糖尿病预测与抗生素耐药性关系研究数据集DiabetesPredictionandAntibioticResistanceDataset-amrbasuoniy
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病，抗生素耐药性，医学研究，数据集，机器学习，公共卫生，流行病学，临床预测
数据概述： 该数据集汇集了与糖尿病预测及抗生素耐药性相关的医学数据，记录了患者临床特征，生化指标及用药情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖多个国家的医疗机构，包括欧洲，北美及亚洲部分地区。
数据维度：数据集包括患者基本信息（年龄，性别），诊断指标（血糖水平，糖化血红蛋白），用药记录（抗生素种类，使用频率），耐药性检测结果（抗生素敏感性）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于医院临床记录和公共卫生研究项目，已进行匿名化处理和标准化清洗。
该数据集适合用于糖尿病早期预测，抗生素耐药性机制研究及公共卫生政策制定等领域，尤其在机器学习模型构建和临床决策支持方面具有重要价值。
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：适用于糖尿病发病风险因素分析，抗生素耐药性影响因素研究，如药物使用与糖尿病并发症的关系探讨。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在糖尿病筛查，耐药性监测及抗生素合理使用指导方面。
决策支持：支持医疗机构制定个性化治疗方案和公共卫生部门优化抗生素管理策略。
教育和培训：作为医学，公共卫生及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析和疾病预测模型。
此数据集特别适合用于探索糖尿病与抗生素耐药性之间的潜在关联，帮助用户实现精准医学预测，优化治疗方案，为慢性病管理和耐药性防控提供数据支持。
