数据集概述
本数据集包含iDPP@CLEF 2022智能疾病进展预测挑战赛参与者的仓库数据，涵盖参赛系统生成的预测结果及对应性能分数。挑战赛由BRAINTEASER项目组织，聚焦ALS和MS疾病进展预测，包含风险排序、时间预测及可解释性三类任务，数据集共5个压缩文件。
文件详解
- 压缩文件集合（共5个）
- 文件名称：idpp2022-sbb.zip、idpp2022-lig-getalp.zip、idpp2022-fcool.zip、idpp2022-compbiomed-unito.zip、idpp2022-biohit.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：每个压缩包对应挑战赛参与者提交的仓库数据，包含参赛系统针对三个任务生成的预测输出结果，以及系统在各任务中的性能评分数据
数据来源
iDPP@CLEF 2022智能疾病进展预测挑战赛
适用场景
- 疾病进展预测算法性能评估：对比不同参赛系统在ALS功能评分风险排序、损伤时间预测任务中的精度与校准度
- AI模型可解释性研究：分析可解释性任务中各可视化框架对多维度医疗数据及预测结果的展示效果
- 医疗AI挑战赛数据整合：作为CLEF 2022赛事的补充数据，支持跨任务算法效果的综合分析
- 神经退行性疾病预测模型优化：基于参与者提交的预测结果，挖掘提升ALS、MS疾病进展预测准确性的技术路径
