基于长期新冠伴侣应用用户数据的频繁新冠及长期新冠相关症状语音生物标志物开发

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07156994

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：长新冠。新冠疫情开始五年后，据估计，平均有10-20%的新冠患者会发展为长新冠，这意味着全球至少有6500万人受到影响。在卢森堡，根据新冠疫情当前状况以及其他国家长新冠的患病率，我们估计约有25000人可能受到长新冠影响。长新冠患者（PWLC）表现出心动过速、极度疲劳、呼吸困难以及无法完成日常体力活动等症状。已有200多种症状与长新冠相关，且多个器官受到影响。我们此前的研究显示，PrediCOVID队列研究中59%的新冠感染者报告在一年后仍有1种或多种持续症状。持续症状的数量随初始疾病严重程度而增加，且这些参与者的生活质量受到睡眠障碍（54%）和呼吸功能受损（12.9%）的显著影响。尽管如此，初始为无症状或轻症新冠感染者也可能受到影响。

与其他慢性病一样，长新冠的照护应与“最小破坏性医疗”理念相一致，目标是在减轻患者生活负担的同时，最大化健康结局。长新冠患者（PWLC）往往有多名医疗专业人员分别负责其不同方面的照护，需要管理大量预约和出行。他们还经常被要求填写冗长的标准化问卷或量表来评估症状，如果照护缺乏协调，这会给他们的生活带来本可避免的负担。因此，开发创新方法，以便携、通用的方式整合多种患者报告结局（Patient Report Outcomes），减少就医出行，并总体上实现远程健康监测，具有最高的重要性。目前已有少数可能满足PWLC需求的应用程序，例如“Visible”或“Living With”。然而

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。