医疗文本摘要与专科分类数据集MedicalTextSummarizationandSpecialtyClassificationDataset-atharvakaushik
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗文本, 文本摘要, 专科分类, 自然语言处理, 医疗诊断, 机器学习, 文本分析, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自医疗报告的文本数据，记录了不同医学专科的病历摘要和相关信息，用于支持文本摘要、疾病诊断和专科分类等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医疗文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及常见医疗场景，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括“description”（患者主诉描述）、“medical_specialty”（医学专科）、“sample_name”（样本名称）、“transcription”（完整病历转录）、“keywords”（关键词）、“cleaned_transcription”（清洗后的病历转录）和“label”（分类标签，可能代表某种疾病状态或专科类别）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_data.csv，方便进行数据分析和处理。数据已进行清洗，包括对文本的预处理，例如去除停用词、标点符号等。
该数据集适合用于医疗文本分析、自然语言处理和机器学习相关研究。
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：适用于医疗文本分析、自然语言处理与人工智能交叉领域的学术研究，例如医疗文本摘要、自动诊断、疾病预测、患者病情分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于电子病历系统、智能诊断系统、医疗搜索引擎等产品的开发和优化。
决策支持：支持医疗机构的临床决策支持系统，帮助医生快速获取关键信息，提高诊断效率。
教育和培训：作为医学、人工智能、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文本处理技术。
此数据集特别适合用于探索医疗文本的特征，构建疾病分类模型，优化医疗信息检索，以及开发智能医疗辅助系统，从而改善医疗服务质量。
