远程皮肤病学对学术型急诊科蜂窝织炎与假性蜂窝织炎患者入院时长、住院时间、30天再入院率及抗生素使用的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03036358

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：蜂窝织炎。研究者希望确定在俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心急诊科（ED）实施远程皮肤病学会诊是否有助于诊断蜂窝织炎及假性蜂窝织炎。既往研究表明，在急诊科就诊的此类疾病患者中，误诊率可高达28%。此外，已有研究显示，皮肤科会诊可使超过60%的受检患者的诊断或治疗方案发生改变。然而，若不使用远程皮肤病学，皮肤科会诊的费用将高得令人望而却步，且需要等待较长时间。研究者提出，通过在急诊室应用远程皮肤病学，可以对表现为蜂窝织炎样症状的患者做出更快速且同样准确的皮肤科诊断。进而，通过减少误诊数量，不必要的抗生素使用和住院也将减少，从而降低医疗费用，同时使患者更快获得针对其实际皮肤疾病的治疗。

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。