糖尿病患者医疗记录分析数据集DiabetesPatientMedicalRecordsAnalysis-prathyusha158m
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗记录, 疾病诊断, 患者分析, 数据挖掘, 临床研究, 健康管理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者医疗记录，记录了患者的临床特征、诊断结果、用药情况和再入院信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常视为一段时间内收集的患者记录。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但可用于分析不同患者群体的医疗情况。
数据维度：包括患者的就诊编号（encounter_id）、患者编号（patient_nbr）、种族（race）、性别（gender）、年龄（age）、体重（weight）、入院类型（admission_type_id）、出院处置（discharge_disposition_id）、入院来源（admission_source_id）、住院时长（time_in_hospital）、付款代码（payer_code）、医疗专科（medical_specialty）、化验次数（num_lab_procedures）、手术次数（num_procedures）、用药数量（num_medications）、门诊次数（number_outpatient）、急诊次数（number_emergency）、住院次数（number_inpatient）、诊断结果（diag_1, diag_2, diag_3）、诊断数量（number_diagnoses）、血糖水平（max_glu_serum）、糖化血红蛋白（A1Cresult）、多种药物的使用情况（如metformin, repaglinide等）、用药变化（change）、是否使用糖尿病药物（diabetesMed）以及再入院情况（readmitted）等。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetic_datacsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于糖尿病相关的临床研究、疾病预测和健康管理等领域。
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：适用于糖尿病相关的医学研究，如疾病诊断、治疗方案分析、并发症预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化治疗方案制定和医疗资源优化配置等方面。
决策支持：支持医疗机构和卫生部门的决策制定，优化患者管理流程，提高医疗服务质量。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病患者的医疗记录。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的临床特征与疾病发展、治疗效果之间的关系，帮助用户实现疾病预测、个性化医疗方案制定等目标。
