患者再入院预测数据集ReadmissionPredictionDataset-byansianthony
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，再入院预测，数据集，机器学习，预测分析，临床研究，数据挖掘，医院管理
数据概述： 该数据集包含来自医疗机构的患者再入院数据，记录了患者出院后的再入院情况及相关临床信息。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：数据覆盖了多个国家和地区的医院，具体包括不同类型和规模的医疗机构。
数据维度：数据集包括患者基本信息（如年龄，性别，种族），诊断信息（如主要诊断，并发症），治疗信息（如手术类型，用药情况），住院时长，出院状态，再入院时间等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于医疗机构的公开数据集，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的再入院预测，临床研究及数据建模等应用，尤其是在机器学习模型训练，风险评估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：适用于再入院风险因素分析，临床路径优化等研究，如再入院原因分析，预防措施效果评估等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在再入院预测，患者管理，医疗质量改进等方面。
决策支持：支持医院的管理决策和资源优化，帮助医疗机构制定有效的再入院预防和干预策略。
教育和培训：作为医疗数据分析，临床研究及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据挖掘和预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索患者再入院的规律与风险因素，帮助用户实现准确的再入院预测，优化医疗资源配置，提高患者预后和管理效率。
