呼吸道传染病急诊PWAS数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05336851

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

疾病条件：病毒感染、细菌感染、真菌感染、混合感染、分枝杆菌感染、病因不明的感染、肺炎、脓毒症。

引言

大流行病防范

COVID-19大流行已影响超过2.2亿人，夺去超过45万人的生命，并在世界各地引发了各不相同的应对措施。在获取关于新型和已知传染病（ID）的传播性、临床特征、结局和致死性的高质量临床与科学资料方面的延迟，会转化为医疗效率低下、社会和经济压力以及发病率和死亡率的增加。在抗击COVID-19方面取得较大成功的地区，在大流行之前就已做好了充分准备。

病原体

最有可能引起年度流行病和大流行病的病原体是呼吸道病毒。在亚洲，病毒感染占脓毒症病例的30-40%。每年有1亿例病毒性社区获得性肺炎（CAP）病例，其中60%进展为脓毒症。

这些病毒引起宿主介导的炎症性免疫反应，该反应经历三个阶段：早期受调控的炎症；中期失调的促炎反应；以及晚期失调的炎症低下反应。临床谱系 RID 是一个异质性患者群体。这种复杂的异质性谱系贯穿于从基因组到表型的潜在分子生物学和病理生理学之中。它包括在存在和不存在器官功能障碍的情况下，宿主对感染产生的受调控和失调的系统性炎症反应存在显著的个体差异。任何ID所致的危重疾病均涉及宿主对病原体的易感性以及宿主发生失调性炎症和器官衰竭（例如肺部炎症和/或急性肾损伤）的倾向性。全景组学关联研究 在COVID-19大流行之前的五年中，英国的危重症死亡率遗传学（GenOMICC）研究招募了具有一系列危重疾病综合征（例如流感、脓毒症和新发感染）的患者，以更好地了解导致危及生命结局的宿主机制。作为一项

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。