乳腺癌复发风险预测数据集_Breast_Cancer_Relapse_Risk_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生物医学, 临床数据, 预后分析, 风险预测, 生存分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开数据库的乳腺癌患者临床数据，记录了患者的生存时间、复发状态以及相关的基因表达数据和临床分组信息，旨在用于研究乳腺癌的预后预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，一般被视作一个静态数据集。
地理范围：数据来源多样，可能涵盖多个国家和地区的乳腺癌患者。
数据维度：数据集包含“Months”（生存月数）、“Status”（复发状态，0代表未复发，1代表复发）、“Groups1”和“Groups2”（分组信息，可能代表不同的临床或基因分型）等字段。
数据格式：主要为CSV格式，文件名为RelapseFreeAndGroups.csv，便于数据分析和处理。此外，还包含文本文件（.txt）和PDF文件，可能包含基因表达数据、临床信息和其他相关研究资料。
来源信息：数据来源于公开数据库，具体来源未在文件结构中明确，但文件名暗示了与BRCA基因、METABRIC研究等相关。该数据集通常经过整理和清洗，以便进行统计分析和机器学习建模。
该数据集适合用于乳腺癌预后研究、生存分析、风险预测模型构建以及基因表达与临床特征关联分析。
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：适用于生物医学、肿瘤学和临床医学研究，如乳腺癌复发风险预测、生存时间分析、不同临床亚型预后差异比较等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肿瘤诊断、治疗方案制定和个性化医疗方面。
决策支持：支持临床医生在制定治疗方案时进行风险评估，帮助患者了解预后情况。
教育和培训：作为生物信息学、医学统计学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌相关的研究。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌复发风险的预测模型，以及基因表达与临床特征之间的关联，帮助用户实现更精准的预后评估和个性化治疗方案的制定。
