肝病患者临床时间序列分析数据集LiverDiseasePatientClinicalTimeSeriesAnalysis-barryboster
数据来源：互联网公开数据
标签：肝病, 时间序列分析, 临床数据, 生物医学, 疾病预测, 数据建模, 医疗健康, 患者分析
数据概述：
该数据集包含肝病患者的临床时间序列数据，记录了患者的各项生理指标，用于疾病诊断和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含了患者的随访天数（N_Days），反映了疾病发展的时间进程。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了不同患者的临床信息。
数据维度：数据集包括患者的ID（id）、随访天数（N_Days）、用药情况（Drug）、年龄（Age）、性别（Sex）、腹水（Ascites）、肝肿大（Hepatomegaly）、蜘蛛痣（Spiders）、水肿（Edema）、胆红素（Bilirubin）、胆固醇（Cholesterol）、白蛋白（Albumin）、铜（Copper）、碱性磷酸酶（Alk_Phos）、谷草转氨酶（SGOT）、甘油三酯（Tryglicerides）、血小板（Platelets）、凝血酶原时间（Prothrombin）和疾病分期（Stage）等多个指标。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为train.csv和test.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于生物医学研究、疾病预测和时间序列分析。
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：适用于肝病研究、疾病进展分析、临床指标预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助医生进行疾病诊断、预测患者病情发展趋势。
决策支持：支持医疗机构在患者管理、治疗方案优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解疾病发展规律。
此数据集特别适合用于探索肝病患者生理指标随时间变化的规律，提升疾病预测的准确性，并为个性化医疗提供数据支持。
