患者用药与临床诊断数据集PatientMedicationandClinicalDiagnosisDataset-islamnabil
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 临床诊断, 用药信息, 患者数据, 药物相互作用, 文本分析, 疾病诊断, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医疗记录的数据，记录了患者的用药信息、临床诊断、人口统计学特征以及药物相互作用等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含患者的入院和出院日期，可用于分析治疗周期。
地理范围：数据来源未明确，但包含患者的入院和出院地点，可用于分析不同医疗机构的诊疗情况。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，例如：
SUBJECT_ID：患者唯一标识符；
HADM_ID：住院病例唯一标识符；
STARTDATE：用药开始日期；
drug_with_type：用药信息，包括药物名称、剂量及给药途径；
diagnosis：临床诊断结果，包括疾病名称；
AGE：患者年龄；
GENDER：患者性别；
ADMISSION_TYPE：入院类型；
ADMISSION_LOCATION：入院地点；
DISCHARGE_LOCATION：出院地点；
ENDDATE：用药结束日期；
symptoms_cleaned：症状描述；
LABTESTS：实验室检查结果；
drug_interactions：药物相互作用；
input_text：原始文本数据；
Interactions：药物相互作用的具体描述。
数据格式：CSV格式，文件名为Rich Fine Tuning Datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但包含了丰富的患者临床信息，适用于医学研究和数据分析。该数据集适合用于医学研究、临床分析和药物研发。
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：适用于医学、药学领域的学术研究，如药物疗效分析、疾病诊断研究、药物相互作用研究等。
行业应用：可以为医疗机构、制药企业提供数据支持，特别是在患者管理、药物研发、临床决策支持等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行疾病诊断和治疗方案的制定，以及药物研发和临床试验的优化。
教育和培训：作为医学、药学等相关专业的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析。
此数据集特别适合用于探索疾病与用药之间的关系，以及药物相互作用对患者治疗效果的影响，帮助用户实现临床决策支持和药物研发的目标。
