永久新生儿糖尿病预测医学研究数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：永久新生儿糖尿病,预测模型,医学研究,罕见病,数据科学,机器学习,临床诊断
数据概述：
本数据集基于真实世界医疗数据和前沿研究，构建了一个用于永久新生儿糖尿病（PNDM）预测的模拟数据集。数据集包含1980年至2023年的相关记录，覆盖了全球范围内的病例。数据集包含六个关键特征：年龄、糖化血红蛋白（HbA1c）水平、遗传信息、家族病史、临床表现和实验室数据。这些特征经过精心设计，旨在帮助研究人员和医疗专业人士更好地理解和预测PNDM的发生。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景。研究人员可以利用此数据集进行机器学习模型的开发和验证，探索PNDM的预测模型；医疗专业人士可以通过分析数据，提升对PNDM的早期诊断能力；医疗机构可以利用数据集优化资源配置，改善患儿的治疗效果；学术机构和教育培训项目可以将数据集用于教学，帮助学生掌握罕见病数据分析的方法和技巧。此外，数据集还能支持跨学科研究，促进医学与数据科学的深度融合。
数据集特点：
本数据集在构建过程中考虑了真实医疗数据的复杂性，模拟了数据预处理中的多种挑战，包括缺失值处理、异常值检测、类别不平衡问题以及数据标准化和归一化等。数据集还提供了经过初步处理的版本，方便用户直接用于建模和分析。
适用人群：
本数据集适用于医学研究人员、数据科学家、医疗专业人士、学术机构和教育培训项目。无论是希望探索PNDM预测模型的研究者，还是希望提升临床诊断能力的医生，都能从本数据集中获得有价值的支持。
