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该数据集包含2010年至2024年间47个亚洲国家关于“需要针对被忽视热带病（NTDs）进行干预措施的报告人数”的705个观测值，涵盖1个独特指标（SDGNTDTREATMENT）。数据来源于世界卫生组织（WHO）的全球健康观察站（GHO），由Electric Sheep Asia重新打包发布，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集提供数值、低值、高值和显示值等字段，支持按国家、年份和指标进行过滤和分析，适用于健康研究和机器学习应用。This dataset contains 705 observations of Reported number of people requiring interventions against NTDs data across 47 Asia countries, spanning 2010–2024, covering 1 distinct indicator (SDGNTDTREATMENT). The data is sourced from the WHO Global Health Observatory (GHO), repackaged by Electric Sheep Asia, and is intended for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It includes fields such as numeric value, low value, high value, and display value, enabling filtering and analysis by country, year, and indicator for health research and machine learning applications.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自世界卫生组织全球卫生观察站（WHO GHO），由Electric Sheep Asia团队进行重新封装与标准化处理。原始数据聚焦于亚洲47个国家和地区在2010至2024年间报告的需接受被忽视热带病干预措施的人数。数据经过清洗、统一模式后以表格形式呈现，包含705条观测记录，涵盖国家ISO代码、年份、数值及置信区间等关键字段。该数据集采用Parquet格式存储，并已上传至HuggingFace Datasets平台，便于研究人员直接调用。

特点

该数据集具有鲜明的地域与时间聚焦特征，覆盖亚洲全部47个国家和地区，时间跨度长达15年。其核心指标唯一，即需干预人数，但提供了数值范围与置信上下限，增强了数据的可解释性。数据结构简洁明了，包含国家编码、年份、数值及更新时间等字段，便于进行时间序列分析与横向对比。数据集采用CC-BY-4.0许可协议发布，确保了学术与商业使用的开放性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库中的`load_dataset`函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。示例代码展示了如何按国家过滤数据、对单一指标绘制时间序列图，以及将数据透视为国家×年份的矩阵格式。这些方法为流行病学研究和公共卫生政策评估提供了便捷的数据操作路径，尤其适用于被忽视热带病的区域趋势分析与干预效果评估。

背景与挑战

背景概述

在全球化公共卫生治理的宏大叙事中，被忽视的热带病（NTDs）长期威胁着数十亿人口的健康与福祉，尤其在经济欠发达的亚洲地区，其防控干预需求监测成为全球健康议程的关键议题。世界卫生组织（WHO）通过全球卫生观察站（GHO）系统性地收集各国报告数据，而由Electric Sheep Asia于2024年重新打包并发布于HuggingFace的该数据集，聚焦于2010至2024年间亚洲47个国家需接受NTDs干预的人口数量指标，包含705条观测记录。该数据集不仅为区域流行病学研究提供了标准化、机器可读的纵向数据，更填补了亚洲NTDs干预需求量化分析的空白，推动了基于证据的全球健康政策制定与可持续发展目标（SDGs）的监测评估。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先源于领域问题的复杂性：NTDs的流行程度在不同亚洲国家间差异显著，受经济水平、卫生基础设施及报告能力的影响，数据可能存在不完整或漏报现象，影响干预策略的精准制定。其次，在构建过程中，由于原始数据来自广泛分散的WHO国家报告，面临着异构数据源的整合难题，需进行跨时间、跨地区的标准化归一处理，包括国家编码统一、指标定义对齐及缺失值推断。此外，数据时间跨度长达15年，部分早期记录可能因历史报告标准变更而存在连续性断裂，如何在保持数据完整性的同时确保时序分析的有效性，仍是提升其科学应用价值的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在全球公共卫生领域，被忽视的热带病（NTDs）的防治是国际社会长期关注的重大议题。该数据集汇集了世界卫生组织全球卫生观察站发布的2010至2024年间亚洲47个国家需要接受NTDs干预措施的人群数量，共705条观测记录。其最经典的用途在于作为时空面板数据，支持研究者对亚洲各国NTDs干预需求的年度变化进行纵向追踪，或横向比较不同国家在疾病负担与防控覆盖上的差异。通过简单的分组与可视化操作，科研人员即可快速洞察特定国家（如印度、印尼）的干预需求趋势，为区域卫生政策评估提供直观的数据支撑。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列有价值的研究工作与工具生态。学术界已出现利用该时间序列数据与气候、人口迁移等变量相融合的多维度分析，试图揭示NTDs传播的动态驱动因子。开源社区则基于此数据集构建了交互式可视化仪表盘，实时展示亚洲各国干预需求的排名与变化曲线，降低了数据解读的门槛。同时，该数据集的标准化格式便于与WHO发布的其它区域数据（如非洲、美洲）进行拼接，催生了全球尺度的NTDs防治专题分析框架，激励了更多关于跨区域卫生不平等的计量研究。

数据集最近研究

最新研究方向

基于世界卫生组织全球卫生观测站数据，该数据集聚焦于亚洲47个国家在2010至2024年间需接受被忽视热带病干预措施的人群数量，为热带病流行病学监测与全球公共卫生政策评估提供了关键的时间序列基础。当前前沿研究多集中于利用此类数据构建预测模型，以动态评估疾病负担的区域差异与长期趋势，尤其在东南亚与南亚地区高发地带，结合气候变化、人口流动与卫生系统承载力等指标，探索干预资源配置的优化路径。该数据集的出现契合了世卫组织2030年消除NTDs路线图中对精准数据支撑的需求，为跨国对比分析与循证决策注入了量化动力，其简洁的指标设计也降低了跨学科研究者整合数据的技术门槛。