医疗健康住院时长预测数据集HealthcareHospitalStayDurationPrediction-jimsonstar
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 住院时长预测, 医院信息, 临床数据, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 医疗管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的住院信息，包括患者的病例ID、医院代码、医院类型代码、城市代码、医院区域代码、患者年龄、性别、入院类型、病房类型、费用等关键信息，以及患者的住院时长。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的患者住院记录。
地理范围：数据来源于医院，未明确具体地理位置，但可以推断为特定区域或国家的医疗机构数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如case_id（病例ID）、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）、Hospital_region_code（医院所在区域代码）、Age（患者年龄）、Gender（患者性别）、Admission_type（入院类型）、Ward_type（病房类型）、Bed_Grade（病床等级）、patientid（患者ID）、Severity of Illness（疾病严重程度）、Visitors with Patient（探视人数）、Insurance（是否有医保）、Stay（住院时长，预测目标）以及费用相关信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_data.csv、test_data.csv、train_data_dictionary.csv和sample_sub.csv四个文件，便于数据分析和模型构建。其中train_data_dictionary.csv提供了字段的详细描述。
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，例如住院时长预测、医疗资源优化配置、患者风险评估等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，特别是在住院管理、床位安排、患者护理等方面。
决策支持：支持医院管理部门进行决策制定，例如预测住院需求、优化资源分配、提升运营效率。
教育和培训：作为医疗健康、数据分析、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构建预测模型，以预测患者的住院时长，从而优化医疗资源配置，提升医疗服务质量。
