利用人工智能改善重症监护患者呼吸机设置
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项观察性研究，关注儿科重症监护病房中1个月至18岁接受机械通气的患儿
基本信息
资源简介
利用人工智能改善重症监护患者呼吸机设置
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项观察性研究，关注儿科重症监护病房中1个月至18岁接受机械通气的患儿。研究旨在评估AI辅助决策支持系统能否较医护人员常规管理改善临床结局，核心问题是在28天内AI指导呼吸机参数优化能否带来更多无呼吸机天数。数据基于气管插管后采集的临床数据生成AI建议，并与医生实际调整进行对比，可用于研究AI辅助通气管理与临床结局预测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：急性呼吸窘迫综合征、儿童肺炎、呼吸衰竭（儿科患者）。这项观察性研究旨在确定，与医护人员提供的标准护理相比，AI辅助决策支持系统能否改善儿科重症监护病房（PICU）中接受机械通气的儿科患者（1个月至18岁）的临床结局。所解决的主要问题是：与由医护人员管理的患者相比，呼吸机参数优化决策由AI辅助指导的患者是否能在28天内获得更多无呼吸机天数？通过利用气管插管后收集的临床数据生成AI驱动的建议，并将其与医生实际做出的调整进行比较，本研究试图评估AI辅助决策支持系统能否有效改善机械通气患者的临床结局。
【主题与分类】
主题标签：Acute Respiratory Distress Syndrome、Pneumonia in Children、Respiratory Failure (Pediatric Patients)。本站分类：呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07592039
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07592039
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- 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:
数据说明
病症：急性呼吸窘迫综合征、儿童肺炎、呼吸衰竭（儿科患者）。本观察性研究旨在确定，与医务人员提供的标准治疗相比，人工智能辅助决策支持系统能否改善PICU中接受机械通气的儿科患者（年龄1个月至18岁）的临床结局。所解决的主要问题是：由人工智能辅助指导呼吸机参数优化决策的患者，在28天内无呼吸机天数是否多于由医务人员管理的患者？通过利用气管插管后收集的临床数据生成人工智能驱动的建议——并将其与医生实际做出的调整进行比较——本研究旨在评估人工智能辅助决策支持系统能否有效改善PICU中接受机械通气患者的临床结局。
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
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