pyAKI - 一种自动化KDIGO分级的开源解决方案
包含来自MIMIC Demo的临床指标和医师与自动化软件的AKI分期标注，用于验证pyAKI开源工具。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-02-19
资源简介
本数据集用于验证pyAKI开源软件，该软件依据全球改善肾脏病预后委员会（KDIGO）标准对急性肾损伤（AKI）进行自动分期。数据来源于MIMIC Demo数据集，包含每小时尿量、肌酐值、体重、肾脏替代治疗状态等临床指标，以及由临床医师和pyAKI软件分别标注的AKI分期结果。数据模态为结构化表格，主要用于评估自动化分期工具的准确性。
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://datastore.uni-muenster.de/doi/10.17879/pcqg9-s7585
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（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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