乳腺癌生存预测数据集BreastCancerSurvivalPredictionDataset-hazemmohamed2810
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生存分析, 医疗数据, 预后预测, 肿瘤学, 临床研究, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌患者的临床信息，记录了患者的诊断、治疗以及生存情况，用于分析影响乳腺癌患者生存期的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的患者群体。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种族患者信息，可能来自多个医疗中心。
数据维度：数据集包括年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期、淋巴结转移情况、肿瘤大小、激素受体状态、肿瘤分化程度、分级、治疗方案等多个临床特征，以及生存月数和生存状态（存活或死亡）等结果变量。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast_Cancer.csv，便于数据分析和统计建模。
数据来源：数据可能来源于医疗机构的临床数据库或公开的学术研究。数据已进行标准化和清洗，以确保数据质量。
该数据集适合用于乳腺癌患者生存分析、预后预测模型构建和临床因素分析。
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：适用于肿瘤学、生物统计学和临床医学等领域的研究，如探索影响乳腺癌患者生存期的临床因素、构建生存预测模型、评估不同治疗方案的疗效。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在患者风险评估、个性化治疗方案制定和临床决策支持方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估、制定治疗方案，并为患者提供更精准的预后信息。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的临床特征、生存模式和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌患者的生存规律，构建预测模型，评估不同治疗方案的有效性，从而改善患者的预后。
