糖尿病患者医疗数据分析数据集DiabetesPatientHealthcareDataAnalysis-mohith2409
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗, 疾病预测, 药物使用, readmission, 数据分析, 机器学习, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者的医疗记录，旨在用于疾病管理和预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的患者临床信息。
地理范围：数据未标注具体地理位置，但通常代表医疗机构的患者群体。
数据维度：数据集主要包含患者的就诊信息、实验室检查结果、用药情况和再入院情况等。具体字段包括encounter_id（就诊编号）、max_glu_serum（最高血糖水平）、A1Cresult（糖化血红蛋白结果）、metformin（二甲双胍）、repaglinide（瑞格列奈）等多种药物使用情况，以及change（用药变化）、diabetesMed（是否使用糖尿病药物）和readmitted（再入院情况）等。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetic_data.csv，方便数据分析和建模。数据还包含其他Excel格式的文件，可能包含患者详细信息，诊断信息等，但未在数据集说明中详细展开。
来源信息：数据来源于医疗机构的患者病历，经过脱敏处理，确保患者隐私。
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、流行病学研究，以及疾病预测和风险评估等方面的学术研究，如糖尿病并发症预测、药物治疗效果分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在医院管理、患者管理、临床决策支持系统（CDSS）等方面。
决策支持：支持医疗机构制定针对糖尿病患者的个性化治疗方案，以及优化医疗资源配置。
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教学案例，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临床特征与疾病发展之间的关系，以及评估不同治疗方案的效果，从而优化患者的医疗管理和改善预后。
