乳腺癌预后分析数据集BreastCancerPrognosisAnalysisDataset-simonepusceddu
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，预后分析，生存分析，临床数据，医学研究，肿瘤学，机器学习，多变量分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌患者临床数据，记录了患者的诊断、治疗方案及预后信息，用于预测患者生存情况和分析影响预后的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为患者就诊及后续随访数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种临床指标，具有一定的普适性。
数据维度：包括患者的年龄、性别、诊断年份、肿瘤类型、肿瘤分期、淋巴结状态、激素受体状态、治疗方案（手术、化疗、放疗、内分泌治疗）以及生存结局等多个关键临床变量。
数据格式：CSV格式，包含 train_dataset.csv, test_dataset.csv 和 complete_dataset.csv 三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗机构的临床记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于乳腺癌预后预测、生存分析以及探索影响预后的关键因素。
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、流行病学和生物统计学领域的学术研究，例如乳腺癌预后模型构建、影响生存因素分析、不同治疗方案的疗效比较等。
行业应用：可以为医疗机构、制药企业和保险公司提供数据支持，用于风险评估、临床决策支持、药物研发和个性化医疗方案制定。
决策支持：支持临床医生在制定治疗方案时，结合患者的个体特征，进行更精准的预后评估，从而优化治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的临床特征、预后影响因素和数据分析方法。
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，辅助临床决策，提高患者生存率。
