美国患者数据集USPatientFoldsDataset-lhagiimn
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，患者数据，数据集，临床研究，数据分析，机器学习，生物统计，公共卫生
数据概述： 该数据集包含来自美国医疗机构的患者信息，记录了患者的临床数据，诊断结果和治疗记录等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国多个州的医疗机构，包括医院，诊所和研究中心。
数据维度：数据集包括患者的个人基本信息（如年龄，性别，种族），病史，诊断结果，治疗方案，用药记录，检查结果，住院时长等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于美国公共卫生部门的公开医疗记录，并已进行去标识化和标准化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的临床研究，疾病预测，治疗方案优化等应用，尤其在机器学习模型训练，生物统计分析和公共卫生研究方面具有重要价值。
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：适用于疾病诊断，治疗方案效果评估，流行病学调查等研究，如慢性病管理，传染病监测等。
行业应用：可以为医疗健康机构提供数据支持，特别是在临床决策支持，个性化治疗和公共卫生政策制定方面。
决策支持：支持医疗资源的合理分配，疾病预防策略的制定和医疗质量的持续改进。
教育和培训：作为医学，公共卫生和生物统计课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析，疾病预测和治疗方案优化等技术。
此数据集特别适合用于探索患者数据与疾病发展的关系，帮助用户实现精准医疗，疾病预测和治疗方案优化，提高医疗健康服务的质量和效率。
