肺活量预测概率数据集PulmonaryFunctionPredictionProbabilityDataset-mikloskralik
数据来源：互联网公开数据
标签：肺活量, 预测, 概率, 医疗, 疾病诊断, 生物医学, 时间序列, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗数据，记录了患者的肺活量（FVC）预测值及其对应的置信度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从“Patient_Week”字段推测，数据可能与时间序列相关，记录了患者在不同时间点的肺活量预测值。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测来源于医疗机构的患者数据。
数据维度：数据集的关键字段包括“Patient_Week-FVC-Confidence”，其中“Patient_Week”可能表示患者ID和随访时间，“FVC”代表肺活量预测值，“Confidence”表示预测的置信度。
数据格式：CSV格式，文件名为prob_preds.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息未在描述中明确说明。
该数据集适合用于肺部疾病诊断、肺活量预测模型构建、以及预测结果的置信度分析。
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：适用于生物医学工程、医学统计学等领域的研究，如肺部疾病的预测模型研究、预测结果的可靠性评估等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，尤其是在肺部疾病的早期诊断、患者健康状况监测等方面。
决策支持：支持医疗决策的制定，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学、生物统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索肺活量预测的规律与趋势，评估预测模型的性能，以及优化预测结果的置信度，从而提升疾病诊断的准确性和可靠性。
