i-NEED：偏头痛新药数据库

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07103694

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

病症：发作性偏头痛、慢性偏头痛、药物过度使用性头痛。欧洲头痛联盟已发布详细指南，阐述了在“理想”实验条件下，基于严格入选和排除标准筛选的患者中，四种单克隆抗体在减少头痛发作频率和强度方面的有效性证据，以及其安全性和耐受性。这种筛选限制了这些研究结论直接应用于临床实际。因此，本研究旨在临床实践环境中，评估在真实世界证据背景下，单克隆抗体在减少每月偏头痛天数方面的实际有效性及其耐受性和疗效。该研究后续可能纳入所有获批用于此病症的药物，但需获得意大利相关主管部门的授权。

本研究扩展I-NEED研究，旨在将抗CGRP单克隆抗体用于偏头痛预防的真实世界数据收集与评估，与gepants用于发作性和慢性偏头痛预防的疗效、安全性和耐受性研究（同样基于真实世界证据背景），以及rimegepant、ditans和苏马曲普坦-萘普生复方制剂用于偏头痛急性治疗的疗效、安全性和耐受性研究相结合。

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。