医疗机构住院时长预测数据集HospitalStayDurationPredictionDataset-agarwalsourabh55
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗, 医院, 住院, 预测, 机器学习, 临床, 疾病, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的住院患者信息，记录了患者的入院情况、诊断信息以及住院时长等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的患者住院记录快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含医院代码、城市代码等信息，推测可能来源于特定地区的医疗机构。
数据维度：包括 case_id（病例ID）、Hospital_code（医院代码）、Hospital_type_code（医院类型代码）、City_Code_Hospital（医院所在城市代码）、Hospital_region_code（医院所在区域代码）、Available Extra Rooms in Hospital（医院可用额外病房数量）、Department（科室）、Ward_Type（病房类型）、Ward_Facility_Code（病房设施代码）、Bed Grade（病床等级）、patientid（患者ID）、City_Code_Patient（患者所在城市代码）、Type of Admission（入院类型）、Severity of Illness（病情严重程度）、Visitors with Patient（探视人数）、Age（年龄）、Admission_Deposit（入院押金）以及Stay（住院时长，仅在train.csv中）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv用于训练模型，test.csv用于评估模型。数据已进行结构化处理，便于分析和建模。
数据来源：数据来源于医疗机构的患者信息记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于住院时长预测、患者风险评估和医疗资源优化等研究。
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，例如住院时长预测、疾病诊断、患者风险评估等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，可用于优化资源配置、提升运营效率、改善患者服务。
决策支持：支持医疗管理部门进行决策制定，例如制定合理的住院计划、优化床位安排等。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响住院时长的因素，构建预测模型，从而改善医疗服务质量和效率。
