基于患者特异性生理的临床疾病预防数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03308773

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。

数据说明

条件：糖尿病前期、胰岛素抵抗、2型糖尿病、NASH-非酒精性脂肪性肝炎、舒张功能障碍、痴呆、心房颤动、癌症。众所周知，2型糖尿病和血管疾病在发病前十余年，就已存在可量化的代谢功能障碍和解剖学改变。为了制定有效的预防策略并减轻医疗保健系统的成本负担，识别2型糖尿病和血管疾病最早的病理生理过程具有临床意义。对于具有2型糖尿病和/或血管疾病风险因素的患者，我们通过葡萄糖耐量试验来量化这种代谢异常状态，以评估胰岛素抵抗和β细胞功能，同时测量血管生物标志物以及内膜中层厚度和颈动脉斑块，以表征心血管风险。对患者记录数据的间隔回顾性评估，反映了临床实践中实施的各种治疗措施的有效性。美国成年人中“糖尿病前期”的患病率估计约为8400万，即每三个美国人中就有一人。

在5-7年的时间里，大约三分之一的糖尿病前期个体会进展为2型糖尿病。糖尿病前期是一个异质性群体，包括空腹血糖受损（IFG）、糖耐量受损（IGT）和A1c升高（5.7-6.4%）的个体。尽管IFG和IGT个体的病理生理机制不同，但他们转化为显性2型糖尿病（T2DM）的比率相似。前瞻性流行病学研究表明，在5年内进展为T2DM的受试者中，约40%在基线时糖耐量正常（NGT），提示大量NGT受试者同样处于T2DM风险增加的状态。此前已有研究证明，1小时血浆葡萄糖浓度>155 mg/dl可识别出一个未来T2DM高风险NGT受试者亚组。此外，多项研究表明，10-20%的糖尿病前期个体存在背景性视网膜病变、微量白蛋白尿和周围神经病变。与血糖正常患者相比

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。