肝病临床试验生存预测数据集LiverDiseaseClinicalTrialSurvivalPrediction-brandondioneda
数据来源：互联网公开数据
标签：肝病, 生存分析, 临床试验, 预测模型, 机器学习, 疾病诊断, 医疗健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自肝病临床试验的患者信息，记录了患者的临床特征和生存状态，主要用于预测肝病患者的生存时间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可以推断为临床试验期间的患者信息快照。
地理范围：数据来源未明确，推测为参与临床试验的患者信息，可能覆盖多个地区。
数据维度：数据集包含19个字段，包括患者ID、随访天数（N_Days）、用药（Drug）、年龄（Age）、性别（Sex）、腹水（Ascites）、肝肿大（Hepatomegaly）、蜘蛛痣（Spiders）、水肿（Edema）、胆红素（Bilirubin）、胆固醇（Cholesterol）、白蛋白（Albumin）、铜含量（Copper）、碱性磷酸酶（Alk_Phos）、谷草转氨酶（SGOT）、甘油三酯（Tryglicerides）、血小板计数（Platelets）、凝血酶原时间（Prothrombin）、肝病分期（Stage）以及训练集中的生存状态（Status）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析与建模应用。
该数据集适合用于肝病患者生存时间的预测研究，以及探索临床特征与生存之间的关系。
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、生物统计学和机器学习交叉领域的学术研究，如肝病生存预测模型构建、临床风险评估、预后因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病诊断、患者管理、药物研发等领域。
决策支持：支持医生临床决策，辅助制定个性化治疗方案和风险评估。
教育和培训：作为生物统计学、医学数据分析、机器学习课程的实训素材。
此数据集特别适合用于构建生存预测模型，探索肝病患者的预后因素，帮助提升医疗决策的精准度和效率。
