肝病患者临床数据预测数据集LiverDiseasePatientClinicalDataPrediction-kusumavardhan
数据来源：互联网公开数据
标签：肝病, 临床预测, 生存分析, 药物治疗, 疾病诊断, 机器学习, 医疗健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含肝病患者的临床数据，旨在用于预测患者的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，通常被视为静态临床数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的肝病研究。
数据维度：数据集包括多个临床指标，如N_Days（随访天数）、Drug（药物）、Age（年龄）、Sex（性别）、Ascites（腹水）、Hepatomegaly（肝肿大）、Spiders（蜘蛛痣）、Edema（水肿）、Bilirubin（胆红素）、Cholesterol（胆固醇）、Albumin（白蛋白）、Copper（铜）、Alk_Phos（碱性磷酸酶）、SGOT（谷草转氨酶）、Tryglicerides（甘油三酯）、Platelets（血小板）、Prothrombin（凝血酶原）、Stage（病理分期）以及Status（生存状态）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，已进行清洗和预处理，适合直接用于分析。
该数据集适合用于肝病相关的临床预测、生存分析、疾病诊断及预后评估研究。
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：适用于医学研究、生物统计学、公共卫生等领域的学术研究，如肝病风险因素分析、生存预测模型构建等。
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、患者管理、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究机构进行临床决策，优化患者管理和治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解临床数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响肝病患者生存期的关键因素，构建预测模型，并提升临床决策的准确性。
