医院再入院率二元分类数据集HospitalReadmissionsBinaryClassificationDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，医院管理，数据集，再入院率，二分类，机器学习，临床研究，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自医院的患者再入院记录数据，记录了患者出院后是否在短期内再次入院的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的医院系统，包括北美，欧洲等地区的医疗机构。
数据维度：数据集包括患者的基本信息（如年龄，性别，疾病类型，住院时长），治疗过程（如用药情况，手术记录），出院后随访数据以及是否再入院的二元标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医疗研究数据库和医院管理系统，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的临床研究，医院管理及机器学习模型训练，特别是在再入院风险预测，医疗资源优化等方面具有重要应用价值。
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再入院率研究，疾病管理效果分析等学术研究，如再入院原因分析，干预措施效果评估等。
行业应用：可以为医院和医疗机构提供数据支持，特别是在再入院风险评估，医疗服务质量改进方面。
决策支持：支持医院管理决策和医疗政策制定，如优化治疗方案，改进出院后随访流程等。
教育和培训：作为医疗数据分析，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据的特点和分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响患者再入院的关键因素，帮助用户实现再入院风险预测和医疗资源优化，提高医疗服务质量和效率。
