乳腺癌患者诊断与治疗预测数据集BreastCancerDiagnosisandTreatmentPredictionDataset-muthubala
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医疗诊断, 预测模型, 患者信息, 流行病学, 机器学习, 医疗健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的乳腺癌患者相关信息，记录了患者的诊断、治疗及人口统计学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了患者的州(patient_state)和邮编前三位(patient_zip3)信息。
数据维度：数据集包括患者的个人信息、诊断信息、治疗方案和人口统计学数据。具体字段包括：患者ID（patient_id）、种族（patient_race）、支付类型（payer_type）、州（patient_state）、邮编前三位（patient_zip3）、地区（Region）、分区（Division）、年龄（patient_age）、性别（patient_gender）、BMI、乳腺癌诊断代码和描述、转移性癌症诊断代码、首次新型治疗方案、首次新型治疗方案类型、人口统计学信息（年龄中位数、10岁以下、10-19岁、20多岁、30多岁、40多岁、50多岁、60多岁、70多岁、80岁以上人口比例、男性比例、女性比例、婚姻状况、家庭规模、家庭双收入情况、家庭收入中位数、不同收入水平的家庭比例）等。
数据格式：CSV格式，包含test.csv, solution_template.csv, train.csv三个文件，便于数据处理和分析。数据已进行脱敏处理，确保患者隐私。
该数据集适合用于乳腺癌诊断和治疗预测模型构建，以及相关流行病学研究。
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：适用于肿瘤学、流行病学等领域的学术研究，例如乳腺癌诊断预测模型、治疗方案效果评估、患者预后分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助诊断系统、个性化治疗方案推荐系统、临床试验设计等。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如资源分配、患者管理策略优化等。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的诊断和治疗过程。
此数据集特别适合用于探索影响乳腺癌诊断和治疗效果的各种因素，帮助用户构建预测模型，改进临床决策，最终提高患者的生存率和生活质量。
