SmartPrompt 改善痴呆症日常功能可行性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04313582

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

疾病条件：痴呆、血管性痴呆、阿尔茨海默病痴呆、混合型痴呆、轻度痴呆、阿尔茨海默型痴呆、轻度认知障碍、轻度痴呆。与其他疾病相比，痴呆相关的医疗保健费用高昂，在美国及其他人口老龄化国家是一个重大关切。完成日常任务困难是高昂护理成本、护理人员有偿工作时间损失及一般护理负担的主要原因。随着老年人计算机素养的提高，辅助技术有望成为一种低成本解决方案，以改善日常功能，最终促进居家养老，减轻护理人员负担，并减少因忽视日常任务而引发的次级健康问题所导致的医疗支出。电子提醒应用是一种辅助技术，能提供执行重要日常活动（如服药）的提示。

电子提醒应用广泛存在，但很少有应用是专门针对以下目的设计的：1) 针对痴呆症患者中阻碍日常任务回忆与完成的众多认知困难（即任务目标的过早衰退、执行任务的动力减弱等）；2) 规避老年人在使用技术时面临的感官/运动障碍（即简单、用户友好的界面）；3) 以低成本实现可及性（即易于与智能手机等消费设备集成）。此外，关于电子提醒应用对患有痴呆症的老年人的可行性，基本知识和定量数据十分匮乏。本次修订的R21申请（PAR-15-351/PAR-18-179）提出了一项I期可行性研究，旨在填补关于专为痴呆症患者设计的、适用于市售智能手机的电子提醒辅助工具的有效性和可用性的基础知识空白。

目标1（疗效）：探讨以下假设：一款提醒应用程序，旨在针对导致痴呆患者无法完成任务的特定认知障碍，并规避m所面临的感官/运动挑战。

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。