肺纤维化疾病进展预测数据集PulmonaryFibrosisDiseaseProgressionPredictionDataset-josephfranklins
数据来源：互联网公开数据
标签：肺纤维化，医学影像，疾病预测，时间序列分析，机器学习，临床数据，健康，诊断
数据概述：
该数据集包含来自医学研究和临床记录的肺纤维化患者数据，用于预测疾病的进展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了患者随时间推移的肺功能变化，涵盖了患者的治疗周期。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理范围，但通常来源于医疗机构的临床研究。
数据维度：数据集包括患者的ID、随访周数、肺活量（FVC）、肺活量百分比、年龄、性别和吸烟史等关键指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于临床试验或医学研究，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于肺纤维化疾病进展预测、肺功能变化分析和疾病风险评估。
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：适用于医学研究，用于探索肺纤维化疾病的进展规律、评估治疗效果和研究疾病风险因素。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肺部疾病的早期诊断、病情预测和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持临床医生和研究人员进行疾病风险评估和治疗方案决策，优化患者管理。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肺纤维化疾病的临床特征和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，以预测患者的肺功能随时间的变化，并评估不同治疗方案的有效性。
