健康数据标准采用与使用挑战的系统综述数据提取表

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15358180

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 65.9 KB。

数据说明

本表呈现了根据主稿所列标准纳入的99项研究的数据提取结果。本表作为补充材料提供，以增强论文的可读性，同时确保所有相关信息得以保留并可获取，不丢失细节。变量名称及其说明见随附文件，并包含以下细节：变量说明参考文献引用格式：第一作者等[年份]（例如，AuthorA等[2022]）。此格式标识研究的主要引用文献，便于参考。标题论文标题标准研究中使用的医疗数据标准。可能的值包括：OMOP、OpenEHR、FHIR。研究地点研究开展的国家。使用标准的目的详细说明对研究中采用该标准的具体目的进行全面解释，描述其如何支持研究目标。简要说明应用该医疗标准的主要目的。

可能的值包括：二次数据利用、数据交换、临床决策支持、词汇定义、电子健康记录系统设计、应用领域类型。应用领域类型表示医疗保健标准。可能的解决方案包括：临床类：对临床实践有直接影响的研究，在医疗保健环境中应用既定工具或方法（例如，预测心脏病患者的院内死亡率）；以及研究类：提出创新工具、方法或框架的研究，仍处于设计/测试阶段，尚未在临床实施。医疗保健领域：研究相关的医疗保健领域，如心血管、重症监护病房、急诊科、肿瘤学、生物学等。聚类：为便于阅读而对医疗保健领域进行聚类。可能的值包括：临床医学、临床服务与诊断、公共卫生、健康信息管理与生物医学科学。使用本报告，如果

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。