患者生存预测数据集SurvivalPredictionDataset-sabikunmonisha
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，医学，数据集，机器学习，生存分析，医疗，预后，临床
数据概述： 该数据集包含患者的临床和生存信息，用于预测患者的生存时间和生存概率。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围取决于具体数据集，通常涵盖数年或更长时间。
地理范围： 数据覆盖的区域取决于具体数据集，可能包括医院，地区或国家。
数据维度： 数据集包括患者的临床特征，治疗信息，生存时间，生存状态（如是否死亡）等。临床特征可能包括年龄，性别，疾病分期，治疗方式，实验室检测结果等。
数据格式： 数据通常以CSV或Excel格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于医院，医学研究机构或公开数据库，并可能经过清洗和预处理。
该数据集适合用于医学研究，生存分析和机器学习等领域，特别是在预测患者预后，辅助临床决策等方面具有重要价值。
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： 适用于医学研究，生存分析，疾病进展预测等学术研究，如评估不同治疗方案的疗效，研究影响生存期的关键因素等。
行业应用： 可以为医疗机构，制药公司等提供数据支持，特别是在患者预后评估，个性化治疗方案制定等方面。
决策支持： 支持医生制定治疗方案，评估治疗效果，帮助患者和家属了解病情发展趋势。
教育和培训： 作为医学，生物统计学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，风险评估等技术。
此数据集特别适合用于探索影响患者生存期的因素，帮助用户实现生存时间预测，风险评估等目标，为临床实践和医学研究提供数据支持。
