医学数据集一页找齐，省去全网翻论文
Awesome-Medical-Dataset 是一个医学数据集资源汇总项目，用清单形式收集了影像、文本、电子病历、病理、多模态等方向的公开医学数据集，并附上来源链接、任务类型和简要说明。它解决的是医学 AI 研究中最耗时的前置问题：数据分散在论文附录、竞赛平台、医院官网和各国开放数据门户，格式与许可各异，研究者往往要花大量时间搜索和比对。项目本身不含数据，只做索引与分类，核心能力是覆盖面广、按模态和任务组织、持续更新，方便快速定位分割、分类、检测、问答、报告生成等任务可用的数据，并了解获取方式与许可限制，从而把精力放在建模和实验上。
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
—
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1克隆仓库到本地
把索引仓库拉到本地，方便离线检索和全文搜索；README 未给出安装命令，此命令依据仓库地址推断。
git clone https://github.com/openmedlab/Awesome-Medical-Dataset.git2打开数据集清单
进入目录后打开 README.md，按顶部的 Table of Content 定位 Public Medical Dataset 章节浏览清单。
cd Awesome-Medical-Dataset3按目录查找其它资源
README 目录还列出 Dataset Platforms、Evaluation Benchmark、SOTA Methods、Foundation Toolbox 等章节，可按需跳转。
4查看更新状态
README 顶部标注 Last updated: 2025/01/23，可通过仓库提交记录确认清单是否有更新。
git log -1本地 README.md 中能看到 Public Medical Dataset 章节及数据集清单条目，即表示获取成功。
Q：项目里包含医学数据本身吗？
A：不包含。项目只做索引与分类，数据需按清单中的来源链接到论文、竞赛平台或开放数据门户自行获取。
Q：需要安装 Python 或其它依赖吗？
A：不需要。README 未提供任何安装或运行依赖说明，本项目本质是一份 Markdown 清单，能阅读文本即可使用。
Q：怎么贡献或补充数据集？
A：README 中说明欢迎介绍更多数据集，可按仓库的贡献说明提交补充内容（如提 Issue 或 Pull Request）。
MedicalDatasets、awesome-healthcare
Awesome-Medical-Dataset 是数据集领域的开源项目，由 openmedlab 开发，2024 年首次发布。
在全站 13,635 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,161）位列前 30%，在数据集分类的 294 个项目里位列前 15%。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-02。开源免费资源集合。
它主要面向的使用场景是：医学影像分割或分类研究起步时快速选数据集。同类可对比的替代方案包括 MedicalDatasets、awesome-healthcare。
上一篇：SocialED
X-AnyLabeling
开源
一站式AI辅助标注，图像视频文本通吃，导出格式随心配
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop applicat···
aisheets
开源
像用表格一样批量调 AI，不写代码就能造和改数据集
Build, enrich, and transform datasets using AI models with no code
DataGen
开源
用大模型一键生成定制化训练数据，告别数据荒
[ICLR'25] DataGen: Unified Synthetic Dataset Generation via Large Language Models
distilabel
开源
基于论文的合成数据流水线，快速生成高质量 AI 反馈数据。
Distilabel is a framework for synthetic data and AI feedback for engineers who need ···