新发传染病智能分析与决策

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07678619

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

疾病：新发传染病、COVID-19、流感、猴痘（Mpox）、登革热、基孔肯雅热、禽流感。本研究为多中心、整群随机对照试验（cRCT），采用单盲设计（统计人员设盲）。研究将在五个省/直辖市开展：广东、浙江、湖北、四川和上海。至少选取36个区/县级疾病预防控制中心（CDC）作为研究整群，按约1：1的比例分配至干预组或对照组。每个参与整群纳入三名符合条件的CDC工作人员，包括一名负责传染病防控的CDC主任或相关领导，以及两名从事急性传染病监测、风险评估、决策或应急响应的专业技术人员。

随机化程序：对于浙江、广东、湖北和四川四个省份，参与的地区/县级CDC集群将在各省内根据社会经济水平（高、中、低）进行分层（如适用），并在层内随机分配至干预组或对照组。对于上海市，参与的地区级CDC集群将按城市功能分区（中心城区与新城/郊区）进行分层，并在层内随机分配。集群分配将保持约1：1的比例。干预措施：干预组将在常规实践的基础上，使用多智能体集成工具包（包括数据知识智能体、评估智能体、决策智能体和评价智能体）辅助进行疫情风险感知、态势评估和应急决策。对照组仅遵循常规实践。随访计划：干预期为3个月，时间安排与特定传染病的流行高峰季节相吻合（冬/春季为呼吸道感染；夏/秋季为登革热等病媒传播疾病）。

随访评估将每3个月进行一次，同时

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。