糖尿病患者再入院预测数据集-hotsonhonet
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗，糖尿病，再入院，预测，机器学习，健康管理，患者数据，临床分析
数据概述： 该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者数据，记录了患者的临床信息和再入院情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间内的患者就诊记录。
地理范围：数据覆盖了特定医疗机构或地区的患者群体。
数据维度：数据集包括患者的人口统计学信息（如年龄，性别，种族），病史，实验室检测结果，用药信息，住院时长，诊断编码，以及再入院相关的指标。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗机构的电子病历系统，并已进行脱敏处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究和应用，特别是在糖尿病患者再入院风险预测，疾病管理，医疗资源优化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：适用于糖尿病患者再入院风险预测，疾病进展分析，治疗效果评估等研究，如预测患者再次住院的可能性，分析影响再入院的关键因素等。
行业应用：可以为医院，医疗机构提供数据支持，特别是在患者管理，住院流程优化，医疗资源配置等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，帮助医护人员更好地管理糖尿病患者，降低再入院率，改善患者预后。
教育和培训：作为医学，数据科学及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管理，风险预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者再入院的影响因素，帮助用户实现风险预测，患者分层和个性化治疗方案制定等目标，为糖尿病管理和医疗健康领域提供数据支持。
