outcomes. The dataset is useful for machine learning ap…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 103.69 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、health。
【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://www.kaggle.com/datasets/ak0212/gallbladder-cancer-patient-dataset
使用许可：MIT。
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。
需登录公开下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("ak0212/gallbladder-cancer-patient-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d ak0212/gallbladder-cancer-patient-dataset
unzip gallbladder-cancer-patient-dataset.zip -d gallbladder-cancer-patient-dataset/
数据说明
该数据集是一个公开的医学数据集，专注于胆囊癌患者。它包含患者的临床信息、人口统计学特征以及治疗相关数据，数据来源可能为临床记录或医疗研究。该数据集主要用于胆囊癌的临床研究、预后分析、治疗策略评估以及医疗数据挖掘等方向。
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。
