肝硬化临床患者生存预测数据集CirrhosisPatientSurvivalPrediction-nasratullahshafiq
数据来源：互联网公开数据
标签：肝硬化, 生存预测, 临床数据, 医疗健康, 机器学习, 生物统计, 疾病诊断, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究的数据，记录了肝硬化患者的临床特征和生存信息，用于预测患者的生存时间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为对特定时间段内患者的横断面数据记录。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了肝硬化患者的常见临床指标。
数据维度：数据集包含多个临床变量，如患者ID、生存天数（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）、以及疾病分期（Stage）等。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括训练集（traincsv）、测试集（testcsv）和提交示例（sample_submissioncsv），方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的医疗研究或竞赛，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于肝硬化患者生存时间的预测研究和相关临床因素分析。
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、临床医学、生物统计学等领域的研究，例如肝硬化疾病的预后因素分析、生存预测模型的构建和评估。
行业应用：可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和预后评估，改进患者管理策略。
决策支持：支持医院和医疗机构的决策制定，例如优化患者治疗方案，提高医疗资源利用率。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肝硬化患者的生存规律，构建预测模型，从而改善患者的预后和生活质量。
