抗生素耐药微生物学数据集（ARMD）：基于电子健康记录的抗菌药物耐药资源

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A0bc8e8cc958233f92fb1c71bcf589ba740d26ee1a10802dea1051f0f3000c088

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

抗生素耐药性微生物学数据集（ARMD）是一个结构化且去标识化的资源，基于斯坦福医疗保健中心的电子健康记录（EHR）开发而成。它提供了微生物培养的全面概览，包括尿液、呼吸道和血液培养。该数据集包含283，715名独特的成年患者，并详细记录了培养结果、鉴定出的微生物、抗生素敏感性以及相关的人口统计学和临床数据。该数据集通过精心设计的多步骤流程构建，旨在提升数据质量和相关性。通过支持抗菌药物耐药模式的研究并助力抗菌药物管理工作的推进，ARMD为研究人员和临床医生提供了宝贵的资源，帮助他们改进感染性疾病的管理，应对日益严峻的抗菌药物耐药威胁。队列选择ARMD利用斯坦福医疗保健中心的去标识化EHR数据创建，以满足这一需求。该数据集提供了成年患者（≥18岁）的微生物培养数据，并包含与研究抗菌药物耐药性相关的关键临床数据点。

队列构建涉及以下特征和流程：培养类型：纳入微生物培养，具体包括尿液、呼吸道和血液培养。时间调整：通过抖动处理对培养医嘱的时间进行调整以保护数据隐私，在确保患者保密性的同时保留有意义的时间关系。培养阳性：每份培养均标记为阳性或阴性，表明是否鉴定出微生物。标记为阴性的培养在药敏字段中以空值表示。微生物鉴定与药敏：对于阳性培养，记录所鉴定的微生物及其抗生素敏感性……，# 抗生素耐药微生物学数据集（ARMD）：来自电子健康记录的抗菌药物耐药资源 #

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。