探索机器学习技术用于分析神经内分泌肿瘤诊断历程的真实世界数据补充表1
该数据集包含神经内分泌肿瘤患者的补充人口统计学与临床特征表格数据，通过真实世界医疗记录整理而成，数据模态主要为结构化临床表格，旨在支持机器学习技术应用于分析诊断历程、识别诊断延迟因素及优化诊疗策略的研究。
创建时间2023-06-28
更新时间2024-06-25
原始链接
https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Supplemental_Table_1_Exploration_of_machine_learning_techniques_to_examine_the_journey_to_neuroendocrine_tumor_diagnosis_with_real-world_data/14617581/1
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资源简介
该数据集是一个医学研究数据集，旨在通过真实世界数据探索机器学习技术在分析神经内分泌肿瘤诊断历程中的应用。数据集包含患者的补充人口统计学和临床特征信息，如年龄、性别、诊断时间线、症状表现、医疗记录等结构化表格数据。数据来源于真实世界的临床实践，通过整理和匿名化处理构建而成。主要研究方向包括利用机器学习方法分析诊断延迟模式、识别影响诊断的关键临床因素，以及优化神经内分泌肿瘤的早期检测和诊疗路径。
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