糖尿病患者医疗记录分析数据集DiabetesPatientMedicalRecordsAnalysis-reemalfouzan
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗记录, 患者分析, 疾病预测, 临床数据, 药物治疗, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者医疗记录，记录了患者的就诊信息、诊断结果、治疗方案等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的患者医疗记录集合。
地理范围：数据来源未明确指出，但根据字段内容推测可能来源于美国或其他医疗体系相似的国家。
数据维度：数据集包括患者的就诊编号、患者编号、种族、性别、年龄、体重、入院类型、出院处置、入院来源、住院时长、支付编码、医疗专科、化验次数、手术次数、用药数量、门诊次数、急诊次数、住院次数、主要诊断、次要诊断、第三诊断、诊断数量、最高血糖值、糖化血红蛋白结果、药物使用情况（包括二甲双胍、瑞格列奈等多种药物）、用药改变情况、是否使用糖尿病药物、是否再次入院等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetic_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于糖尿病相关的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于糖尿病相关的临床研究，如疾病发展规律研究、不同治疗方案的效果对比分析、患者风险评估等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在疾病预测、个性化治疗方案制定、医疗资源优化配置等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如改进患者管理流程、优化药物处方、提升医疗服务质量。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的治疗效果、复发风险以及影响因素，帮助用户实现疾病预测、个性化治疗方案制定等目标。
