评估大语言模型在预测门诊皮肤科病历ICD-10和CPT计费代码中的准确性
包含8个皮肤科门诊病历测试用例及LLM预测ICD-10/CPT代码的准确性热力图和频率图，用于评估大语言模型在医疗计费编码中的表现。
基本信息
资源简介
评估大语言模型在预测门诊皮肤科病历ICD-10和CPT计费代码中的准确性
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的影像数据集，收录 3 个文件、合计 578.45 KB，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Evaluating the Accuracy of Large Language Models in Predicting ICD-10 and CPT Billing Codes for Outpatient Dermatology Notes》。源站首次发布：2025-02-28。
【数据内容】
源站原始描述：1. Supplemental Figure I: A PDF compilation of test cases 1-8, including their ground truth ICD-10 and CPT codes. Each test case represents a dermatology patient encounter, detailing history, examination findings, assessment, and management plan. A corresponding table lists the associated ICD-10, CPT, and J codes for billing purposes. 2. Supplemental Figure II: A heatmap visualizing model accuracy across various test cases. The color scale ranges from blue (highest accuracy) to red (lowest accu…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 578.45 KB。数据集 DOI：10.17632/npwtthtn62.1。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/npwtthtn62
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/npwtthtn62
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。
- OpenDataLab:
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
