软组织肉瘤预测数据集SarcomaPredictionDataset-kavishreeps
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，癌症预测，数据集，机器学习，肿瘤学，病理分析，深度学习，生物信息学
数据概述： 该数据集包含来自医疗研究机构的数据，记录了软组织肉瘤（软组织恶性肿瘤）的病例信息及诊断特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的医院及研究机构，包括欧美、亚洲等地区的病例。
数据维度：数据集包括患者的年龄、性别、肿瘤大小、位置、病理分级、基因表达数据、影像学特征、治疗方式及预后情况等变量。还包括辅助诊断的临床指标和实验室检测结果。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究数据库和临床试验报告，已进行匿名化处理和标准化清洗。
该数据集适合用于肿瘤学、生物信息学及机器学习领域的研究和应用，特别是在软组织肉瘤的早期诊断、预后预测及治疗方案优化中具有重要价值。
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：适用于软组织肉瘤的病理机制研究、基因表达分析及预后预测等学术研究，如肿瘤分型、风险分层等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在癌症早期筛查、个性化治疗及临床试验设计方面。
决策支持：支持医生的临床决策和治疗方案制定，帮助优化患者的诊断和预后管理。
教育和培训：作为生物医学、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤数据分析及预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索软组织肉瘤的病理特征与预后规律，帮助用户实现准确的早期诊断和预后预测，优化癌症治疗策略，提升患者生存率和生活质量。
