糖尿病患者医疗记录分析数据集DiabeticPatientMedicalRecordsAnalysis-kebabdk400

数据来源：互联网公开数据

标签：糖尿病, 医疗记录, 疾病预测, 临床分析, 患者管理, 机器学习, 风险评估, 医疗保健

数据概述：该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者的医疗记录，涵盖了患者的就诊信息、诊断结果、用药情况等。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为一段时间内的患者就诊记录。地理范围：数据来源未明确标注，可推测为某个或多个医疗机构的患者数据。数据维度：数据集包括encounter_id（就诊编号）、patient_nbr（患者编号）、race（种族）、gender（性别）、age（年龄）、weight（体重）、admission_type_id（入院类型）、discharge_disposition_id（出院处置）、admission_source_id（入院来源）、time_in_hospital（住院时间）、payer_code（支付代码）、medical_specialty（医疗专科）、num_lab_procedures（化验次数）、num_procedures（手术次数）、num_medications（用药次数）、number_outpatient（门诊次数）、number_emergency（急诊次数）、number_inpatient（住院次数）、diag_1, diag_2, diag_3（诊断结果）、number_diagnoses（诊断数量）、max_glu_serum（最高血糖）、A1Cresult（糖化血红蛋白）、各类药物使用情况、change（用药变化）、diabetesMed（是否使用糖尿病药物）、readmitted（是否再次入院）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为diabetic_data.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。该数据集适合用于糖尿病相关的疾病预测、患者管理和临床分析。

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：适用于医疗健康领域的研究，如糖尿病并发症预测、住院风险评估、药物治疗效果分析等。行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，尤其是在患者管理、风险控制、医疗资源优化等方面。决策支持：支持医疗决策制定和患者个性化治疗方案的制定。教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业的教学素材，帮助学生理解医疗数据分析方法。此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的疾病发展规律，预测患者的再入院风险，评估不同治疗方案的效果，帮助用户优化医疗资源配置，提升患者健康管理水平。