利用决策支持减少抗生素过度使用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06788093

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

条件：下呼吸道感染、肺炎、哮喘、毛细支气管炎、病毒性。这是一项常规护理对照的优势性临床试验平台，旨在评估基于医院的临床决策支持在急诊科（CDS-ED）以及转入医院环境后（CDS-TR）对3家美国儿童医院儿童和青少年下呼吸道感染就诊中抗生素处方及相关临床结局的影响。研究者假设，两种干预措施均优于常规护理，并且在急诊科就诊并随后住院的患者中，联合干预（CDS-ED + CDS-TR）总体上最为有效。随机化将按顺序分两个阶段进行，分别对应于急诊科CDS和转诊CDS人群。第一阶段的随机化将符合条件的急诊科就诊按1：1分配至急诊科CDS组与急诊科单纯常规护理组。第二阶段的随机化将在入院时将需要住院的参与者（从医院出院者不符合条件）按1：1分配至CDS-TR组与常规护理组。

为尽量减少偏倚，试验将嵌入临床诊疗中，尽可能减少排除标准和对常规诊疗活动的干扰。研究人员将对研究分组设盲，但由于研究性质，无法对治疗临床医生设盲。试验还将在整个研究期间在平台人群中评估过程和实施结局。不计划进行正式的中期分析。

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。