骨科疾病诊断数据集OrthopedicDiseaseDiagnosisDataset-abdelrahmanmkhalil
数据来源：互联网公开数据
标签：骨科疾病, 脊柱疾病, 机器学习, 诊断预测, 医疗健康, 数据分析, 分类模型, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自骨科医学领域的数据，记录了与脊柱疾病相关的患者临床指标，用于疾病诊断和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态临床指标数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，通常可用于通用骨科疾病诊断研究。
数据维度：包括多个与脊柱相关的测量指标和疾病分类标签，具体字段包括：pelvic_incidence（骨盆倾斜角度）、pelvic_tilt numeric（骨盆倾斜数值）、lumbar_lordosis_angle（腰椎前凸角度）、sacral_slope（骶骨倾斜角度）、pelvic_radius（骨盆半径）、degree_spondylolisthesis（脊椎滑脱程度）以及class（疾病分类，Abnormal表示异常，Normal表示正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为orthopedic dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于骨科医学研究，已进行标准化处理，方便用于疾病诊断模型的构建。
该数据集适合用于骨科疾病诊断、预测模型的研究，以及临床决策支持系统的开发。
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：适用于骨科医学、生物医学工程等领域的研究，用于探索脊柱疾病的诊断方法、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在骨科疾病的辅助诊断、风险评估和预后预测方面。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脊柱疾病的诊断与分析。
此数据集特别适合用于构建机器学习模型，以预测患者是否患有脊柱疾病，并探索不同临床指标与疾病之间的关系，从而提升诊断准确率。
