癌症（总论）
癌症，即恶性肿瘤，是一类以细胞异常增殖、侵袭及转移为特征的疾病。其发病机制涉及原癌基因激活、抑癌基因失活及微环境改变，与遗传、环境、生活方式等多因素相关。临床表现因原发部位不同而异，常见症状包括局部肿块、疼痛、出血及全身性消耗。诊断依赖影像学、病理活检和分子分型，治疗手段涵盖手术切除、放射治疗、化学治疗、靶向治疗及免疫治疗等综合策略。随着精准医学发展，基于基因组学的个体化治疗和多学科协作成为临床重点，癌症已成为全球重大公共卫生挑战和生物医学研究核心领域。
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癌症测试数据
提供癌症测试文本数据，包含段落和分词标记，用于文本处理任务。
OncQA癌症患者咨询回复数据集
包含100个合成癌症患者情景的文本数据集，用于评估AI聊天机器人回复的安全性和可接受性。
TCGA癌症变异与临床数据
TCGA项目中蛋白质序列变异与临床数据的综合数据集，用于癌症基因组学研究和预后分析。
癌症患者数据-21684
由于癌症，许多人的生命被缩短。但是，由于大数据时代的到来，我们能够抗击这种恶意疾病。
冷冻疗法分析数据集
进行分析探索以了解治疗的重要性。该数据集提供与患者特征有关的信息，即治疗结果后是否表明癌症水平，即恶性为0，良性为1。此数据集从UCI机器学
个性化医学：重新定义癌症治疗
基于基因检测数据的个性化癌症治疗竞赛数据集，来自MSKCC和NIPS 2017，模态为文本，用于精准医疗预测。
胸部CT扫描图像数据集-21629
这是一个关于胸部癌检测的项目，使用机器学习和深倾（CNN）。 我们分类和诊断，如果病人有癌症或不使用AI模型。 我们向他们提供有关癌症类型和
MTBBench
MTBBench是一个用于评估多模态大语言模型在肿瘤学复杂临床决策中推理能力的基准，包含多模态数据和纵向推理任务。
肿瘤癌症电子健康记录数据集
包含10K-100K条肿瘤癌症患者电子健康记录文本，用于文本分类任务。
Prompted Hearts 临床评估试点包
用于评估AI模型在远程医疗肿瘤学诊断沟通中的情感理解与人类尊严的文本数据集。
癌症患者数据-21202
各类癌症患者的统计数据表格，适用于癌症患者特征分析和生存预测。
癌症患者数据
来自众多癌症患者的临床数据，用于癌症研究分析。
