机器学习与医疗健康专利数据分析数据集-2023-karnikakapoor
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,医疗健康,专利数据,NLP,技术分析,技术创新,数据挖掘
数据概述：
本数据集是一份全面的专利记录集合，涵盖了机器学习与医疗健康创新领域的专利。数据集通过在Google Patents上使用“Machine Learning and Healthcare”这一查询词进行筛选，收录了在医疗影像、诊断工具、人工智能驱动的治疗建议等多个领域内授予的专利。
该数据集旨在通过自然语言处理（NLP）、技术分析和人工智能应用等方法提取有价值的信息。其结构化的格式为分析专利趋势、进行专利性检查以及探索医疗健康领域的创新提供了坚实的基础。
数据集组成
数据集包含详细的专利信息，按照核心字段进行了结构化，适合多种分析用途。以下是核心字段：
- 专利ID：每个专利的唯一标识符。
- 标题：专利创新或范围的简要概述。
- 权利人：拥有专利的组织或个人。
- 优先权日期：建立专利新颖性的首次申请日期。
- 公开日期：专利被官方公开的日期。
- 摘要：描述专利核心创新的高层次概述。
- 权利要求：定义专利范围和技术独特性的详细说明。
- 说明：关于专利技术及功能方面的全面见解。
- 结果链接：指向Google Patents上该专利记录的直接URL。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括专利趋势分析、专利性检查、技术发展研究、医疗健康领域的技术创新探索等。研究人员可以利用此数据集进行NLP分析，发现技术创新模式；法律专业人士可以基于数据进行专利申请和专利侵权分析；学术机构和企业可以使用该数据集进行技术评估和市场研究。此外，该数据集也是教育和培训的有效资源，帮助学生和专业人士了解机器学习在医疗健康领域的应用和发展趋势。
