胸部X光影像与再入院预测数据集ChestX-rayImagesandReadmissionPredictionDataset-hanyangwangnb

数据来源：互联网公开数据

标签：医学影像, 胸部X光, 疾病预测, 再入院预测, 深度学习, 临床数据, 预后分析, 时间序列

数据概述：该数据集包含胸部X光影像数据及相关的临床信息，旨在用于构建再入院预测模型。主要特征如下：时间跨度：数据集涵盖了患者在医院就诊期间的临床数据，具体时间范围依赖于数据集的原始来源，但包含了入院、出院和死亡时间。地理范围：数据来源于医疗机构，地理位置信息未明确，但通常代表特定地区的医疗实践。数据维度：数据集包括X光影像的特征（以.pkl格式存储，具体特征提取方法未知）、患者的入院、出院、死亡时间、影像的DICOM ID、研究ID、影像的拍摄位置等。此外，还包括一个重要的目标变量“readmitted_within_30days”，指示患者是否在30天内再次入院。数据格式：数据集主要包含CSV格式的表格数据（train.csv, valid.csv, test.csv, sample_submission.csv）以及.pkl格式的X光影像特征文件。CSV文件提供了患者的临床信息，而.pkl文件则包含了从X光影像中提取的特征。

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：适用于医学影像分析、临床预测模型的学术研究，如基于X光影像的疾病诊断、预后预测、风险评估等。行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，尤其在医院管理、患者风险评估、个性化医疗服务方面具有应用价值。决策支持：支持医疗机构的决策制定，如优化资源分配、改善患者护理流程、提高医疗效率。教育和培训：作为医学影像分析、机器学习、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。此数据集特别适合用于探索X光影像特征与患者再入院之间的关系，构建预测模型，从而帮助医疗机构更好地管理患者，优化医疗资源配置。