日本JADER疑似不良反应数据
JADER Suspected Adverse Drug Reaction Data 是与双膦酸盐相关颌骨骨坏死（Bisphosphonate-related osteonecrosis of the jaw (BRONJ)）相关的公开数据资源，主要包含日本疑似药品不良反应报告下载数据，数据模态为表格，适合用于分类、模型训练、基准评测或临床特征分析。
基本信息
资源简介
日本JADER疑似不良反应数据
【一句话概览】
该下载页面提供疑似副作用病例报告信息，涵盖2004年度起依据相关法律由制药企业或医疗机构报告的病例，以及2013年度起依据预防接种法由医疗机构报告的病例，以CSV格式提供。各病例数据分为4个表格，以CSV文件形式提供，数据集可批量或分割下载，分割文件在文件名中附有连续编号（来源 pmda.go.jp）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《「データセットのダウンロードページ」で提供する情報について》。
【数据内容】
源站原始描述：副作用が疑われる症例報告に関する情報について（2004年度以降の報告） 医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（昭和35年法律第145号）に基づき2004年度以降に製薬企業または医療機関から報告のあった症例及び予防接種法に基づき2013年度以降に医療機関から報告のあった症例をcsv形式により情報提供します。 各症例のデータは、以下の4つのテーブルに分けてcsvファイルで提供します。データセットは、一括又は分割してダウンロードが可能です。分割したファイルには、ファイル名に通し番号が付されています。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：关于疑似副作用病例报告的信息（2004年度以后的报告） 根据《医药品、医疗器械等品质、有效性及安全性确保等相关法律》（昭和35年法律第145号），我们将以csv格式提供2004年度以后制药企业或医疗机构报告的病例，以及根据《预防接种法》2013年度以后医疗机构报告的病例。 各病例的数据将分为以下4个表格，以csv文件形式提供。数据集可一次性或分割下载。分割后的文件在文件名中附有连续编号。
【主题与分类】
主题标签：副作用、症例報告、医薬品、医療機器、予防接種、CSV、PMDA、E2B、MedDRA。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.pmda.go.jp/safety/info-services/drugs/adr-info/suspected-adr/0004.html
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。
暂未开放有偿下载
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
源站：https://www.pmda.go.jp/safety/info-services/drugs/adr-info/suspected-adr/0004.html
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:
数据说明
日本JADER疑似不良反应数据包含日本疑似药品不良反应报告下载数据，可用于双膦酸盐相关颌骨骨坏死相关的分类研究。
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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