医疗健康住院患者数据分析数据集HealthcareHospitalPatientDataAnalysis-vinayaksonawane
数据来源:互联网公开数据
标签:医疗健康, 住院患者, 数据分析, 临床分析, 医院管理, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘
数据概述:
该数据集包含来自医疗机构的住院患者数据,记录了患者的住院信息、治疗过程及相关特征。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间范围,通常可被视为静态数据集使用。
地理范围:数据来源未明确,但可用于分析不同医院和医疗环境下的患者特征。
数据维度:数据集包含多个关键字段,如case_id(病例编号)、Hospital_code(医院代码)、Hospital_type_code(医院类型代码)、City_Code_Hospital(医院所在城市代码)、Department(科室)、Ward_Type(病房类型)、Age(年龄)、Severity of Illness(病情严重程度)、Admission_Deposit(入院押金)和Stay(住院时长)等,涵盖了患者的入院、诊断、治疗和住院期间的关键信息。
数据格式:提供多种数据格式,包括CSV、JSON和XLSX,方便数据分析和处理。其中,sample-synthetic-healthcare (2).csv为CSV格式,包含了结构化的患者信息。
来源信息:数据来源于开放数据集或模拟数据,用于医疗健康领域的研究和应用。
该数据集适合用于患者特征分析、住院时长预测、疾病风险评估和医院资源管理等。
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研究,如患者行为分析、疾病传播模式研究、医疗资源利用效率分析等。
行业应用:可以为医院管理、医疗保险、健康管理等行业提供数据支持,尤其在患者风险评估、住院流程优化、医疗资源分配等方面具有重要价值。
决策支持:支持医院管理人员进行决策制定,例如优化病床分配、改进患者护理流程、评估医疗服务质量等。
教育和培训:作为医疗健康、数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料,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,帮助用户实现优化医疗资源配置、提高医疗服务质量等目标。