乳腺癌患者治疗预后预测数据集BreastCancerPatientTreatmentPrognosisPrediction-rahelwg
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 预后预测, 医疗健康, 机器学习, 临床数据, 患者特征, 环境因素, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究机构或临床试验的乳腺癌患者相关数据，旨在用于预测患者的治疗预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但推测为一段时间内收集的患者信息快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含美国各州（patient_state）的患者数据。
数据维度：数据集包含患者的临床特征、人口统计学信息、生活方式因素、环境暴露以及诊断和治疗信息，具体包括：患者基本信息（如年龄、性别、种族），保险类型（payer_type），肿瘤诊断信息（诊断代码、描述），转移性癌症信息，首次治疗方案，以及患者所在地区的社会经济和环境因素（如人口、收入、教育程度、空气质量等）。
数据格式：CSV格式，包含training.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，可能来自公开的医疗数据库或研究项目，具体来源信息未在数据集中直接体现。
该数据集适合用于构建预测模型，评估不同因素对乳腺癌患者预后的影响，以及进行临床决策支持。
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：适用于医学研究和生物统计学研究，例如探索影响乳腺癌患者生存率、复发率等预后指标的关键因素。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如开发预测模型，辅助医生进行个性化治疗方案的制定，优化患者管理流程。
决策支持：支持医疗机构和保险公司进行风险评估，优化资源分配，改进医疗服务质量。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习、临床预测模型等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解实际医疗数据分析流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乳腺癌患者的治疗效果，优化治疗方案，提高患者生存率和生活质量。
