PARDS 临床决策支持工具试点研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04068012

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：通气治疗；并发症，呼吸机诱导肺损伤，ARDS。核心假设是，CDS将有助于标准化呼吸机管理，使之与循证建议保持一致，从而通过限制VILI（呼吸机诱导肺损伤）、预防VIDD（呼吸机诱导膈肌功能障碍）并允许更早识别患者已准备好脱离呼吸机，来缩短LMV。然而，在广泛推广该CDS工具之前，必须解决关键问题：具体目标1：评估在多个PICU中实施基于网络的、去标识化的儿童ARDS机械通气CDS工具的可行性。假设：该CDS工具将可在所有PICU中实施，并以符合各医院特定信息技术（IT）能力的方式运行。具体目标2：评估各参与PICU中PARDS患者对CDS工具在氧合、通气、撤机和拔管准备测试方面建议的接受度和依从性（预计每个中心入组20名患者）。

假设：随着时间推移，在所有PICU中，对每个领域建议的依从性将超过80%。具体目标3：在CDS内实施自动化数据捕获方法，以便在工作流程中，将正确的信息、以正确的格式、通过正确的渠道、在正确的时间提供给正确的人（“CDS五正确”框架），该框架可适应每家医院各自的IT能力。假设：在能够获取呼吸机设置和血气电子数据采集的站点，超过90%的必要数据可以自动化方式导入CDS。患者将按照eVentilator方案（CDS工具）进行管理，贯穿机械通气的急性期、稳定期和脱机期，包括自主呼吸试验（SBTs）和拔管准备试验。将对实施障碍进行定性数据评估。将考察接受与拒绝情况及模式分层。CDS方案所需数据

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。