肝病患者生存预测数据集LiverDiseasePatientSurvivalPrediction-mohammedabdullah28
数据来源：互联网公开数据
标签：肝病, 生存分析, 预后预测, 临床数据, 机器学习, 医疗健康, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自医疗记录的肝病患者相关信息，记录了患者的临床特征与生存状态，用于预测肝病患者的生存时间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一次性临床试验或观察性研究的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据集包含了肝病患者的临床数据，具有普遍的参考价值。
数据维度：数据集包含多个临床变量，如：
id：患者唯一标识符；
N_Days：患者生存天数；
Drug：治疗药物；
Age：患者年龄；
Sex：患者性别；
Ascites：腹水情况；
Hepatomegaly：肝肿大情况；
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：肝病分期；
Status：生存状态（D-死亡，C-删失，即未观察到死亡，即生存时间大于观察时间）。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的医疗数据集，已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于肝病患者生存时间预测、预后分析和风险评估。
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，特别是肝病相关的生存分析研究，如影响生存期的关键因素分析、不同治疗方案的疗效比较等。
行业应用：可为医疗机构提供数据支持，用于构建肝病患者的生存预测模型，辅助医生进行临床决策和风险评估。
决策支持：支持医疗机构的资源分配和患者管理，例如优化治疗方案、评估治疗效果等。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解生存分析方法和临床数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响肝病患者生存期的各种因素，并建立预测模型，以提高临床决策的准确性和患者管理水平。
