面向新生儿药物-不良反应关联异构建模的联邦知识驱动生物医学数据集

该数据集源自FDA不良事件报告系统(FAERS),聚焦新生儿药物不良反应(ADR)关联,覆盖140余种高危健康状况。数据共203616条实例、118512个唯一实例,涉及1976种药物与4993种不良反应,唯一药物-ADR对为118512

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2025-12-08 更新
浏览 2
文本预测新生儿药物不良反应FAERS联邦学习生物医学预测建模
Federated Knowledge-Driven Biomedical Dataset for Heterogeneous Modeling of Neonatal Drug-Adverse Reaction Associations

基本信息

模态
文本
大小
0.067239001 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2025-12-08
版本
v3

资源简介

面向新生儿药物-不良反应关联异构建模的联邦知识驱动生物医学数据集

Federated Knowledge-Driven Biomedical Dataset for Heterogeneous Modeling of Neonatal Drug-Adverse Reaction Associations

该数据集源自FDA不良事件报告系统(FAERS),聚焦新生儿药物不良反应(ADR)关联,覆盖140余种高危健康状况。数据共203616条实例、118512个唯一实例,涉及1976种药物与4993种不良反应,唯一药物-ADR对为118512。数据经匿名化处理,适合联邦学习框架下的分布式预测分析,可用于新生儿ADR关联的异构建模与预测研究(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-12-08。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):面向新生儿药物-不良反应关联异构建模的联邦知识驱动生物医学数据集包含一个经过精心整理与丰富的数据集,旨在用于新生儿药物不良反应(ADR)的高级分析与预测建模。该数据集源自FDA不良事件报告系统(FAERS),重点聚焦于140余种高危健康状况下的新生儿病例。关键统计:总实例(行)数:203616;总唯一实例数:118512;唯一药物数:1,976;唯一不良反应数:4,993;药物-ADR关联总数:203,616;唯一药物-ADR对:118,512。该数据集非常适合联邦学习框架,可在确保患者隐私的前提下,实现来自多个生物医学来源的分布式预测分析。每个实例均经过匿名化处理,并以适合训练的格式进行结构化。

【数据结构与技术规格】

文件数 428 个,合计 67.24 MB。数据集 DOI:10.17632/ppd2c7sz8j.3。

【主题与分类】

主题标签:新生儿、药物不良反应、FAERS、联邦学习、生物医学、预测建模。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/ppd2c7sz8j

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/ppd2c7sz8j

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    • 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。

数据集大小约 67.2 MB。

数据说明

Ronalda M (2025). Federated Knowledge-Driven Biomedical Dataset for Heterogeneous Modeling of Neonatal Drug-Adverse Reaction Associations [Dataset]. http://doi.org/10.17632/ppd2c7sz8j.3

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

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