瑞马唑仑麻醉在盆腔器官脱垂手术中疗效预测的人工智能模型数据
用于预测盆腔器官脱垂手术中瑞马唑仑麻醉后术后疼痛的表格数据，支持人工智能模型开发。
基本信息
资源简介
瑞马唑仑麻醉在盆腔器官脱垂手术中疗效预测的人工智能模型数据
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 2 个文件、合计 47.32 KB，主题涵盖 Pelvic Organ Prolapse (POP)、Remimazolam、Postoperative Pain、Artificial Intelligence (AI) Models，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《data(Artificial Intelligence Models in Predicting the Efficacy of Remimazolam Anesthesia in Pelvic Organ Prolapse Surgery).xlsx》。项目资助方：This work was supported by Hebei Province Science and Technology Research and Development Plan project (Grant No. 20251268).。源站首次发布：2025-05-06。
【数据内容】
源站原始描述：AI models, particularly the RF model, demonstrated strong predictive ability for postoperative pain following remimazolam anesthesia in POP surgery. These models could aid in personalizing anesthesia management, improving patient outcomes, and optimizing clinical decision-making. Further validation in larger, multi-center prospective studies is needed before clinical implementation
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：AI模型，尤其是RF模型，对POP手术中瑞马唑仑麻醉后的术后疼痛表现出很强的预测能力。这些模型有助于个体化麻醉管理、改善患者结局并优化临床决策。在临床实施前，仍需在更大规模、多中心的前瞻性研究中进一步验证。
文件 R Code for Remimazolam Anesthesia Efficacy Analysis.txt 为文本内容，开头为：# R Code for "Artificial Intelligence Models in Predicting the Efficacy of # Remimazolam Anesthesia in Pelvic Organ Prolapse Surgery" # Authors: Yanhong Qi,…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 47.32 KB。data.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，31.05 KB。R Code for Remimazolam Anesthesia Efficacy Analysis.txt：text/plain，16.27 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28936556.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified。主题标签：Pelvic Organ Prolapse (POP)、Remimazolam、Postoperative Pain、Artificial Intelligence (AI) Models。
【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://figshare.com/articles/dataset/data_Artificial_Intelligence_Models_in_Predicting_the_Efficacy_of_Remimazolam_Anesthesia_in_Pelvic_Organ_Prolapse_Surgery_xlsx/28936556
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：yi, jianqiao (2025). data(Artificial Intelligence Models in Predicting the Efficacy of Remimazolam Anesthesia in Pelvic Organ Prolapse Surgery).xlsx. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：data(Artificial Intelligence Models in Predicting the Efficacy of Remimazolam Anesthesia in Pelvic Organ Prolapse Surgery).xlsx
- DOI：10.6084/m9.figshare.28936556.v1
- 发布日期：2025-05-06
- 文件数：2 个
- 文件总体积：47.32 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/data_Artificial_Intelligence_Models_in_Predicting_the_Efficacy_of_Remimazolam_Anesthesia_in_Pelvic_Organ_Prolapse_Surgery_xlsx/28936556
命令行下载
curl -L -o "data.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/54238712"
curl -L -o "R Code for Remimazolam Anesthesia Efficacy Analysis.txt" "https://ndownloader.figshare.com/files/54238715"
文件清单
data.xlsx（31.05 KB）R Code for Remimazolam Anesthesia Efficacy Analysis.txt（16.27 KB）
文件总体积 47.32 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
AI models, particularly the RF model, demonstrated strong predictive ability for postoperative pain following remimazolam anesthesia in POP surgery. These models could aid in personalizing anesthesia management, improving patient outcomes, and optimizing clinical decision-making. Further validation in larger, multi-center prospective studies is needed before clinical implementation.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.28936556.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/data_Artificial_Intelligence_Models_in_Predicting_the_Efficacy_of_Remimazolam_Anesthesia_in_Pelvic_Organ_Prolapse_Surgery_xlsx/28936556）。
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