黑色素瘤7参数数据集Melanoma7-ParameterDataset-saschamet
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，黑色素瘤，数据集，癌症研究，病理分析，机器学习，生物医学，肿瘤学
数据概述： 该数据集包含关于黑色素瘤的7个关键参数，记录了黑色素瘤患者的临床和病理信息。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：数据涵盖了多个国家的医疗机构，主要来自欧洲和北美的皮肤癌研究中心。
数据维度：数据集包括患者的年龄、性别、肿瘤厚度、溃疡状况、细胞分裂率、淋巴结转移情况以及生存状态等关键指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行统计分析和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于公开发表的医学研究论文和临床数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于癌症研究、病理分析和机器学习等领域，特别是在黑色素瘤的诊断、预后预测和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：适用于黑色素瘤的病理机制研究、预后因素分析等学术研究，如肿瘤进展的影响因素、生存率预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构和制药企业提供数据支持，特别是在黑色素瘤的早期诊断、治疗方案优化和药物研发方面。
决策支持：支持黑色素瘤患者的个体化治疗决策和临床管理策略，帮助医生制定更精准的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解癌症数据分析和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索黑色素瘤的病理特征与生存趋势，帮助用户实现准确的诊断和预后预测，为黑色素瘤的临床管理和研究提供数据支持。
