肿瘤患者生存分析临床数据数据集CancerPatientSurvivalAnalysisClinicalData-hmayozr
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤学, 生存分析, 临床数据, 基因表达, 预后预测, 癌症研究, 数据挖掘, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含来自肿瘤患者的临床与生存信息，旨在用于肿瘤预后分析和相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常用于静态分析。
地理范围：数据来源未明确，可推测为全球范围内的肿瘤患者数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
PATIENTID：患者唯一标识符。
SURVIVAL_STATUS：生存状态（1代表存活，0代表死亡）。
SEX：患者性别。
RACE：患者种族。
WHO_GRADING：世界卫生组织（WHO）分级，用于评估肿瘤的恶性程度。
CANCER_TYPE：肿瘤类型。
数据格式：数据集主要由CSV和TSV格式文件组成，包括：
sc1_Phase1_GE_Outcome - sc1_Phase1_GE_Outcome.csv：包含患者ID和生存状态信息。
sc1_Phase1_GE_Phenotype - sc1_Phase1_GE_Phenotype.csv：包含患者的临床表型信息，如性别、种族、肿瘤分级和肿瘤类型等。
sc1_Phase1_GE_FeatureMatrix (1).tsv：包含基因表达数据（未提供具体字段信息）。
数据来源于公共数据库或研究项目，数据已进行标准化处理，便于后续分析。该数据集适合用于肿瘤学、生物信息学和临床医学领域的研究。
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：适用于肿瘤预后预测、生存分析模型构建、肿瘤分子分型等研究，以及探索临床特征与生存之间的关系。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肿瘤诊断、治疗方案优化和个性化医疗方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估，辅助制定治疗方案，提高患者生存率。
教育和培训：作为生物信息学、医学统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握生存分析方法和临床数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索肿瘤患者的生存规律，评估不同临床因素对生存的影响，从而改进临床实践，提升患者管理水平。
