威尔森病预测合成数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：威尔森病,合成数据,医学研究,机器学习,生物标志物,分类任务,数据分析
数据概述：
本数据集是一个合成数据集，旨在用于研究和开发机器学习模型以检测威尔森病，这是一种罕见的遗传性疾病。该数据集包含了用于诊断威尔森病的关键生化指标，如铜水平、肝酶、遗传标记及其他关键参数。数据结构模拟了生物标志物之间的相关性，以反映真实世界的医疗数据，并引入了缺失值以模拟医学研究中的实际挑战。
数据用途概述：
该数据集适用于分类任务、数据分析、机器学习模型训练和医学研究。研究人员可以利用此数据来训练机器学习模型，以提高威尔森病的诊断准确率；医生可以借助数据进行患者诊断辅助；医学研究人员可以利用数据探索威尔森病的诊断标志物和发病机制。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解和应用威尔森病的相关知识。
举例：
数据集中每个条目代表一名患者的详细信息，包括年龄、性别、居住地区、社会经济状况等人口统计信息，以及用于诊断威尔森病的各种生化指标，如血清铜蓝蛋白水平、血清和尿液中的铜水平、AST和ALT（肝酶，通常在肝病中升高）、总胆红素（升高表明肝问题）、白蛋白（肝功能不全时水平下降）、碱性磷酸酶和GGT（肝病时可能升高）、凝血时间（肝功能不全时可能受影响）、Kayser-Fleischer环（威尔森病的特征体征）、神经系统和精神症状（威尔森病可影响中枢神经系统的重要迹象）、家族病史（近亲中该病的存在情况）以及遗传标记，如ATP7B基因突变（威尔森病的主要标志）。
