多囊卵巢综合征诊断训练数据集PCOSGenTrainDataset-divyangambhir1
数据来源：互联网公开数据
标签：多囊卵巢综合征, 数据集, 医疗健康, 诊断, 机器学习, 生物医学, 女性健康, 医学研究
数据概述： 该数据集包含用于多囊卵巢综合征（PCOS）诊断的训练数据，记录了女性患者的生理和生化指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2019年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，具体包括不同医院和诊所的数据。
数据维度：数据集包括年龄、体重、身高、BMI、激素水平（如FSH、LH、TSH、T3、T4、AMH、INR、PRL）、月经史、排卵情况、超声波检查结果等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个医院和诊所的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康研究、机器学习诊断模型训练以及PCOS的早期检测和预防。
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：适用于多囊卵巢综合征的诊断研究，如激素水平对PCOS的影响分析、超声波检查结果的预测能力等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在诊断、疾病预防和健康管理方面。
决策支持：支持医生制定科学的诊断方案和患者管理策略，提高疾病诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多囊卵巢综合征的诊断方法和技术。
此数据集特别适合用于探索多囊卵巢综合征的诊断指标与预测模型，帮助用户实现准确的疾病诊断，提高临床治疗的效果和患者的健康管理。
