医疗readmission预测数据集MedicalReadmissionPredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保健, 疾病再入院, 预测模型, 机器学习, 患者数据, 风险评估, 数据分析, 医疗统计
数据概述：
该数据集包含患者的医疗记录，用于预测患者在出院后是否会再次入院。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间范围，通常用于静态分析或构建预测模型。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可用于构建通用的医疗再入院预测模型。
数据维度：数据集包含多种患者信息，包括年龄、住院时长、实验室检查次数、手术次数、用药数量、门诊次数、急诊次数、住院次数、诊断信息（diag_1, diag_2, diag_3）、诊断数量、种族（Africarican, Asian, Caucasian, Hispanic, Other）、性别（Female, Male, Unknown/Invalid）、入院类型（admission_type_id_1-8）和出院处置方式（discharge_disposition_id_1-15）等。
数据格式：CSV格式，文件名为readmissions-proper-onehot-with-numerical-retained.csv，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于医疗健康领域的研究或公开数据集，经过处理后保留了数值型特征和one-hot编码的类别型特征。
该数据集适合用于医疗再入院风险预测、患者护理优化和医疗资源管理等方面的研究。
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学术研究，例如预测模型构建、风险因素分析、患者群体分析等。
行业应用：为医院、医疗机构和保险公司提供数据支持，帮助他们识别高风险患者、优化资源分配和改善患者护理。
决策支持：支持医疗机构制定更有效的出院计划、个性化治疗方案和风险管理策略。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习和预测建模课程的辅助材料，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影响患者再入院的关键因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对再入院率的影响，从而优化医疗服务和改善患者预后。
