毛发疾病医学数据集
该数据集是一个包含毛发疾病名称、治疗药物、治疗时长、严重程度和药物副作用等结构化文本信息的医学数据集，主要用于药物推荐和疾病诊断等医疗研究任务，支持构建辅助诊疗系统以改善毛发疾病的治疗效果。
基本信息
资源简介
毛发疾病医学数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Amod/hair_medical_sit》。源站首次发布：2023-07-13。
【数据内容】
源站原始描述：# Dataset Description - **Point of Contact:** [amod@silverlineit.co] ## Dataset Summary This dataset contains information about common hair related diseases. It includes the disease name, the medicine used to treat the disease, the duration of treatment, the severity of the disease, and the common side effects of each medication. ## Supported Tasks and Leaderboards This dataset supports tasks like medication recommendation, disease diagnosis based on symptoms, etc. ## Languages The text in the d…
文件 updated_data_with_all_medication_info.json 为 JSON 结构（顶层键： Severity of Disease、Disease Description、Duration、Hair Disease、Medication、Medication Description、Side Effects、Symptoms）。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 64.05 KB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:question-answering、task_categories:text-generation、language:en、license:openrail、size_categories:n<1K、format:json、modality:text、library:datasets、library:pandas、library:mlcroissant。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/Amod/hair_medical_sit
使用许可：openrail。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-07-20，引用时请注意版本时效。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Amod/hair_medical_sit")
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/Amod/hair_medical_sit
数据说明
该数据集是一个专注于常见毛发相关疾病的医学数据集，包含了疾病名称、治疗药物、治疗时长、疾病严重程度以及药物常见副作用等结构化信息。数据来源于各类医学资源并由医学专业人员整理，以英文文本形式呈现，涵盖了国际公认的医学术语。该数据集可用于药物推荐、基于症状的疾病诊断等医疗研究任务，支持构建辅助诊疗系统，帮助提升毛发疾病治疗的医疗效果。
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))
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