肝病患者临床数据分析数据集LiverDiseasePatientClinicalDataAnalysis-mustafasepen
数据来源：互联网公开数据
标签：肝病, 临床数据, 生物医学, 疾病预测, 数据分析, 机器学习, 医疗健康, 生存分析
数据概述：
该数据集包含来自Mustafa Sepen的数据，记录了肝病患者的临床信息，用于分析疾病发展与预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，但包含患者的随访天数(N_Days)，可用于分析疾病进程。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了患者的临床指标。
数据维度：数据集包含多个临床变量，如患者ID、随访天数、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)以及疾病分期(Stage)。
数据格式：CSV格式，包含训练集(train.csv)、测试集(test.csv)和提交样本(sample_submission.csv)，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源为Mustafa Sepen的公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肝病相关的临床分析、疾病预测和生存分析。
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：适用于生物医学和临床医学领域的学术研究，如肝病风险因素分析、疾病进展预测、生存分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病诊断、预后评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医院和医疗机构的临床决策，提升患者管理水平和医疗资源配置效率。
教育和培训：作为生物医学、数据科学和机器学习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诊断和预测模型。
此数据集特别适合用于探索肝病患者临床指标与疾病严重程度之间的关系，帮助用户实现疾病风险评估、预后预测和个性化治疗方案的优化。
