医疗患者临床数据分析数据集MedicalPatientClinicalDataAnalysis-hatunalsulami
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗数据，临床分析，患者信息，诊断信息，实验室数据，时间序列分析，疾病诊断，健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者临床数据，记录了患者的就诊信息、诊断结果、实验室检测指标等，旨在支持医疗健康领域的数据分析和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间跨度，但包含就诊开始和结束时间，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确，推测为某个医疗机构或数据集，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括多个关键维度，如：PatientID（患者唯一标识），AdmissionID（就诊唯一标识），AdmissionStartDate（就诊开始时间），AdmissionEndDate（就诊结束时间），PrimaryDiagnosisCode（主要诊断代码），PrimaryDiagnosisDescription（主要诊断描述），Lab（实验室检测项目），LabValue（实验室检测值），LabUnits（检测单位），LabDateTime（检测时间），PatientGender（患者性别），PatientDateOfBirth（患者出生日期），PatientRace（患者种族），PatientMaritalStatus（患者婚姻状况），PatientLanguage（患者语言），PatientPopulationPercentageBelowPoverty（患者所在地区贫困率）。
数据格式：CSV格式，文件名为merged_df_AdmissionID1.csv，方便数据导入、分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理，确保患者隐私安全。
该数据集适合用于医学研究、临床分析、疾病预测、患者管理等领域。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，例如疾病诊断、预后预测、治疗效果评估等。
行业应用：为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，支持患者管理、风险评估、临床决策支持等。
决策支持：支持医疗机构进行数据驱动的决策，优化医疗资源配置，提升医疗服务质量。
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疾病的发生、发展规律，评估治疗效果，以及进行个性化医疗方案的制定，从而提高医疗水平，改善患者健康。
