孟加拉国0-3岁婴幼儿常见病早期检测：基于症状的数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/zfrs99j8z6.3

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

该数据包含通过调查从孟加拉国三岁以下儿童的父母和主要照护者处获得的2，553份回复。它提供了详细的人口统计信息（如年龄和性别）、症状报告（包括呼吸问题、腹泻、发热、皮疹和耳部感染）、照护者的担忧以及疾病的最终名称。该调查还旨在捕捉婴儿常见疾病的早期标志，并反映真实世界照护中的观察结果。该数据集旨在推动对常见儿童疾病的早期检测、监测和管理研究。它为公共卫生研究、儿科健康研究以及面向父母和HCP的决策支持系统奠定了基础。此外，它还可应用于机器学习目的，例如基于症状的疾病预测和儿科健康记录的模式分析。基于提供可信且组织良好的信息，该数据集希望有助于孟加拉国儿童的及时诊断、干预和照护结局。

关键词：婴儿健康；儿童疾病；症状数据集；医疗数据集；机器学习；急性呼吸道感染；腹泻；发热；孟加拉国

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。