乳腺癌诊断数据集2023年-icekung
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，诊断，医学，数据集，肿瘤学，机器学习，疾病预测，健康
数据概述： 该数据集包含来自多个医疗机构的乳腺癌诊断数据，记录了患者的肿瘤特征和诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年。
地理范围：数据覆盖了多个地区的医疗机构，具体来源未公开。
数据维度：数据集包括肿瘤的各种特征，如半径，纹理，周长，面积，平滑度，紧凑度，凹陷度，凹点数，对称性等，以及诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，机器学习和数据挖掘等领域，特别是在乳腺癌诊断，预后预测和疾病风险评估等方面具有重要价值。
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：适用于乳腺癌诊断，肿瘤特征分析，疾病风险预测等医学研究，如肿瘤特征与诊断结果之间的关系分析。
行业应用：可以为医疗机构，肿瘤学研究机构提供数据支持，特别是在乳腺癌的早期诊断，个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断和治疗决策，帮助患者了解病情和预后。
教育和培训：作为医学，生物信息学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期诊断，风险评估和预后预测等目标，为医疗健康领域提供数据支持。
