糖尿病患者医疗记录分析数据集DiabetesPatientsMedicalRecordsAnalysis-abdulahadscaler
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗记录, 疾病诊断, 药物治疗, 患者分析, 机器学习, 医疗健康, 预后预测
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、用药情况以及复诊情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为一段时间内的患者就诊记录集合。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容反映了医疗实践中的一般情况。
数据维度：数据集包括患者的就诊编号（encounter_id）、患者编号（patient_nbr）、种族（race）、性别（gender）、年龄（age）、体重（weight）、入院类型（admission_type_id）、出院处置（discharge_disposition_id）、入院来源（admission_source_id）、住院时长（time_in_hospital）、支付代码（payer_code）、专科（medical_specialty）、实验室检查次数（num_lab_procedures）、手术次数（num_procedures）、用药数量（num_medications）、门诊次数（number_outpatient）、急诊次数（number_emergency）、住院次数（number_inpatient）、主要诊断（diag_1）、次要诊断（diag_2）、第三诊断（diag_3）、诊断数量（number_diagnoses）、最高血糖值（max_glu_serum）、糖化血红蛋白结果（A1Cresult）、各种药物使用情况（metformin, repaglinide, 等）、是否改变药物（change）、是否使用糖尿病药物（diabetesMed）以及是否再入院（readmitted）等。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetic_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，已进行匿名化处理，以保护患者隐私。该数据集适合用于疾病诊断、预后预测和医疗资源优化等方面的研究。
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：适用于医学研究和公共卫生领域的学术研究，如糖尿病并发症预测、药物疗效评估、患者预后分析等。
行业应用：可以为医疗机构、制药公司和健康管理平台提供数据支持，特别是在患者管理、疾病风险评估、个性化治疗方案推荐等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，优化医疗资源配置，提升患者护理质量。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学辅助材料，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诊疗规律，评估不同治疗方案的有效性，并预测患者的再入院风险，从而优化医疗决策，改善患者预后。
