妇女乳腺癌诊断数据集WiDSChallenge1-BreastCancerDiagnosisDataset-jjleesunny
数据来源：互联网公开数据
标签：医学诊断，乳腺癌，数据集，机器学习，健康研究，数据分析，生物信息学，疾病预测
数据概述： 该数据集由WiDS Challenge 1提供，主要记录了用于乳腺癌诊断的临床数据，适用于医学研究和机器学习模型训练。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构的乳腺癌患者数据，主要来自北美和欧洲地区。
数据维度：数据集包括患者的临床特征，影像学数据，病理报告，基因表达等变量，涵盖年龄，肿瘤大小，淋巴结状态，激素受体状态等关键指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于WiDS Challenge 1的公开竞赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于乳腺癌诊断研究，医学数据分析及机器学习模型训练等领域，特别是在乳腺癌早期检测，预后预测及治疗方案优化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：适用于乳腺癌的早期诊断，预后预测等医学研究，如肿瘤特征与生存率的关系分析，基因表达与治疗反应的研究等。
行业应用：可以为医疗机构和制药企业提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查，治疗方案优化和药物研发方面。
决策支持：支持乳腺癌的诊断和治疗方案制定，帮助医生和研究人员制定更科学的临床决策。
教育和培训：作为医学，生物信息学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医学数据分析，疾病预测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌的诊断规律与预测模型，帮助用户实现准确的早期诊断和预后预测，提高乳腺癌的诊疗效果和患者生存率。
