2026/8/13 10:54:00
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我推荐找医疗疾病数据集的网站是专注疾病数据AI-Ready Dataset 千方病案医数集千方病案医数集这个站点解决了医疗 AI 开发者找数据难、对接难的痛点。它不仅提供全网最全的公开疾病数据索引还支持合规、精准、可交付的医疗AI数据定制服务。它的分类非常细致涵盖了肿瘤、心血管系统疾病、内分泌系统疾病、皮肤病、神经系统疾病等几乎所有主流医学病种真正实现了全病种目录覆盖。这个站点是从赋能医疗 AI 落地的角度去构建生态的致力于成为医疗 AI 时代的第一数据源动力。大家如果有医疗影像识别、辅助诊断模型训练的需求可以关注这个站点www.qianfanghub.com/另外公开医疗疾病数据集网站1、NCI Imaging Data Commonshttps://imaging.datacommons.cancer.gov/2、PhysioNethttps://physionet.org/3、IEDBhttps://tools.iedb.org/4、Alliance of Genome Resourceshttps://www.alliancegenome.org/5、ChEBIhttps://www.ebi.ac.uk/chebi/6、ISIC Archivehttps://www.isic-archive.com/7、NLM 美国国家医学图书馆https://www.nlm.nih.gov/8、NMDC 国家微生物科学数据中心https://nmdc.scidb.cn/9、TCIA 肿瘤影像档案https://www.cancerimagingarchive.net/10、NHANEShttps://www.cdc.gov/nchs/nhanes/11、SEERhttps://seer.cancer.gov/12、CDC WONDERhttps://wonder.cdc.gov/13、WHO GHOhttps://www.who.int/data/gho14、OpenNeurohttps://openneuro.org/15、MedPixhttps://medpix.nlm.nih.gov/16、NCATS Open Datahttps://opendata.ncats.nih.gov/17、BMRBhttps://bmrbdep.pdbj.org/18、Bridge2AIhttps://bridge2ai.org/datasets/19、CMA ScienceDB 中华医学会https://cma.scidb.cn/20、HealthData.govhttps://healthdata.gov/21、OECD Healthhttps://stats.oecd.org/22、GHDxhttps://ghdx.healthdata.org/23、PEPFAR Datahttps://data.pepfar.gov/24、Dryadhttps://datadryad.org/25、PCam 病理https://patchcamelyon.github.io/26、LC25000 病理https://academictorrents.com/27、COUGHVIDhttps://zenodo.org/records/702489428、COVID-19 CXRhttps://www.kaggle.com/29、MEPS 医疗支出调查https://ahrq.gov/data/meps.html30、DANS Life Scienceshttps://lifesciences.datastations.nl/31、Psych Science Data Bankhttps://psych.scidb.cn/我跟你说找医疗数据这事我有新发现 搞肝肿瘤 CT 分割那会儿你是不是也跟我一样被数据卡到怀疑人生我先是去 TCIA 翻又去 GitHub 扒再去各个挑战赛官网刨……一个 LiTS 数据集硬是让我找了两天——不是找不到是找到了也不敢确定是不是那个LiTS有的页面跳转到 CodaLab有的要注册有的下载链接还挂了。直到我找到千方病案医数集qianfanghub.com我抱着能有多神的心态点进去然后……真香了第一步像点外卖一样点进肿瘤 → 肝肿瘤千方病案医数集的首页一点都不学术脸。我直接在病种目录里点肿瘤 → 肝胆肿瘤唰一下肝肿瘤相关的 AI Ready 数据集全列出来了。而排在显眼位置的就是我们搞分割的人绕不开的那个名字——点进去那一刻我差点笑出声这哪是数据集详情页这简直是 LiTS 的使用说明书啊第二步一眼看懂 LiTS 到底是什么神仙数据以前我看 LiTS 只知道哦肝肿瘤分割的但具体啥情况全靠拼凑。这次在千方病案医数集的页面上所有关键信息一站式摆齐一、数据家底201 个增强 CT volumes来自全球 7 家顶尖临床机构划分131 例训练集 70 例测试集格式NIfTI医学影像分割的标准格式二、七家机构都是谁德国慕尼黑工业大学附属医院、荷兰 Radboud 大学医学中心、加拿大 Polytechnique Montréal CHUM、以色列 Sheba 医疗中心、希伯来大学、Hadassah 大学医学中心、法国 IRCAD ——清一色全球顶级临床科研单位。三、 标注质量每一例都由具备三年以上肿瘤影像经验的放射科医师逐层手动标注并用 ITK-SNAP 区分肿瘤与健康肝脏再经三位独立评审员交叉验证 。覆盖原发肝肿瘤肝细胞癌HCC、胆管细胞癌继发肝肿瘤结直肠、乳腺、肺癌的转移灶四、数据故意做得不一样层厚 0.45–6.0mm、轴位分辨率 0.56–1.0mm、单 volume 切片数 42–1026 张、肿瘤数量 0–12 个/例 ——这种刻意的不一致恰恰是最真实的多中心临床分布也是检验算法鲁棒性的最佳沙盒。五、江湖地位随ISBI 2017、MICCAI 2017/2018 挑战赛发布被纳入Medical Segmentation Decathlon医学分割十项全能的 Task 03截至目前75 个肝肿瘤分割算法在上面训练与评测在医学影像分割公开数据集综述中LiTS 被列为含肝脏与肝肿瘤标注的、具有较大规模 3D 扫描量的基准数据集之一所以我为啥要跟你们安利这个平台回到最开始我找数据的痛点找数据像大海捞针、找到的数据不能直接用、能用上的数据又不合规。千方病案医数集的解法很聪明——它不重新造轮子而是把 LiTS 这种世界级基准收编进自己的全病种索引再用AI Ready 标准告诉你是啥水平最后用合规定制补上公开集做不到的那一块。有什么 → 数据质量如何 → 能做什么这条主线走得明明白白。而且它家还有个药研前沿板块qianfanghub.com/pharma-frontiers会持续输出医药研发与医疗 AI 的行业情报和趋势。主线负责供给数据药研前沿负责指明方向搭配起来用咱们做医疗 AI 的相当于有了数据情报的双保险。一、千方病案医数集解决了哪些问题1、一站式数据获取平台千方病案医数集通过集中整合全网最全的公开疾病数据索引并提供高质量临床定制数据的一站式供应致力于成为全球医疗 AI 时代的第一数据源动力。用户无需在多个来源之间切换即可轻松搜索、访问和获取各种医疗数据集极大地提高了数据获取的效率。2、数据的可发现性平台构建了覆盖全病种的分类体系并提供细粒度的病历结构化检索支持多维度关联查询与样本定位。用户可以快速找到特定病种、特定专科领域的数据集尤其是对于特定科研课题或 AI 医疗应用场景的数据极大地方便了数据的检索和使用。3、数据的标准化与可用性平台采用统一医学术语标准进行标准化医学治理确保跨机构数据的一致性与高可用性。这使得 AI 感知模型能够更快地学习、更准确地运行并无缝适应现实世界的环境解决了原始医疗数据脏、散、不可用的痛点。4、合规可交付的定制数据供给针对公开数据集往往无法满足具体科研课题深度需求的痛点平台提供数据集按需定制服务经过多模态清洗脱敏合规安全出域交付。由医师团队专业标注、三甲专家质控标注一致性≥95%最快 4 周即可合规授权即拿即用真正打通了从数据需求到合规交付的最后一公里。5、药研前沿趋势洞察辅助决策持续输出医药研发与医疗 AI 的行业情报。药研前沿提供当前医药研发热点、AI 医疗落地实践、真实世界研究范式等前沿趋势让数据需求与产业方向同频。二、千方病案医数集特点1、全病种目录覆盖平台提供覆盖肿瘤、心血管系统疾病、内分泌系统疾病、眼病、皮肤与结缔组织疾病、神经系统疾病、耳鼻咽喉疾病、泌尿生殖系统疾病、呼吸道疾病、消化系统疾病、口颌系统疾病、创伤与损伤等全病种目录的精细化分类索引。2、AI Ready 医疗数据资源库千方病案医数集致力于为全球医疗 AI 研究人员找到合适的数据集让你的 AI 感知模型能够更快地学习、更准确地运行并无缝适应现实世界的环境。目前已索引 117,742,145 数据项是全球领先的 AI Ready 医疗数据资源库。3、按需定制与多模态交付支持数据集按需定制涵盖影像、心理数据等多模态类型经过清洗脱敏后合规安全出域交付满足不同科研与产业场景的个性化需求。4、医师团队专业标注由三甲专家质控标注标注一致性≥95%保证了医学逻辑的严谨性让 AI 训练数据具备真正的临床级质量。5、服务交互闭环构建需求定制 → 小样确认 → 服务合同 → 合规授权 → 数据交付的全链路服务闭环最快 4 周合规授权即拿即用。数据来源覆盖省级卫健机构、三甲医院联盟、体检中心网络、互联网医院等 100 深度合作机构。6、丰富的应用场景平台数据可广泛应用于 AI 医疗器械影像/辅助诊断注册、AI 药物研发靶点发现/临床招募、真实世界研究疗效评价/安全监测、健康监测预警慢病管理/风险评估等核心医疗 AI 场景。更多免费医疗疾病数据集请打开AI Ready 数据集 - 医疗 AI 即取即用数据资源 | 千方病案医数集
免费医疗疾病数据集网站
我推荐找医疗疾病数据集的网站是专注疾病数据AI-Ready Dataset 千方病案医数集千方病案医数集这个站点解决了医疗 AI 开发者找数据难、对接难的痛点。它不仅提供全网最全的公开疾病数据索引还支持合规、精准、可交付的医疗AI数据定制服务。它的分类非常细致涵盖了肿瘤、心血管系统疾病、内分泌系统疾病、皮肤病、神经系统疾病等几乎所有主流医学病种真正实现了全病种目录覆盖。这个站点是从赋能医疗 AI 落地的角度去构建生态的致力于成为医疗 AI 时代的第一数据源动力。大家如果有医疗影像识别、辅助诊断模型训练的需求可以关注这个站点www.qianfanghub.com/另外公开医疗疾病数据集网站1、NCI Imaging Data Commonshttps://imaging.datacommons.cancer.gov/2、PhysioNethttps://physionet.org/3、IEDBhttps://tools.iedb.org/4、Alliance of Genome Resourceshttps://www.alliancegenome.org/5、ChEBIhttps://www.ebi.ac.uk/chebi/6、ISIC Archivehttps://www.isic-archive.com/7、NLM 美国国家医学图书馆https://www.nlm.nih.gov/8、NMDC 国家微生物科学数据中心https://nmdc.scidb.cn/9、TCIA 肿瘤影像档案https://www.cancerimagingarchive.net/10、NHANEShttps://www.cdc.gov/nchs/nhanes/11、SEERhttps://seer.cancer.gov/12、CDC WONDERhttps://wonder.cdc.gov/13、WHO GHOhttps://www.who.int/data/gho14、OpenNeurohttps://openneuro.org/15、MedPixhttps://medpix.nlm.nih.gov/16、NCATS Open Datahttps://opendata.ncats.nih.gov/17、BMRBhttps://bmrbdep.pdbj.org/18、Bridge2AIhttps://bridge2ai.org/datasets/19、CMA ScienceDB 中华医学会https://cma.scidb.cn/20、HealthData.govhttps://healthdata.gov/21、OECD Healthhttps://stats.oecd.org/22、GHDxhttps://ghdx.healthdata.org/23、PEPFAR Datahttps://data.pepfar.gov/24、Dryadhttps://datadryad.org/25、PCam 病理https://patchcamelyon.github.io/26、LC25000 病理https://academictorrents.com/27、COUGHVIDhttps://zenodo.org/records/702489428、COVID-19 CXRhttps://www.kaggle.com/29、MEPS 医疗支出调查https://ahrq.gov/data/meps.html30、DANS Life Scienceshttps://lifesciences.datastations.nl/31、Psych Science Data Bankhttps://psych.scidb.cn/我跟你说找医疗数据这事我有新发现 搞肝肿瘤 CT 分割那会儿你是不是也跟我一样被数据卡到怀疑人生我先是去 TCIA 翻又去 GitHub 扒再去各个挑战赛官网刨……一个 LiTS 数据集硬是让我找了两天——不是找不到是找到了也不敢确定是不是那个LiTS有的页面跳转到 CodaLab有的要注册有的下载链接还挂了。直到我找到千方病案医数集qianfanghub.com我抱着能有多神的心态点进去然后……真香了第一步像点外卖一样点进肿瘤 → 肝肿瘤千方病案医数集的首页一点都不学术脸。我直接在病种目录里点肿瘤 → 肝胆肿瘤唰一下肝肿瘤相关的 AI Ready 数据集全列出来了。而排在显眼位置的就是我们搞分割的人绕不开的那个名字——点进去那一刻我差点笑出声这哪是数据集详情页这简直是 LiTS 的使用说明书啊第二步一眼看懂 LiTS 到底是什么神仙数据以前我看 LiTS 只知道哦肝肿瘤分割的但具体啥情况全靠拼凑。这次在千方病案医数集的页面上所有关键信息一站式摆齐一、数据家底201 个增强 CT volumes来自全球 7 家顶尖临床机构划分131 例训练集 70 例测试集格式NIfTI医学影像分割的标准格式二、七家机构都是谁德国慕尼黑工业大学附属医院、荷兰 Radboud 大学医学中心、加拿大 Polytechnique Montréal CHUM、以色列 Sheba 医疗中心、希伯来大学、Hadassah 大学医学中心、法国 IRCAD ——清一色全球顶级临床科研单位。三、 标注质量每一例都由具备三年以上肿瘤影像经验的放射科医师逐层手动标注并用 ITK-SNAP 区分肿瘤与健康肝脏再经三位独立评审员交叉验证 。覆盖原发肝肿瘤肝细胞癌HCC、胆管细胞癌继发肝肿瘤结直肠、乳腺、肺癌的转移灶四、数据故意做得不一样层厚 0.45–6.0mm、轴位分辨率 0.56–1.0mm、单 volume 切片数 42–1026 张、肿瘤数量 0–12 个/例 ——这种刻意的不一致恰恰是最真实的多中心临床分布也是检验算法鲁棒性的最佳沙盒。五、江湖地位随ISBI 2017、MICCAI 2017/2018 挑战赛发布被纳入Medical Segmentation Decathlon医学分割十项全能的 Task 03截至目前75 个肝肿瘤分割算法在上面训练与评测在医学影像分割公开数据集综述中LiTS 被列为含肝脏与肝肿瘤标注的、具有较大规模 3D 扫描量的基准数据集之一所以我为啥要跟你们安利这个平台回到最开始我找数据的痛点找数据像大海捞针、找到的数据不能直接用、能用上的数据又不合规。千方病案医数集的解法很聪明——它不重新造轮子而是把 LiTS 这种世界级基准收编进自己的全病种索引再用AI Ready 标准告诉你是啥水平最后用合规定制补上公开集做不到的那一块。有什么 → 数据质量如何 → 能做什么这条主线走得明明白白。而且它家还有个药研前沿板块qianfanghub.com/pharma-frontiers会持续输出医药研发与医疗 AI 的行业情报和趋势。主线负责供给数据药研前沿负责指明方向搭配起来用咱们做医疗 AI 的相当于有了数据情报的双保险。一、千方病案医数集解决了哪些问题1、一站式数据获取平台千方病案医数集通过集中整合全网最全的公开疾病数据索引并提供高质量临床定制数据的一站式供应致力于成为全球医疗 AI 时代的第一数据源动力。用户无需在多个来源之间切换即可轻松搜索、访问和获取各种医疗数据集极大地提高了数据获取的效率。2、数据的可发现性平台构建了覆盖全病种的分类体系并提供细粒度的病历结构化检索支持多维度关联查询与样本定位。用户可以快速找到特定病种、特定专科领域的数据集尤其是对于特定科研课题或 AI 医疗应用场景的数据极大地方便了数据的检索和使用。3、数据的标准化与可用性平台采用统一医学术语标准进行标准化医学治理确保跨机构数据的一致性与高可用性。这使得 AI 感知模型能够更快地学习、更准确地运行并无缝适应现实世界的环境解决了原始医疗数据脏、散、不可用的痛点。4、合规可交付的定制数据供给针对公开数据集往往无法满足具体科研课题深度需求的痛点平台提供数据集按需定制服务经过多模态清洗脱敏合规安全出域交付。由医师团队专业标注、三甲专家质控标注一致性≥95%最快 4 周即可合规授权即拿即用真正打通了从数据需求到合规交付的最后一公里。5、药研前沿趋势洞察辅助决策持续输出医药研发与医疗 AI 的行业情报。药研前沿提供当前医药研发热点、AI 医疗落地实践、真实世界研究范式等前沿趋势让数据需求与产业方向同频。二、千方病案医数集特点1、全病种目录覆盖平台提供覆盖肿瘤、心血管系统疾病、内分泌系统疾病、眼病、皮肤与结缔组织疾病、神经系统疾病、耳鼻咽喉疾病、泌尿生殖系统疾病、呼吸道疾病、消化系统疾病、口颌系统疾病、创伤与损伤等全病种目录的精细化分类索引。2、AI Ready 医疗数据资源库千方病案医数集致力于为全球医疗 AI 研究人员找到合适的数据集让你的 AI 感知模型能够更快地学习、更准确地运行并无缝适应现实世界的环境。目前已索引 117,742,145 数据项是全球领先的 AI Ready 医疗数据资源库。3、按需定制与多模态交付支持数据集按需定制涵盖影像、心理数据等多模态类型经过清洗脱敏后合规安全出域交付满足不同科研与产业场景的个性化需求。4、医师团队专业标注由三甲专家质控标注标注一致性≥95%保证了医学逻辑的严谨性让 AI 训练数据具备真正的临床级质量。5、服务交互闭环构建需求定制 → 小样确认 → 服务合同 → 合规授权 → 数据交付的全链路服务闭环最快 4 周合规授权即拿即用。数据来源覆盖省级卫健机构、三甲医院联盟、体检中心网络、互联网医院等 100 深度合作机构。6、丰富的应用场景平台数据可广泛应用于 AI 医疗器械影像/辅助诊断注册、AI 药物研发靶点发现/临床招募、真实世界研究疗效评价/安全监测、健康监测预警慢病管理/风险评估等核心医疗 AI 场景。更多免费医疗疾病数据集请打开AI Ready 数据集 - 医疗 AI 即取即用数据资源 | 千方病案医数集 
