老挝Mahosot医院抗菌药物耐药监测报告（2019年7月1日至9月30日）
该数据集为老挝Mahosot医院2019年7月1日至9月30日的抗菌药物耐药监测报告，包含PDF报告、微生物数据字典及结果数据压缩包共3个文件
基本信息
资源简介
老挝Mahosot医院抗菌药物耐药监测报告（2019年7月1日至9月30日）
Antimicrobial resistance surveillance report, Mahosot Hospital, Lao PDR, 01 Jul 2019 to 30 Sep 2019
该数据集为老挝Mahosot医院2019年7月1日至9月30日的抗菌药物耐药监测报告，包含PDF报告、微生物数据字典及结果数据压缩包共3个文件。数据由AMASS工具基于常规收集的电子数据库生成，可按感染来源分层输出基于分离株和样本的监测结果。该数据可用于了解该院该时段抗菌药物耐药情况，并支持离线、开源的耐药监测分析流程的复现与应用（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：Epidemiology and health burdens of antimicrobial resistant bacterial infection in Southeast Asia and impact of antibiotic use on patient survival。源站首次发布：2021-01-12。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：2021年1月12日更新。本次更新修正了AMASS 1.0中大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌对氨苄西林非敏感分离株比例的不准确估计（AMR监测报告第9-10页）。更新后的AMR监测报告和输出文件由AMASS 1.1使用相同的数据集和数据字典文件生成。AMASS 1.1（figshare链接 1.0中R代码（z_Rcode.R文件）的一个拼写错误，该错误导致了不准确的估计。AutoMated tool for Antimicrobial resistance Surveillance System（AMASS）是作为一个离线、开放获取且易于使用的应用程序开发的，允许医院独立进行数据分析，并基于常规收集的电子数据库生成按感染来源分层的基于分离株和基于样本的监测报告。AMASS执行数据a
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 74.70 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.12000222.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Health surveillance、Clinical microbiology、Microbiology not elsewhere classified。主题标签：AMASS、routinely-collected data、antimicrobial resistance、offline application、Clinical Microbiology、Microbiology。本站分类：呼吸系统疾病/肺炎。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Health surveillance、Clinical microbiology、Microbiology not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Antimicrobial_resistance_surveillance_report_Mahosot_Hospital_Lao_PDR_01_Jul_2019_to_30_Sep_2019/12000222
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Vientiane, Mahosot Hospital, (2020). Antimicrobial resistance surveillance report, Mahosot Hospital, Lao PDR, 01 Jul 2019 to 30 Sep 2019. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2021-01-14，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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。
免登录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://doi.org/10.6084/m9.figshare.12000222.v2
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 74.7 KB。
数据说明
更新于2021年1月12日 本次更新修正了AMASS 1.0中关于大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌对氨苄西林非敏感分离株比例的不准确估计（见AMR监测报告第9-10页）。更新后的AMR监测报告及输出文件由AMASS 1.1使用相同的数据集和数据字典文件生成。AMASS 1.1（figshare链接 https://figshare.com/articles/dataset/AMASS_zip/7763330）修复了AMASS 1.0中R代码（z_Rcode.R文件）的一个打字错误，该错误导致了不准确的估计。抗菌药物耐药性监测系统自动化工具（AMASS）是一款离线、开放获取且易于使用的应用程序，允许医院独立进行数据分析，并基于常规收集的电子数据库，按感染来源分层生成基于分离株和基于样本的监测报告。AMASS自动执行数据分析并生成报告。该应用程序可从https://www.amass.website下载。这是Mahosot医院文件的存储库。
所附的三个文件分别是：1) 由AMASS利用老挝人民民主共和国Mahosot医院的入院和微生物学数据自动生成的AMR监测报告；2) 由AMASS自动生成的.csv格式汇总数据；3) Mahosot医院微生物学数据文件的数据字典（由该医院配置，用于AMASS应用程序）。请注意，如果原始数据中的变量名称和值保持不变，这两个数据字典文件将来可与该医院的数据文件重复使用。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
