医疗健康患者住院信息分析数据集HealthcarePatientHospitalizationInformationAnalysis-mangabatree423
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 住院分析, 疾病诊断, 患者信息, 数据挖掘, 临床分析, 机器学习, 医疗保险
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者住院信息，记录了患者的住院情况、诊断结果、治疗方案和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一份静态的患者住院信息集合。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含种族、性别等患者个体属性，反映了医疗服务的多元化。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如patientID（患者ID）、race（种族）、gender（性别）、age（年龄）、admission_type（入院类型）、discharge_disposition（出院处置）、admission_source（入院来源）、time_in_hospital（住院时长）、payer_code（医保编码）、medical_specialty（医疗专科）、num_lab_procedures（化验次数）、num_procedures（手术次数）、num_medications（用药次数）、number_outpatient（门诊次数）、number_emergency（急诊次数）、number_inpatient（住院次数）、diagnosis（诊断结果）、number_diagnoses（诊断数量）、max_glu_serum（血糖值）、A1Cresult（糖化血红蛋白结果），以及多种降糖药物的使用情况（如metformin、repaglinide等）和diabetesMed（是否使用糖尿病药物）等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件hm-7-Testcsv和hm7-Traincsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的临床分析、疾病预测、住院时长预测、用药分析以及患者风险评估等研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如疾病风险预测、住院时间分析、药物治疗效果评估等。
行业应用：为医疗机构、保险公司和医药企业提供数据支持，例如用于优化医疗资源配置、改进患者管理、制定个性化治疗方案等。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如评估医疗服务质量、优化患者护理流程、预测医疗费用等。
教育和培训：作为医疗健康、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，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患者住院情况与各种因素之间的关系，从而帮助用户优化医疗资源分配，改善患者护理质量，并提升医疗决策的科学性。
