医学诊断疾病ICD9代码分析数据集MedicalDiagnosisICD9CodeAnalysisDataset-mariaponomarenko
数据来源：互联网公开数据
标签：ICD9, 医学诊断, 疾病分类, TF-IDF, 文本挖掘, 机器学习, 医疗健康, 临床数据
数据概述：
该数据集包含基于ICD9（国际疾病分类第九版）代码的医学文本数据，旨在用于疾病诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态疾病诊断相关特征的集合。
地理范围：数据未限定地理范围，可应用于全球范围内的医学研究。
数据维度：数据集包含多种CSV文件，分别采用TF-IDF（词频-逆文档频率）和TM（主题模型）等方法，提取了与ICD9代码相关的关键词和主题特征。具体包括：
input_ICD9_TFIDF_40.csv：包含40个关键词的TF-IDF特征，以及对应的ICD9代码。
input_ICD9_TFIDF_40_updated.csv：更新版的40个关键词的TF-IDF特征，以及对应的ICD9代码和标签（Label）。
input_ICD9_TM_20.csv、input_ICD9_TM_30.csv、input_ICD9_TM_39.csv、input_ICD9_TM_5.csv：分别包含不同数量主题(20、30、39、5)的主题模型特征，以及对应的ICD9代码。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于医学研究或公开数据集，具体来源未明确，但数据经过了预处理，如关键词提取、TF-IDF计算、主题模型构建等。
该数据集适合用于医学诊断、疾病预测、文本挖掘等领域的研究。
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：适用于医学文本分析、疾病诊断辅助、ICD9代码预测等方面的学术研究，如疾病特征提取、诊断模型构建、疾病关联性分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在医院的电子病历分析、疾病风险评估、临床决策支持系统（CDSS）等应用方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病管理、医疗资源分配、医疗质量改进等决策制定。
教育和培训：作为医学信息学、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医学文本分析和疾病诊断流程。
此数据集特别适合用于探索疾病诊断与ICD9代码之间的关联，并构建预测模型，从而辅助医生进行诊断，提高诊断效率和准确性。
