科英布拉乳腺癌临床观察数据集-atom1991
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌,临床观察,预测模型,生物标志物,健康控制,数据集,医学研究
数据概述：
本数据集源自于科英布拉乳腺癌数据集的深度学习模型训练结果，特征分布与原始数据集高度相似。原始数据包括64名乳腺癌患者的临床观察记录和52名健康对照者的数据，涵盖10个定量预测变量和一个二元因变量，表示是否存在乳腺癌。
定量属性包括：
年龄（岁）：表示数据集中个体的年龄。
BMI（kg/m²）：身体质量指数，基于体重和身高计算的身体脂肪衡量指标。
葡萄糖（mg/dL）：反映血液中的葡萄糖水平，重要的代谢指标。
胰岛素（µU/mL）：表示胰岛素水平，与葡萄糖调节相关的激素。
HOMA：稳态模型评估，用于评估胰岛素抵抗和β细胞功能的方法。
瘦素（ng/mL）：表示瘦素水平，与食欲和能量平衡调节相关的激素。
脂联素（µg/mL）：反映脂联素水平，与代谢调节相关的蛋白质。
抵抗素（ng/mL）：表示抵抗素水平，与胰岛素抵抗相关的蛋白质。
MCP-1（pg/dL）：反映单核细胞趋化蛋白-1水平，与炎症相关的细胞因子。
标签：
1：健康对照者
2：乳腺癌患者
这些定量属性，包括人体测量数据和常规血液分析中收集的参数，作为潜在乳腺癌生物标志物的基础。该数据集为开发准确的预测模型提供了机会，有助于识别和理解与乳腺癌相关的因素。
数据用途概述：
该数据集适用于乳腺癌预测模型的开发、生物标志物研究、临床观察数据的分析等多种场景。研究人员可以利用此数据构建预测模型，以提高乳腺癌的早期识别能力；医学专业人员可以借助数据进行临床研究和诊断；健康管理人员可使用数据评估风险因素。
