糖尿病患者医疗记录分析数据集DiabetesPatientMedicalRecordsAnalysis-sreecherukuri
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗记录, 患者分析, 疾病诊断, 临床数据, 预测模型, 数据挖掘, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自Sreecherukuri医院的糖尿病患者医疗记录，记录了患者的临床特征、治疗方案和就诊结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医疗记录数据集使用。
地理范围：数据来源于Sreecherukuri医院，地域信息待补充。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖患者基本信息、病史、诊断信息、实验室检查结果、用药情况、以及再入院情况。字段包括：row_id、patient_nbr、race（种族）、gender（性别）、age（年龄）、weight（体重）、admission_type_id（入院类型）、discharge_disposition_id（出院处置）、admission_source_id（入院来源）、time_in_hospital（住院时间）、payer_code（付款代码）、medical_specialty（医疗专科）、num_lab_procedures（化验次数）、num_procedures（操作次数）、num_medications（用药数量）、number_outpatient（门诊次数）、number_emergency（急诊次数）、number_inpatient（住院次数）、diag_1、diag_2、diag_3（诊断代码）、number_diagnoses（诊断数量）、max_glu_serum（最高血糖）、A1Cresult（糖化血红蛋白）、多种药物使用情况（如metformin、repaglinide等）、change（用药变化）、diabetesMed（糖尿病药物）、readmitted（再入院）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析与建模。
该数据集适合用于糖尿病患者的诊断、治疗方案分析、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：适用于糖尿病临床研究，如疾病风险因素分析、治疗方案效果评估、患者预后预测等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，用于改进患者管理、优化医疗资源配置、提升医疗服务质量。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如制定个性化治疗方案、优化患者入院和出院流程、预测患者再入院风险。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入了解糖尿病患者的临床特征和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的临床特征与预后之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化治疗方案、改善患者健康水平。
