患者诊断周期预测数据集PatientDiagnosisPeriodPrediction-yukyungcha
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 疾病诊断, 预测模型, 患者分析, 诊断周期, 数据建模, 机器学习, 临床研究
数据概述：
该数据集包含患者诊断周期相关数据，记录了患者的唯一标识符（patient_id）及其在诊断后的90天内诊断周期时长（DiagPeriodL90D）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段内的患者诊断周期快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于对患者诊断周期进行一般性分析。
数据维度：包括两个主要字段：patient_id（患者唯一标识符）和DiagPeriodL90D（诊断后90天内的诊断周期时长，以数值形式表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于构建预测模型，分析患者诊断周期与相关因素的关系。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如疾病诊断周期预测、诊断效率评估等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在优化诊断流程、预测患者复诊需求等方面。
决策支持：支持医院管理部门进行资源调配、优化患者服务流程，提升医疗效率。
教育和培训：作为医学统计学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解患者诊断周期。
此数据集特别适合用于探索患者诊断周期的规律，帮助用户实现疾病诊断的效率提升和资源优化。
