2022年女性与少数族裔乳腺癌诊断数据集WIDSDatathon2022BreastCancerDiagnosisDataset-lonnieqin
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医学诊断，数据集，机器学习，癌症研究，健康医疗，女性健康，少数族裔
数据概述： 该数据集由2022年WIDS（女性与数据科学）数据分析竞赛提供，主要记录了与乳腺癌诊断相关的临床数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构，不涉及具体地理区域，主要为临床研究数据。
数据维度：数据集包括患者的基本信息，临床特征，医学影像数据，诊断结果等变量。还包括用于诊断的多种医学指标和预测模型输出。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于WIDS Datathon 2022竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学诊断，癌症研究及机器学习等领域，特别是在乳腺癌的早期诊断，风险评估及个性化治疗方案制定中具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌的早期诊断，风险评估及治疗效果预测等医学研究，如不同族裔患者的诊断差异，新型诊断模型的开发等。
行业应用：可以为医疗机构和制药企业提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查，治疗方案优化及药物研发方面。
决策支持：支持乳腺癌的早期诊断和个性化治疗，帮助医生制定更精准的诊疗方案。
教育和培训：作为医学，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乳腺癌的诊断方法，医学数据分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌的诊断规律与趋势，帮助用户实现早期诊断，风险评估及个性化治疗方案的制定，促进乳腺癌防治技术的进步。
