肿瘤病例临床数据集TumourClinicalDataDataset-chandranaman
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤学，临床数据，医学研究，数据集，机器学习，生物信息学，健康医疗，疾病分析
数据概述：该数据集包含来自医疗机构的肿瘤病例临床数据，记录了肿瘤患者的诊断，治疗及随访信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的医疗机构，包括医院，诊所和研究机构。
数据维度：数据集包括患者的基本信息（年龄，性别，种族等），肿瘤类型，分期，治疗方案，治疗反应，生存状态等临床变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的临床研究数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于肿瘤学研究，临床数据分析及机器学习模型的训练，尤其在肿瘤诊断，预后预测及治疗方案优化方面具有重要应用价值。
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：适用于肿瘤学，生物信息学及临床医学研究，如肿瘤的早期诊断，预后评估及治疗方案优化等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤筛查，个性化治疗及医疗决策制定方面。
决策支持：支持肿瘤治疗方案的制定和优化，帮助医生和研究人员制定更科学的临床策略。
教育和培训：作为医学，生物信息学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解临床数据分析及机器学习技术。
此数据集特别适合用于探索肿瘤病例的临床特征与治疗反应，帮助用户实现肿瘤的早期诊断与精准治疗，提高患者的生存率和生活质量。
