药物相互作用与不良反应预测数据集DrugInteractionandAdverseEffectsPredictionDataset-hoangtranba
数据来源：互联网公开数据
标签：药物相互作用, 不良反应, 药物基因组学, 药理学, 文本分析, 机器学习, 药物研发, 生物信息学
数据概述：
该数据集包含药物相互作用信息，记录了药物间相互作用类型及其相关的不良反应。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态药物相互作用信息集合。
地理范围：数据来源于全球范围内的药物研究与临床试验，不限定特定地区。
数据维度：数据集的核心数据项包括Drug1（药物1）、Interaction（相互作用类型）、Drug2（药物2）和Adverse Effects（不良反应）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、devcsv、testcsv三个文件，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的药物数据库和文献，已进行结构化处理。
该数据集适合用于药物相互作用预测、不良反应分析和药物研发等领域。
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：适用于药物基因组学、药理学等领域的研究，如预测药物相互作用、分析不良反应发生机制等。
行业应用：为医药行业提供数据支持，尤其在药物研发、药物安全评估和临床试验设计方面具有重要价值。
决策支持：支持药物警戒系统的构建，帮助优化药物处方和用药指导，降低用药风险。
教育和培训：作为药学、生物信息学等相关专业的教学资源，帮助学生和研究人员深入理解药物相互作用与不良反应的复杂关系。
此数据集特别适合用于探索药物相互作用与不良反应之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升药物治疗的安全性与有效性。
