非洲结核病数据集
该数据集是一个针对撒哈拉以南非洲地区的合成临床表格数据集，包含基于概率建模生成的耐药性模式、涂片状态和治疗结果等关键变量，总计23000个样本。其主要用途是支持肺结核检测、肺结核-艾滋病病毒合并感染建模、耐药性预测以及治疗结果分析，旨在为资源有限地区的诊断算法开发和医疗决策提供数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集是一个专门针对撒哈拉以南非洲地区肺结核检测以及肺结核-艾滋病病毒合并感染建模的合成数据集。它包含基于文献信息通过概率建模生成的数据，涵盖了耐药性模式、涂片状态、治疗结果等关键临床变量。数据集由七个子集组成，总计包含23000个样本，数据规模为4.7 MB。其主要应用方向包括开发诊断算法、预测耐药性以及建模治疗结果，旨在辅助该地区的医疗资源分配和治疗计划制定。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/african-tuberculosis-dataset")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/electricsheepafrica/african-tuberculosis-dataset
数据说明
该数据集是一个专门针对撒哈拉以南非洲地区肺结核检测以及肺结核-艾滋病病毒合并感染建模的合成数据集。它包含基于文献信息通过概率建模生成的数据，涵盖了耐药性模式、涂片状态、治疗结果等关键临床变量。数据集由七个子集组成，总计包含23000个样本，数据规模为4.7 MB。其主要应用方向包括开发诊断算法、预测耐药性以及建模治疗结果，旨在辅助该地区的医疗资源分配和治疗计划制定。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/african-tuberculosis-dataset
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