乳腺癌患者医疗数据分析数据集BreastCancerPatientMedicalDataAnalysisDataset-shailaja183
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医疗数据, 患者信息, 人口统计学, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 预后预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌患者的医疗数据，记录了患者的病情、人口统计学特征、支付方式等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未明确，可能涉及多个地区或国家。
数据维度：数据集包括患者ID、种族、支付类型、所在州、邮编前三位、年龄、性别、BMI、乳腺癌诊断代码和描述、转移性癌症诊断代码、地区、部门、人口密度、年龄中位数、各年龄段人口比例（10岁以下、10-19岁、20多岁、30多岁、40多岁、50多岁、60多岁、70多岁、80岁以上）、性别比例、婚姻状况、家庭规模、双收入家庭比例、家庭收入中位数、各收入组家庭比例等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，如Enriched_testing_dataset.csv和Enriched_dataset (1).csv。
来源信息：数据来源于医疗机构或相关研究项目，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于乳腺癌患者的临床特征分析、风险因素评估、预后预测等研究。
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：适用于肿瘤学、流行病学、生物统计学等领域的研究，如乳腺癌风险因素分析、生存分析、治疗效果评估等。
行业应用：可以为医疗机构、制药公司、保险公司等提供数据支持，特别是在患者管理、药物研发、健康保险定价等方面。
决策支持：支持临床医生进行个性化治疗方案制定，辅助医疗决策。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌相关数据分析。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌患者的临床特征与预后之间的关系，帮助用户实现疾病风险预测、优化治疗方案等目标。
