人工智能在特应性皮炎中的全球覆盖补充数据集

特应性皮炎患者常见问题及ChatGPT-4回答的多语言评估数据集，包含8种语言的皮肤科医生评分。

Mendeley Data

文本特应性皮炎文本评估

The Global Reach of Artificial Intelligence in Atopic Dermatitis Supplementary Dataset

基本信息

模态

文本

大小

0.000047358 GB

创建/更新时间

2026-10-08

版本

资源简介

人工智能在特应性皮炎中的全球覆盖补充数据集

【一句话概览】

本数据集是 Mendeley Data 公开的文本数据集，收录 1 个文件、合计 47.36 KB，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《The Global Reach of Artificial Intelligence in Atopic Dermatitis Supplementary Dataset》。源站首次发布：2024-09-10。

【数据内容】

源站原始描述：This dataset features 101 commonly asked questions from atopic dermatitis (AD) patients and the corresponding scores assigned to ChatGPT-4''s generated responses. The responses were evaluated across eight languages: Traditional Chinese, German, Danish, French, Spanish, Polish, Italian, and Brazilian Portuguese. Dermatologists proficient in these languages assessed the responses based on accuracy, depth, completeness, and clinical relevance. Each evaluation was conducted using a 5-point Likert sca…

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据集包含101个特应性皮炎（AD）患者常问问题，以及为ChatGPT-4生成回答分配的相关评分。这些回答在八种语言中进行了评估：繁体中文、德语、丹麦语、法语、西班牙语、波兰语、意大利语和巴西葡萄牙语。精通这些语言的皮肤科医生根据准确性、深度、完整性和临床相关性对回答进行评估。每次评估均采用5点李克特量表，其中1表示非常不同意，5表示非常同意回答的质量。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 47.36 KB。数据集 DOI：10.17632/hxmm3xd8zf.1。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/hxmm3xd8zf

原始链接

https://data.mendeley.com/datasets/hxmm3xd8zf

访问原始数据

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暂未开放

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://data.mendeley.com/datasets/hxmm3xd8zf

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。

数据加载示例（表格/文本类）

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))