Synthea合成患者数据（用于中风风险预测机器学习）
该数据集提供Synthea合成的患者数据，用于中风风险预测的机器学习模型开发。
基本信息
资源简介
Synthea合成患者数据（用于中风风险预测机器学习）
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 3 个文件、合计 83.43 MB，主题涵盖 stroke、machine learning、synthea、synthetic patient、LHS，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Synthea synthetic patient data for stroke risk prediction machine learning》。源站首次发布：2022-11-11。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains Synthea synthetic patient data used in building ML models for stroke risk prediction. The ML models are used to simulate ML-enabled LHS. See the first LHS simulation paper published in Nature Scientific Reports. This open dataset is part of the synthetic data repository of the Open LHS project on GitHub
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据集包含用于构建卒中风险预测机器学习模型的 Synthea 合成患者数据。这些机器学习模型用于模拟机器学习赋能的 LHS。参见发表在 Nature Scientific Reports 上的首篇 LHS 仿真论文。该开放数据集是 GitHub 上 Open LHS 项目合成数据存储库的一部分：https://github.com/lhs-open/synthetic-data。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 83.43 MB。数据集 DOI：doi:10.7910/DVN/EXVWQY。
【主题与分类】
主题标签：stroke、machine learning、synthea、synthetic patient、LHS、Computer and Information Science、Medicine, Health and Life Sciences。
【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://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/EXVWQY
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。
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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://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/EXVWQY
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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