全科医生诊室中的远程医疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04168554

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：呼吸窘迫综合征、肺炎、细支气管炎、哮吼、哮吼；假性、哮喘、支气管高反应性。本研究纳入40例由全科医生（GP）接诊的儿科患者，这些患者已被GP转诊或GP希望将其转诊至儿科医生进行临床评估。研究设计分为2部分。第1部分在医院急诊室进行，第2部分在GP诊所进行。儿科医生通过远程医疗会诊对患者进行诊视，随后再进行面对面诊视，以判断远程医疗期间的所见是否与面对面会诊相符。通过远程医疗和面对面会诊，儿科医生将患者评定为可回家或需住院。在远程医疗会诊中，还有一个选项为“存疑：我希望面对面诊视患者”。此外，在远程医疗和面对面检查中，儿科医生均使用呼吸观察量表（Siew等，2016）对患者进行评分。目标是：1. 检查实际可行性；2. 检查是否存在重大反对意见，以决定是否开展更大规模的研究（即，如果远程医疗会诊中进行体格检查要困难得多）。

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。