血液病患者移植后生存预测数据集HematopoieticStemCellTransplantationSurvivalPredictionDataset-hassanali009945
数据来源：互联网公开数据
标签：血液病, 移植, 生存预测, 机器学习, 医疗健康, 临床数据, 生存分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自血液病患者接受造血干细胞移植（HSCT）后的临床数据，记录了影响患者生存的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可推测为一段时间内的临床随访数据。
地理范围：数据来源未明确，但可能涵盖多个医疗机构的患者数据。
数据维度：数据集包含多个临床变量，如ID、dri_score、psych_disturb、cyto_score、diabetes、hla_match_c_high、hla_high_res_8、tbi_status、arrhythmia、hla_low_res_6、graft_type、vent_hist、renal_issue、pulm_severe、prim_disease_hct、hla_high_res_6、cmv_status、hla_high_res_1等，以及表示患者生存状态的指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个字段，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗研究或临床数据库，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于生存分析、风险预测、临床决策支持等领域的研究。
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：适用于血液病、移植医学、生物统计学等领域的学术研究，如评估影响HSCT患者生存的关键因素、构建生存预测模型等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在临床风险评估、个性化治疗方案制定、医疗资源分配等方面。
决策支持：支持临床医生进行患者风险评估，辅助制定个体化治疗方案，改善患者预后。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的案例分析素材，帮助学生理解临床数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索影响HSCT患者生存的关键因素，构建预测模型，从而改善患者的治疗效果和生存率。
