多囊卵巢综合征PCOS预测数据集PCOSPredictionDataset-induaggarwal09
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，PCOS，数据集，预测模型，机器学习，女性健康，内分泌学，生物统计
数据概述：该数据集包含来自医疗研究的数据，记录了与多囊卵巢综合征（PCOS）相关的临床特征和诊断指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构的女性患者群体，主要集中在中国，印度和美国等地区。
数据维度：数据集包括患者的年龄，体重指数（BMI），激素水平（如睾酮，黄体生成素等），月经周期数据，超声检查结果，生活方式因素（如饮食，运动）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开发表的医学研究和临床数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，疾病预测和机器学习模型开发，特别是在PCOS的早期诊断和风险评估中具有重要应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于PCOS的病因研究，诊断标准优化及流行病学研究，如激素水平与症状关联分析，风险评估模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康领域提供数据支持，特别是在PCOS的早期筛查，个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生制定更精准的诊疗方案，帮助患者改善生活方式并降低疾病风险。
教育和培训：作为内分泌学，生物统计及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解PCOS的病理机制及数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索PCOS的预测模型，帮助用户实现准确的早期诊断和风险预警，促进女性健康管理和内分泌疾病研究。
