基于人工智能的脑血管病临床诊疗辅助决策系统的医疗质量改进研究数据集-金桥工程2
金桥工程2数据集：基于多中心随机对照试验，收集77家医院和21603名缺血性卒中患者的去识别数据，用于评估AI辅助临床决策支持系统对诊疗质量的影响。
基本信息
模态
表格
大小
0.000008 GB
创建/更新时间
2026-10-13
资源简介
本数据集来自一项多中心整群随机对照试验，评估基于人工智能的脑血管病临床诊疗辅助决策系统（CDSS）对缺血性卒中患者诊疗效果的影响。数据包含参与医院的区域、级别、卒中单元信息，以及患者的基线信息（年龄、性别、既往病史、用药史、临床症状、查体、影像学检查）、出院信息（影像学检查、出院诊断、病因分型）和随访信息（改良Rankin量表、新发卒中事件、不良事件）。数据集共包括77家医院和21603名患者的数据，去识别后将用于医疗质量改进研究。
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。
暂未开放公开下载
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
源站：https://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:17970.11.A004X.202509.25.V1.0
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 8.0 KB。
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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