黑色素瘤复发预测数据集MelanomaDFSDataset-ajayasaithambi
数据来源：互联网公开数据
标签：黑色素瘤，数据集，生存分析，医学，机器学习，肿瘤学，疾病预测，临床数据
数据概述： 该数据集包含黑色素瘤患者的临床和病理数据，旨在用于预测黑色素瘤的疾病复发（DFS，无疾病生存期）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了患者的随访时间，涵盖了从诊断到复发或死亡的时间范围。
地理范围：数据来源于多个医疗机构，可能覆盖不同地区和国家。
数据维度：数据集包括患者的临床特征（如年龄、性别、肿瘤厚度、溃疡情况、淋巴结转移情况等）、治疗方案、复发状态、生存时间等关键变量。
数据格式：数据通常以CSV或类似表格格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于临床研究、医学数据库或公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究、肿瘤学研究、生存分析和机器学习等领域，特别是在预测黑色素瘤复发、评估治疗效果和优化患者管理方面具有重要价值。
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：适用于黑色素瘤复发风险预测、影响因素分析和生存分析研究，如评估不同临床因素对复发的影响、构建预测模型等。
行业应用：可以为肿瘤诊疗机构、制药公司等提供数据支持，特别是在临床试验设计、患者风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估、辅助治疗决策和改善患者预后。
教育和培训：作为医学、肿瘤学、生物统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解黑色素瘤的临床特征、预后因素和分析方法。
此数据集特别适合用于探索黑色素瘤复发的风险因素和预测模型，帮助用户实现对患者复发风险的准确评估，优化治疗方案，提高患者生存率和生活质量。
