治疗数据共享平台
TDC是一个跨治疗模式和发现阶段的机器学习数据集平台,涵盖多种疾病治疗任务,提供AI/ML就绪的生物医学数据。
基本信息
资源简介
TDC收集了跨治疗模式和发现阶段的机器学习任务及关联数据集,涵盖从湿实验室目标识别到生物医学产品制造的各种学习任务,支持AI/ML驱动的疾病治疗,并定期更新抗体治疗和基因编辑等新数据集,提供经过精心策划和处理的生物医学实体信息。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后,才能进行数据下载,注册有对应要求,或者需要收费。
需登录公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载,应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务,注意,服务不针对数据相关产权,只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放千方医数集,医疗数据集部分,是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎,并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求,可以和客服联系,或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
源站:https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/tdcommons
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 0.01 GB。
数据说明
TDC收集了跨治疗模式和发现阶段的机器学习任务及关联数据集,涵盖从湿实验室目标识别到生物医学产品制造的各种学习任务,支持AI/ML驱动的疾病治疗,并定期更新抗体治疗和基因编辑等新数据集,提供经过精心策划和处理的生物医学实体信息。
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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