中国医学治疗ILD呼吸疾病队列研究（RESEARCH-ILD）
RESEARCH-ILD 是一项聚焦间质性肺疾病（ILD）患者的前瞻性队列研究数据集，以中医药治疗为暴露因素，将受试者分为中医药队列与非中医药队列
基本信息
资源简介
中国医学治疗ILD呼吸疾病队列研究（RESEARCH-ILD）
RESEARCH-ILD 是一项聚焦间质性肺疾病（ILD）患者的前瞻性队列研究数据集，全称为 REspiratory diSEAse cohoRt Studies of CHinese Medicine for ILD。该数据集以中医药治疗为暴露因素，将受试者划分为中医药队列与非中医药队列，围绕人口学特征、死亡率、肺移植率、年急性加重频次、中医证候、6MWT、肺功能、呼吸困难评分、生活质量等多项观察指标展开系统随访。研究计划随访至少 5 年，纳入至少 5000 例 ILD 患者，重点关注真实世界中 ILD 患者的人口学特征、临床特征、疾病发生发展特征、中医证候演变规律以及中医药治疗的临床疗效。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Interstitial Lung Disease，本站归类为呼吸系统疾病 / 其他。
【数据集背景】
间质性肺疾病是一类以肺间质受累为主要特征的呼吸系统疾病，其疾病进展、急性加重与预后转归需要长期、系统的观察数据加以刻画。RESEARCH-ILD 正是在这一背景下设计的前瞻性队列研究，以中医药治疗作为暴露因素，通过设置中医药队列与非中医药队列进行对照观察，旨在真实世界条件下积累 ILD 患者的多维度纵向数据，为理解该病的发生发展规律及评价中医药治疗的临床疗效提供数据基础。
【数据内容】
该数据集覆盖的观察指标包括人口学特征、死亡率、肺移植率、年急性加重频率、中医证候、6MWT、肺功能、呼吸困难评分、生活质量等。研究关注的核心内容涉及 ILD 患者的人口学特征、临床特征、疾病发生与发展特征、中医证候演变规律，以及中医药治疗 ILD 的临床疗效。受试者按是否接受中医药治疗分为中医药队列与非中医药队列，从而支持两类人群在上述指标上的对比观察。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，源站描述显示其采用前瞻性队列研究设计，以中医药治疗为暴露因素开展分组随访。研究计划随访至少 5 年，纳入至少 5000 例 ILD 患者。关于具体的采集机构、采集地点、采样流程与数据管理细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其队列设计与观察指标，该数据集适用于 ILD 患者长期转归相关的研究场景，例如死亡率、肺移植率与年急性加重频率等结局的观察，肺功能、6MWT、呼吸困难评分与生活质量等指标的纵向分析，中医证候演变规律的探索，以及真实世界中中医药治疗 ILD 临床疗效的评价。其分组结构也支持中医药队列与非中医药队列之间的比较性研究。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方式、访问接口或分析指引。使用者需注意该研究以中医药治疗为暴露因素进行分组，任何分析均应尊重其前瞻性队列设计与分组逻辑。
【质量与限制】
该数据集为前瞻性队列研究，计划纳入至少 5000 例患者并随访至少 5 年，样本规模与随访时长为其主要特征。关于数据完整性、缺失情况、质量控制措施、偏倚控制方法等信息，源站未提供。此外，源站描述文本在结尾处不完整，部分表述未能完整呈现。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06577753
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：间质性肺疾病。本研究聚焦于ILD患者，采用前瞻性队列研究设计，以中医药治疗为暴露因素。研究对象分为中医药队列和非中医药队列，观察指标包括人口学特征、死亡率、肺移植率、年急性加重频率、中医证候、6MWT、肺功能、呼吸困难评分、生活质量等。随访至少5年，纳入至少5000例ILD患者，重点关注真实世界中ILD患者的人口学特征、临床特征、疾病发生发展特征、中医证候演变规律及中医药治疗的临床疗效。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
