医疗患者生存延迟预测数据集_Medical_Patient_Survival_Delay_Prediction_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 患者生存, 延迟预测, 数据分析, 预测模型, 生存分析, 时间序列, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者数据，记录了患者的生存情况以及可能影响生存时间的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，主要集中在2018年。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析不同患者群体的生存差异。
数据维度：数据集包括患者的临床信息、治疗信息以及生存时间等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为data_survival_delay_2018-2.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗机构，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于生存分析、风险预测和患者预后研究。
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，如探索影响患者生存时间的因素、评估治疗方案的有效性等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在患者风险评估、资源分配和临床决策支持方面。
决策支持：支持医院管理和医疗政策制定，优化医疗资源配置，提高患者生存率。
教育和培训：作为医学统计学、生物统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响患者生存延迟的关键因素，并构建预测模型，从而实现对患者预后的有效评估。
