卵巢癌诊断预测数据集OvarianCancerDiagnosisPredictionDataset-kenwasisa
数据来源：互联网公开数据
标签：卵巢癌，医学诊断，预测模型，临床数据，生物标志物，风险评估，机器学习，健康医疗
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究机构的卵巢癌患者的临床和生物学数据，用于辅助卵巢癌的诊断与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作临床病例的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医疗机构的临床病例。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如患者ID、年龄、BMI、CA125水平、HE4水平、风险评分、家族史、基因突变、更年期状态、癌症分期、症状严重程度、活检结果、血压、吸烟史、运动水平以及癌症预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为ovarian_cancercsv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于医疗研究，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于卵巢癌诊断、风险预测、预后分析等研究，并可用于构建机器学习模型。
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，例如卵巢癌的风险因素分析、早期诊断标志物研究，以及疾病预测模型的构建。
行业应用：可为医疗机构提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、制定个体化治疗方案等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，改善患者预后。
教育和培训：作为医学、生物统计学、人工智能等相关学科的教学案例，帮助学生和研究人员理解临床数据分析和疾病预测。
此数据集特别适合用于探索卵巢癌的早期诊断方法，构建预测模型，从而提高患者的生存率和生活质量。
