评估AI在Mohs手术术后问题中的表现补充表1
包含8位Mohs外科医生对3个AI模型在术后问题回答中缺陷的补充表格数据。
基本信息
资源简介
评估AI在Mohs手术术后问题中的表现补充表1
【一句话概览】
该补充表1汇总了按AI模型划分的、由评审者标记的缺陷。八位Mohs外科医生审阅了36条回答（12个问题×3个模型），并按预设类别标记缺陷；每条回答可被标记多个缺陷。LLaMA 4的遗漏和模糊指导数量最多。表中展示了各模型与各类别的总计数。文件数为1，合计大小4.6 MB。源站标题为《Evaluating AI in Mohs Surgery Post-Operative Questions Supplemental Table 1》（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Evaluating AI in Mohs Surgery Post-Operative Questions Supplemental Table 1》。源站首次发布：2025-12-09。
【数据内容】
源站原始描述：Supplementary Table 1. Summary of reviewer-flagged deficiencies by AI model. Eight Mohs surgeons reviewed 36 responses (12 questions × 3 models) and flagged deficiencies using pre-specified categories. Multiple deficiencies could be flagged per response. LLaMA 4 accounted for the highest number of omissions and ambiguous guidance. Total counts per model and category are shown
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：补充表1. 按AI模型汇总的评审员标记缺陷。8名莫氏手术外科医生审阅了36份回答（12个问题 × 3个模型），并使用预先指定的类别标记缺陷。每份回答可标记多项缺陷。LLaMA 4的遗漏和模糊指导数量最多。表中显示了每个模型和类别的总计数。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 4.62 MB。数据集 DOI：10.17632/kxwzmgx62v.2。
【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://data.mendeley.com/datasets/kxwzmgx62v
下载信息
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源站：https://data.mendeley.com/datasets/kxwzmgx62v
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- 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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